Credential Stuffing

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Angriffserkennung auf Basis von Machine Learning

Identitätsrisiken lassen sich jetzt mit Hilfe der IRP (Lightning Identity Runtime Protection) erkennen. Das neue Angebot von Sempris ermöglicht darüber hinaus auch das Reagieren auf die gefundenen Identitätsbedrohungen. Die Lösung verwendet im Betrieb ML-Modelle (Machine Learning), die Identitätssicherheitsexperten entwickelt haben. Mit ihrer Hilfe erkennt sie erfolgreiche und weit verbreitete Angriffsmuster wie Brute-Force-Angriffe, Credential Stuffing, Passwort Spraying und andere Anomalien mit Risikopotential.

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ArtikelSecurity

Online-Betrug stoppen: Schutz vor Missbrauch von Anmeldedaten

Innerhalb von 24 Monaten beobachtete Akamai im eigenen Kundenstamm 85,4 Mrd. schädliche Anmeldeversuche (Dez. 2017 bis Nov. 2019). Akamai verzeichnet damit täglich über Hundert Millionen dieser Angriffe, mit einem Spitzenwert von fast 300 Millionen pro Tag. Diese unautorisierten Zugriffe auf Nutzerkonten über gestohlene Logins erfolgen durch Bots, die heute für bis zu 70 Prozent des Website-Traffics verantwortlich sind.

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