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Contributions to Data Quality in IAM: Assessment, Improvement and Application
Kern, Sascha
(2026)
Contributions to Data Quality in IAM: Assessment, Improvement and Application.
Dissertation, Universität Regensburg.
Veröffentlichungsdatum dieses Volltextes: 05 Mai 2026 08:29
Hochschulschrift der Universität Regensburg
DOI zum Zitieren dieses Dokuments: 10.5283/epub.79232
Zusammenfassung (Englisch)
Cybersecurity breaches pose a serious threat to society, potentially causing data leaks, financial losses, and disruptions to critical infrastructure. Identity and Access Management (IAM), a pillar of IT security management, aims to minimize potential attack surfaces. Despite its importance, many organizations struggle to implement effective IAM. An important success factor is data quality: While ...
Cybersecurity breaches pose a serious threat to society, potentially causing data leaks, financial losses, and disruptions to critical infrastructure. Identity and Access Management (IAM), a pillar of IT security management, aims to minimize potential attack surfaces. Despite its importance, many organizations struggle to implement effective IAM. An important success factor is data quality: While sufficient data quality is a prerequisite for enabling effective access control, low data quality leads to errors, causing security vulnerabilities and operational costs. This dissertation addresses this problem with research on the assessment and improvement of data quality in IAM. The scope of this research is the quality of access control policies and attributes, with focus areas including quality assessment, quality maintenance, and access reviews. The results were made available in seven peer-reviewed publications, which are part of this cumulative dissertation.
Übersetzung der Zusammenfassung (Deutsch)
Cybersicherheitsvorfälle stellen eine ernsthafte Bedrohung für die Gesellschaft dar und können zu Datenlecks, finanziellen Verlusten und Störungen kritischer Infrastrukturen führen. Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM), eine Säule des IT-Sicherheitsmanagements, zielt darauf ab, potenzielle Angriffsflächen zu minimieren. Trotz seiner Bedeutung fällt es vielen Organisationen schwer, ein ...
Cybersicherheitsvorfälle stellen eine ernsthafte Bedrohung für die Gesellschaft dar und können zu Datenlecks, finanziellen Verlusten und Störungen kritischer Infrastrukturen führen. Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM), eine Säule des IT-Sicherheitsmanagements, zielt darauf ab, potenzielle Angriffsflächen zu minimieren. Trotz seiner Bedeutung fällt es vielen Organisationen schwer, ein effektives IAM zu implementieren. Ein wichtiger Erfolgsfaktor ist die Datenqualität: Während eine ausreichende Datenqualität Voraussetzung für eine effektive Zugriffskontrolle ist, führt eine geringe Datenqualität zu Fehlern, die Sicherheitslücken und Betriebskosten verursachen. Diese Dissertation befasst sich mit diesem Problem durch Forschung zur Bewertung und Verbesserung der Datenqualität im IAM. Der Fokus dieser Forschung liegt auf der Qualität von Zugriffskontrolregeln und -Attributen, wobei die Bereiche Qualitätsbewertung, Qualitätssicherung und Zugriffsüberprüfungen im Mittelpunkt stehen. Die Ergebnisse wurden in sieben Fachpublikationen veröffentlicht, die Teil dieser kumulativen Dissertation sind.
Beteiligte Einrichtungen
Details
| Dokumentenart | Hochschulschrift der Universität Regensburg (Dissertation) |
| Datum | 5 Mai 2026 |
| Begutachter (Erstgutachter) | Prof. Dr. Günther Pernul |
| Tag der Prüfung | 18 Dezember 2025 |
| Institutionen | Wirtschaftswissenschaften > Institut für Wirtschaftsinformatik Wirtschaftswissenschaften > Institut für Wirtschaftsinformatik > Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik I - Informationssysteme (Prof. Dr. Günther Pernul) Informatik und Data Science > Fachbereich Wirtschaftsinformatik > Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik I - Informationssysteme (Prof. Dr. Günther Pernul) |
| Projekte |
Gefördert von:
Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
(16KIS1348)
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| Stichwörter / Keywords | IT Security; Identity and Access Management; Data Quality; Access Control; Authorization; Digital Identities;Regulation |
| Dewey-Dezimal-Klassifikation | 000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke > 004 Informatik 300 Sozialwissenschaften > 330 Wirtschaft |
| Status | Veröffentlicht |
| Begutachtet | Ja, diese Version wurde begutachtet |
| An der Universität Regensburg entstanden | Ja |
| URN der UB Regensburg | urn:nbn:de:bvb:355-epub-792326 |
| Dokumenten-ID | 79232 |
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