Autor: Stefan

  • Windows Privilege Escalation — Techniken, Risiken und Abwehr

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    Stefan
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    Einleitung In Windows-Umgebungen ist Privilege Escalation (Rechteausweitung) ein zentraler Schritt in vielen Angriffsketten: Ein Angreifer mit eingeschränktem Benutzerkonto möchte Administrator- oder SYSTEM-Rechte erlangen, um Persistenz einzurichten, weitere Systeme zu kompromittieren oder-sensitive Daten zu exfiltrieren. Windows bietet zahlreiche Angriffsflächen — von fehlerhaften Service-Konfigurationen über schwache AD-Konfigurationen bis zu Credential-Diebstahl und Kerberos-Angriffen. Dieser Beitrag fasst die wichtigsten…

  • Linux Privilege Escalation mit GTFOBins – Angriffsvektoren und Schutzmaßnahmen

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    Stefan
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    Einleitung Privilege Escalation – also die Eskalation von Rechten – ist eine der zentralen Phasen in nahezu jedem Cyberangriff. Angreifer verschaffen sich oft zunächst nur einen eingeschränkten Zugang zu einem System, beispielsweise über einen kompromittierten Webserver oder einen schwachen Benutzer-Account. Ihr Ziel ist dann, diese begrenzten Rechte auszuweiten, um vollständige Kontrolle zu erlangen. Auf Linux-Systemen…

  • Speicherplatz unter Linux meistern: df und du

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    Stefan
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    Wenn ein Server im entscheidenden Moment die Arbeit einstellt, weil die Festplatte vollgelaufen ist, kann das richtig unangenehm werden – egal ob privater Webserver, produktiver Datenbank-Host oder einfach dein Linux-Desktop.Doch mit den richtigen Werkzeugen lässt sich dieses Risiko minimieren. Zwei Klassiker, die jedes Linux-System mitbringt, sind df und du. Mit ihnen erkennst du schnell, wo…

  • Teil 2: Warum ist Data Science wichtig?

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    Stefan
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    In der heutigen digitalen Welt ist Datenproduktion allgegenwärtig. Jede Interaktion im Internet, jede Transaktion im Supermarkt und jeder Sensor in der Industrie erzeugt Daten. Allein die Tatsache, dass täglich mehrere Exabytes an Daten weltweit erzeugt werden, verdeutlicht: Wer diese Informationen intelligent nutzt, kann enorme Vorteile erzielen. Genau hier zeigt sich die Relevanz von Data Science.…

  • Teil 1: Was ist Data Science?

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    Stefan
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    In der heutigen digitalen Welt werden täglich enorme Mengen an Daten erzeugt. Von Social-Media-Aktivitäten über Online-Shopping bis hin zu Sensoren in der Industrie – überall entstehen Daten, die wertvolle Informationen enthalten. Doch nur die wenigsten wissen, wie man diese Rohdaten in nutzbares Wissen verwandeln kann. Genau hier setzt Data Science an. Definition von Data Science…

  • Teil 3: Typische Anwendungsbereiche von Data Science

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    Stefan
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    Data Science ist kein theoretisches Konzept – es wird in nahezu allen Branchen eingesetzt, um komplexe Probleme zu lösen, Prozesse zu optimieren und Entscheidungen zu verbessern. In diesem Teil werfen wir einen detaillierten Blick auf die wichtigsten Anwendungsbereiche und konkrete Praxisbeispiele. 1. Marketing: Kundensegmentierung und Kampagnenanalyse Marketing ist eines der prominentesten Einsatzfelder von Data Science.…

  • Teil 5: Data Science Workflow – Von der Datensammlung bis zum Deployment

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    Stefan
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    Data Science ist nicht nur Theorie – der Erfolg hängt stark davon ab, wie systematisch und strukturiert ein Projekt durchgeführt wird. Der Data-Science-Workflow beschreibt die typischen Schritte, die ein Projekt durchläuft: Von der Datensammlung über Analyse und Modellbau bis hin zur Implementierung der Ergebnisse. In diesem Teil zeigen wir Schritt für Schritt, wie ein Data-Science-Projekt…

  • Teil 4: Die Rolle von Python in Data Science

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    Stefan
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    Data Science ist ein interdisziplinäres Feld, das Statistik, Machine Learning und Programmierung vereint. Damit all diese Methoden effizient angewendet werden können, benötigen Data Scientists die richtigen Tools. Unter allen verfügbaren Programmiersprachen hat sich Python als der Standard für Data Science etabliert. In diesem Teil betrachten wir, warum Python so beliebt ist, welche Bibliotheken besonders wichtig…

  • Teil 7: Datentypen – int, float, str, bool

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    Stefan
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    Bevor du mit Data Science richtig durchstartest, ist es wichtig, die Grundbausteine von Python, die sogenannten Datentypen, zu verstehen. In Python gibt es verschiedene Datentypen, die unterschiedliche Arten von Daten repräsentieren. Die vier wichtigsten Typen sind: int, float, str und bool. 1. Ganze Zahlen: int Der Datentyp int steht für ganze Zahlen, also Zahlen ohne…

  • Teil 6: Einführung in Python – Installation & Setup

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    Stefan
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    Python ist eine der beliebtesten Programmiersprachen für Data Science – und das aus gutem Grund: Sie ist einfach zu lernen, vielseitig und leistungsstark. In diesem Teil der Serie zeigen wir, wie man Python installiert, welche Tools und Umgebungen sinnvoll sind und wie du deine erste Python-Umgebung startklar machst. Warum Python für Data Science? Python ist…