learn.microsoft.com Open in urlscan Pro
2a02:26f0:b700:290::3544  Public Scan

Submitted URL: https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=2016528
Effective URL: https://learn.microsoft.com/de-de/entra/id-protection/concept-identity-protection-risks
Submission: On December 01 via api from DE — Scanned from DE

Form analysis 3 forms found in the DOM

Name: site-header-search-form-mobileGET /de-de/search/

<form class="flex-grow-1" method="GET" role="search" id="ms--site-header-search-form-mobile" data-bi-name="site-header-search-form-mobile" name="site-header-search-form-mobile" aria-label="Suche" action="/de-de/search/">
  <div class="autocomplete display-block" data-bi-name="autocomplete"><!---->
    <div class="field-body control ">
      <input role="combobox" maxlength="100" aria-autocomplete="list" autocapitalize="off" autocomplete="off" autocorrect="off" spellcheck="false" id="site-header-search-autocomplete-input-mobile"
        data-test-id="site-header-search-autocomplete-input-mobile" class="autocomplete-input input 
						
						width-full" type="search" name="terms" aria-expanded="false" aria-owns="ax-1-listbox" aria-controls="ax-1-listbox" aria-activedescendant="" aria-label="Suche" aria-describedby="ms--site-header-search-autocomplete-input-mobile-description"
        placeholder="Suche" data-bi-name="site-header-search-autocomplete-input-mobile" pattern=".*">
      <span aria-hidden="true" class="autocomplete-loader loader has-text-primary " hidden=""></span>
      <span hidden="" id="ms--site-header-search-autocomplete-input-mobile-description"> Vorschläge werden während der Eingabe gefiltert </span>
    </div>
    <ul role="listbox" id="ax-1-listbox" data-test-id="site-header-search-autocomplete-input-mobile-listbox" class="autocomplete-suggestions is-vertically-scrollable padding-xxs " aria-label="Vorschläge" hidden="">
    </ul>
    <!---->
  </div>
  <!-- mobile safari will not dispatch submit event unless there's a submit button that is not display:none -->
  <button type="submit" class="visually-hidden" tabindex="-1" aria-hidden="true"></button>
  <input name="category" hidden="" value="">
</form>

Name: site-header-search-formGET /de-de/search/

<form class="flex-grow-1" method="GET" role="search" id="ms--site-header-search-form" data-bi-name="site-header-search-form" name="site-header-search-form" aria-label="Suche" action="/de-de/search/">
  <div class="autocomplete display-block" data-bi-name="autocomplete"><!---->
    <div class="field-body control ">
      <input role="combobox" maxlength="100" aria-autocomplete="list" autocapitalize="off" autocomplete="off" autocorrect="off" spellcheck="false" id="site-header-search-autocomplete-input" data-test-id="site-header-search-autocomplete-input" class="autocomplete-input input input-sm
						
						width-full" type="search" name="terms" aria-expanded="false" aria-owns="ax-0-listbox" aria-controls="ax-0-listbox" aria-activedescendant="" aria-label="Suche" aria-describedby="ms--site-header-search-autocomplete-input-description"
        placeholder="Suche" data-bi-name="site-header-search-autocomplete-input" pattern=".*">
      <span aria-hidden="true" class="autocomplete-loader loader has-text-primary " hidden=""></span>
      <span hidden="" id="ms--site-header-search-autocomplete-input-description"> Vorschläge werden während der Eingabe gefiltert </span>
    </div>
    <ul role="listbox" id="ax-0-listbox" data-test-id="site-header-search-autocomplete-input-listbox" class="autocomplete-suggestions is-vertically-scrollable padding-xxs " aria-label="Vorschläge" hidden="">
    </ul>
    <!---->
  </div>
  <!-- mobile safari will not dispatch submit event unless there's a submit button that is not display:none -->
  <button type="submit" class="visually-hidden" tabindex="-1" aria-hidden="true"></button>
  <input name="category" hidden="" value="">
</form>

javascript:

