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PrivacyScore : Analyse von Webseiten auf Sicherheits- und Privatheitsprobleme : Konzept und rechtliche Zulässigkeit

Maass, Max ; Laubach, Anne ; Herrman, Dominik (2020)
PrivacyScore : Analyse von Webseiten auf Sicherheits- und Privatheitsprobleme : Konzept und rechtliche Zulässigkeit.
INFORMATIK 2017 - Jahrestagung der Gesellschaft für Informatik. Chemnitz, Deutschland (25.09.2017-29.09.2017)
doi: 10.25534/tuprints-00014292
Conference or Workshop Item, Secondary publication, Publisher's Version

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Item Type: Conference or Workshop Item
Type of entry: Secondary publication
Title: PrivacyScore : Analyse von Webseiten auf Sicherheits- und Privatheitsprobleme : Konzept und rechtliche Zulässigkeit
Language: German
Date: 30 November 2020
Place of Publication: Bonn
Year of primary publication: 2017
Publisher: Gesellschaft für Informatik
Book Title: INFORMATIK 2017
Series: Lecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings
Series Volume: P-275
Event Title: INFORMATIK 2017 - Jahrestagung der Gesellschaft für Informatik
Event Location: Chemnitz, Deutschland
Event Dates: 25.09.2017-29.09.2017
DOI: 10.25534/tuprints-00014292
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Origin: Secondary publication service
Abstract:

PrivacyScore ist ein öffentliches Web-Portal, mit dem automatisiert überprüft werden kann, ob Webseiten gängige Mechanismen zum Schutz von Sicherheit und Privatheit korrekt implementieren. Im Gegensatz zu existierenden Diensten ermöglicht PrivacyScore, mehrere Webseiten in Benchmarks miteinander zu vergleichen, die Ergebnisse differenziert und im Zeitverlauf zu analysieren sowie nutzerdefinierte Kriterien für die Auswertung zu definieren. PrivacyScore verbessert dadurch nicht nur die Transparenz für Endanwender, sondern erleichtert auch die Arbeit der Datenschutz-Aufsichtsbehörden. In diesem Beitrag stellen wir das Konzept des Dienstes vor und wir erörtern, unter welchen Umständen das automatische Scannen und öffentliche „Anprangern“ von Schwächen aus rechtlicher Sicht zulässig ist.

Status: Publisher's Version
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-142923
Classification DDC: 000 Generalities, computers, information > 004 Computer science
Divisions: 20 Department of Computer Science > Sichere Mobile Netze
DFG-Graduiertenkollegs > Research Training Group 2050 Privacy and Trust for Mobile Users
Date Deposited: 30 Nov 2020 13:32
Last Modified: 19 Oct 2023 11:13
URI: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/14292
PPN: 474394700
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