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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.
PhD, Universität Regensburg.
Date of publication of this fulltext: 05 May 2026 08:29
Thesis of the University of Regensburg
DOI to cite this document: 10.5283/epub.79232
Abstract (English)
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.
Translation of the abstract (German)
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.
Involved Institutions
Details
| Item type | Thesis of the University of Regensburg (PhD) |
| Date | 5 May 2026 |
| Referee | Prof. Dr. Günther Pernul |
| Date of exam | 18 December 2025 |
| Institutions | Business, Economics and Information Systems > Institut für Wirtschaftsinformatik Business, Economics and Information Systems > Institut für Wirtschaftsinformatik > Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik I - Informationssysteme (Prof. Dr. Günther Pernul) Informatics and Data Science > Department Information Systems > Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik I - Informationssysteme (Prof. Dr. Günther Pernul) |
| Projects |
Funded by:
Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
(16KIS1348)
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| Keywords | IT Security; Identity and Access Management; Data Quality; Access Control; Authorization; Digital Identities;Regulation |
| Dewey Decimal Classification | 000 Computer science, information & general works > 004 Computer science 300 Social sciences > 330 Economics |
| Status | Published |
| Refereed | Yes, this version has been refereed |
| Created at the University of Regensburg | Yes |
| URN of the UB Regensburg | urn:nbn:de:bvb:355-epub-792326 |
| Item ID | 79232 |
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