<form action="javascript:" role="search" aria-label="Suche" class="margin-bottom-xxs"><label class="visually-hidden" for="ax-2">Suche</label>
  <div class="autocomplete display-block" data-bi-name="autocomplete"><!---->
    <div class="field-body control has-icons-left">
      <input role="combobox" maxlength="100" aria-autocomplete="list" autocapitalize="off" autocomplete="off" autocorrect="off" spellcheck="false" id="ax-2" data-test-id="ax-2" class="autocomplete-input input input-sm
						control has-icons-left
						width-full" type="text" aria-expanded="false" aria-owns="ax-3-listbox" aria-controls="ax-3-listbox" aria-activedescendant="" aria-describedby="ms--ax-2-description" placeholder="Nach Titel filtern" pattern=".*">
      <span aria-hidden="true" class="icon is-small is-left">
        <span class="has-text-primary docon docon-filter-settings"></span>
      </span>
      <span aria-hidden="true" class="autocomplete-loader loader has-text-primary " hidden=""></span>
      <span hidden="" id="ms--ax-2-description"> Vorschläge werden während der Eingabe gefiltert </span>
    </div>
    <ul role="listbox" id="ax-3-listbox" data-test-id="ax-2-listbox" class="autocomplete-suggestions is-vertically-scrollable padding-xxs " aria-label="Vorschläge" hidden="">
    </ul>
    <!---->
  </div>
</form>

Text Content

Weiter zum Hauptinhalt

Wir verwenden optionale Cookies, um Ihre Erfahrung auf unseren Websites zu
verbessern, z. B. durch Verbindungen zu sozialen Medien, und um personalisierte
Werbung auf der Grundlage Ihrer Online-Aktivitäten anzuzeigen. Wenn Sie
optionale Cookies ablehnen, werden nur die Cookies verwendet, die zur
Bereitstellung der Dienste erforderlich sind. Sie können Ihre Auswahl ändern,
indem Sie am Ende der Seite auf „Cookies verwalten“ klicken.
Datenschutzerklärung Cookies von Drittanbietern

Annehmen Ablehnen Cookies verwalten


MICROSOFT LEARN CHALLENGE

Nov 23, 2024 – Jan 10, 2025

Build skills in the latest technologies and earn a digital badge by January 10!

Jetzt registrieren
Warnung schließen

Dieser Browser wird nicht mehr unterstützt.

Führen Sie ein Upgrade auf Microsoft Edge durch, um die neuesten Features,
Sicherheitsupdates und den technischen Support zu nutzen.

Microsoft Edge herunterladen Weitere Informationen zu Internet Explorer und
Microsoft Edge

Learn
Vorschläge werden während der Eingabe gefiltert
Anmelden


 * Profil
 * Einstellungen

Abmelden

Learn
   
 * Entdecken
      
    * Dokumentation
      
      Ausführliche Artikel zu Microsoft-Entwicklertools und -Technologien
   
      
    * Training
      
      Personalisierte Lernpfade und Kurse
   
      
    * Leistungsnachweis
      
      Weltweit anerkannte, von der Branche unterstützte Leistungsnachweise
   
      
    * Fragen und Antworten
      
      Von Microsoft moderierte technische Fragen und Antworten
   
      
    * Codebeispiele
      
      Codebeispielbibliothek für Microsoft-Entwicklertools und -Technologien
   
      
    * Bewertungen
      
      Interaktive, kuratierte Anleitungen und Empfehlungen
   
      
    * Zeigt Folgendes an
      
      Tausende von Stunden originärer Programmierung von Microsoft-Expert*innen
   
      
   
   Microsoft Learn für Organisationen
   
   Stärken Sie die technischen Fähigkeiten Ihres Teams
   
   Greifen Sie auf kuratierte Ressourcen zu, um Ihr Team weiterzubilden und
   Qualifikationslücken zu schließen.

   
 * Produktdokumentation
      
    * ASP.NET
      
    * Azure
      
    * Dynamics 365
      
    * Microsoft 365
      
    * Microsoft Copilot
      
    * Microsoft Edge
      
    * Microsoft Entra
      
    * Microsoft Graph
      
    * Microsoft Intune
      
    * Microsoft Purview
      
    * Microsoft Teams
      
    * .NET
      
    * Power Apps
      
    * Power BI
      
    * Power Platform
      
    * PowerShell
      
    * SQL
      
    * Sysinternals
      
    * Visual Studio
      
    * Windows
      
    * Windows Server
      
   
   Alle Produkte anzeigen
   
   Microsoft Learn für Organisationen
   
   Stärken Sie die technischen Fähigkeiten Ihres Teams
   
   Greifen Sie auf kuratierte Ressourcen zu, um Ihr Team weiterzubilden und
   Qualifikationslücken zu schließen.

   
 * Entwicklungssprachen
      
    * C++
      
    * C#
      
    * DAX
      
    * Java
      
    * OData
      
    * OpenAPI
      
    * Power Query M
      
    * VBA
      
   
   Microsoft Learn für Organisationen
   
   Stärken Sie die technischen Fähigkeiten Ihres Teams
   
   Greifen Sie auf kuratierte Ressourcen zu, um Ihr Team weiterzubilden und
   Qualifikationslücken zu schließen.

   
 * Themen
      
    * Künstliche Intelligenz
      
    * Kompatibilität
      
    * DevOps
      
    * Plattformentwicklung
      
    * Sicherheit
      
   
   Microsoft Learn für Organisationen
   
   Stärken Sie die technischen Fähigkeiten Ihres Teams
   
   Greifen Sie auf kuratierte Ressourcen zu, um Ihr Team weiterzubilden und
   Qualifikationslücken zu schließen.

   

Vorschläge werden während der Eingabe gefiltert
Anmelden


 * Profil
 * Einstellungen

Abmelden
Microsoft Entra
   
 * Microsoft Entra ID
   
 * Externe ID
   
 * Globaler sicherer Zugriff
   
 * ID-Governance
   
 * Verwaltung von Berechtigungen
   
 * Microsoft-Dokumentation zur Sicherheit
   
 * Problembehandlung
   
 * Mehr
     
   * Microsoft Entra ID
     
   * Externe ID
     
   * Globaler sicherer Zugriff
     
   * ID-Governance
     
   * Verwaltung von Berechtigungen
     
   * Microsoft-Dokumentation zur Sicherheit
     
   * Problembehandlung
     
   

Admin Center
Inhaltsverzeichnis Fokusmodus beenden

Suche
Vorschläge werden während der Eingabe gefiltert
 * Dokumentation zu Microsoft Entra ID Protection
 * Übersicht
 * Konzepte
   * Microsoft Entra ID Protection-Dashboard
   * Was sind Risiken?
   * Richtlinien für die risikobasierte Zugriffssteuerung
   * Benutzeranmeldung
   * Schützen von Workloadidentitäten
   * Microsoft Entra ID Protection- und B2B-Benutzer
 * Anleitungen
   * Bereitstellen von Microsoft Entra ID Protection
   * Konfigurieren von Benachrichtigungen
   * Richtlinienkonfiguration
   * Simulieren von Risikoerkennungen
   * Untersuchen und Beheben
   * Bereitstellen von Feedback zu Risikoerkennungen
   * Arbeitsmappe zur Auswirkungsanalyse
 * Verweis
 * Ressourcen

PDF herunterladen
    
 1. Learn
    
    
 2. Microsoft Entra
    
    
 3. Microsoft Entra ID Protection
    

    
 1. Learn
    
    
 2. Microsoft Entra
    
    
 3. Microsoft Entra ID Protection
    

Auf Englisch lesen Speichern
 * Zu Sammlungen hinzufügen
 * Zu Plan hinzufügen

Inhaltsverzeichnis Auf Englisch lesen Zu Sammlungen hinzufügen Zu Plan
hinzufügen


--------------------------------------------------------------------------------

FREIGEBEN ÜBER

Facebook x.com LinkedIn E-Mail

--------------------------------------------------------------------------------

Drucken
Inhaltsverzeichnis


WAS SIND RISIKOERKENNUNGEN?

 * Artikel
 * 21.08.2024
 * 23 Mitwirkende

Feedback


IN DIESEM ARTIKEL

    
 1. Risikostufen
    
 2. Echtzeit- und Offlineerkennungen
    
 3. Risikoerkennungen, die riskEventType zugeordnet sind
    
 4. Premium-Erkennungen
    
 5. Nicht-Premium-Erkennungen
    
 6. Häufig gestellte Fragen
    
 7. Zugehöriger Inhalt
    

3 weitere anzeigen

Microsoft Entra ID Protection bietet Organisationen Informationen zu
verdächtigen Aktivitäten in ihrem Mandanten und ermöglicht ihnen, schnell zu
reagieren, um weitere Risiken zu verhindern. Risikoerkennungen sind eine
wichtige Ressource, die verdächtige oder ungewöhnliche Aktivitäten im
Zusammenhang mit einem Benutzerkonto im Verzeichnis enthalten können.
ID Protection-Risikoerkennungen können mit einzelnen Benutzenden oder
Anmeldeereignissen verknüpft werden und zur Gesamtbewertung des Benutzerrisikos
im Bericht Risikobenutzer beitragen.

Benutzerrisikoerkennungen kennzeichnen möglicherweise ein legitimes
Benutzerkonto als gefährdet, wenn potenzieller Bedrohungsakteure Zugriff auf ein
Konto erhalten, wenn diese die zugehörigen Anmeldeinformationen kompromittieren,
oder wenn sie eine Form von anomaler Benutzeraktivität erkennen.
Anmelderisikoerkennungen stellen die Wahrscheinlichkeit dar, dass eine bestimmte
Authentifizierungsanforderung nicht von der autorisierten Besitzerin oder vom
autorisierten Besitzer des Kontos stammt. Die Möglichkeit zur Identifizierung
des Risikos auf Benutzer- und Anmeldeebene ist entscheidend, damit Kundinnen und
Kunden ihren Mandanten schützen können.


RISIKOSTUFEN

ID Protection teilt Risiken in drei Stufen ein: niedrig, mittel und hoch. Die
Risikostufen werden von Machine Learning-Algorithmen berechnet und geben an, wie
wahrscheinlich es ist, dass eine oder mehrere Benutzeranmeldeinformationen einer
nicht autorisierten Entität bekannt sind.

 * Eine Risikoerkennung mit der Risikostufe Hoch bedeutet, dass Microsoft sehr
   sicher ist, dass das Konto kompromittiert wurde.
 * Eine Risikoerkennung mit der Risikostufe Niedrig bedeutet, dass Anomalien bei
   der Anmeldung oder den Benutzeranmeldeinformationen vorliegen, eine
   Kompromittierung des Kontos jedoch unwahrscheinlicher ist.

Viele Erkennungen können je nach Anzahl oder Schweregrad der erkannten Anomalien
auf mehreren Risikostufen ausgelöst werden. Beispielsweise können Ungewöhnliche
Anmeldeeigenschaften basierend auf der Vertrauenswürdigkeit der Signale auf
hoher, mittlerer oder niedriger Stufe ausgelöst werden. Einige Erkennungen
(z. B. Ereignisse vom Typ Kompromittierte Anmeldeinformationen und Überprüfte
Bedrohungsakteur-IP) werden immer mit hohem Risiko angegeben.

Diese Risikostufe ist wichtig für die Entscheidung, welche Entdeckungen
priorisiert, untersucht und behoben werden sollen. Sie spielt auch eine wichtige
Rolle beim Konfigurieren von risikobasierten Richtlinien für bedingten Zugriff,
da jede Richtlinie so festgelegt werden kann, dass sie ausgelöst wird, wenn kein
Risiko bzw. niedriges, mittleres oder hohes Risiko besteht. Je nach
Risikotoleranz Ihrer Organisation können Sie Richtlinien erstellen, die eine
Multi-Faktor-Authentifizierung oder Kennwortzurücksetzung erfordern, wenn
ID Protection eine bestimmte Risikostufe für einzelne Benutzende erkennt. Diese
Richtlinien können die Benutzenden anleiten, das Risiko selbst zu beheben.

Wichtig

Alle Erkennungen mit der Risikostufe „Niedrig“ sowie die Benutzenden werden
sechs Monate lang im Produkt gespeichert, bis sie automatisch als veraltet
markiert werden, um eine praktische Untersuchungsfunktion bereitzustellen.
Ereignisse mit den Risikostufen „Mittel“ und „Hoch“ werden so lange gespeichert,
bis sie behoben oder verworfen werden.

Basierend auf der Risikotoleranz Ihrer Organisation können Sie Richtlinien
erstellen, die eine Multi-Faktor-Authentifizierung oder Kennwortzurücksetzung
erfordern, wenn ID Protection eine bestimmte Risikostufe erkennt. Diese
Richtlinien können den Benutzern dabei helfen, das Risiko in Abhängigkeit von
Ihren Toleranzwerten selbst zu beheben oder zu blockieren.


ECHTZEIT- UND OFFLINEERKENNUNGEN

ID Protection verwendet Techniken, um die Genauigkeit von Benutzer- und
Anmelderisikoerkennungen zu erhöhen, indem einige Risiken in Echtzeit oder
offline nach der Authentifizierung berechnet werden. Das Erkennen von Risiken
bei der Anmeldung in Echtzeit bietet den Vorteil, dass Risiken frühzeitig
erkannt werden, sodass Kundinnen und Kunden schnell die potenzielle
Kompromittierung untersuchen können. Bei Erkennungen, die das Risiko offline
berechnen, können sie mehr Erkenntnisse darüber bieten, wie die
Bedrohungsakteure Zugriff auf das Konto und die Auswirkungen auf legitime
Benutzenden erhalten haben. Einige Erkennungen können sowohl offline als auch
während der Anmeldung ausgelöst werden, wodurch das Vertrauen in die Genauigkeit
bei der Kompromittierung erhöht wird.

Bei in Echtzeit ausgelösten Erkennungen dauert es 5 bis 10 Minuten, bis Details
in den Berichten angezeigt werden. Bei Offlineerkennungen dauert es bis zu
48 Stunden, bis sie in den Berichten angezeigt werden, da es Zeit erfordert, die
Eigenschaften des potenziellen Risikos auszuwerten.

Hinweis

Unser System kann feststellen, dass das Risikoereignis, das zur
Risikorisikobewertung beigetragen hat, eine der folgenden Möglichkeiten war:

 * Ein falscher Positivbefund
 * Das Benutzerrisiko wurde behoben mit einer Richtlinie durch eine der
   folgenden Möglichkeiten:
   * Durchführen der Multi-Faktor-Authentifizierung
   * Sichere Kennwortänderung

Unser System wird den Risikostatus verwerfen, und das Risikodetail Sichere
Anmeldung durch KI bestätigt wird angezeigt. Das Ereignis trägt somit nicht mehr
zum Gesamtrisiko der Benutzenden bei.

Bei detailgenauen Risikodaten zeichnet Zeiterkennung den genauen Moment auf, in
dem ein Risiko während der Anmeldung eines Benutzers identifiziert wird, wodurch
die Risikobewertung in Echtzeit und die sofortige Richtlinienanwendung zum
Schutz des Benutzers und der Organisation ermöglicht werden. Erkennung zuletzt
aktualisiert zeigt die neueste Aktualisierung einer Risikoerkennung an, die auf
neue Informationen, Änderungen auf Risikoebene oder administrative Aktionen
zurückzuführen sein kann, und stellt ein aktuelles Risikomanagement sicher.

Diese Felder sind für die Echtzeitüberwachung, Reaktion auf Bedrohungen und die
Aufrechterhaltung eines sicheren Zugriffs auf Organisationsressourcen
unerlässlich.


RISIKOERKENNUNGEN, DIE RISKEVENTTYPE ZUGEORDNET SIND

Tabelle erweitern

Risikoerkennung Erkennungstyp type riskEventType Risikoerkennungen von
Anmeldungen Aktivität über anonyme IP-Adresse Offline Premium riskyIPAddress
Zusätzliches Risiko erkannt (Anmeldung) Echtzeit oder offline Nicht-Premium
generic = Premium-Erkennungsklassifizierung für Nicht-P2-Mandanten
Benutzergefährdung durch Administrator bestätigt Offline Nicht-Premium
adminConfirmedUserCompromised Anomales Token Echtzeit oder offline Premium
anomalousToken Anonyme IP-Adresse Echtzeit Nicht-Premium anonymizedIPAddress
Ungewöhnlicher Ortswechsel Offline Premium unlikelyTravel Unmöglicher
Ortswechsel Offline Premium mcasImpossibleTravel Schädliche IP-Adresse Offline
Premium maliciousIPAddress Massenzugriff auf vertrauliche Dateien Offline
Premium mcasFinSuspiciousFileAccess Threat Intelligence von Microsoft Entra
(Anmeldung) Echtzeit oder offline Nicht-Premium investigationsThreatIntelligence
Neues Land/neue Region Offline Premium newCountry Kennwortspray Offline Premium
passwordSpray Verdächtiger Browser Offline Premium suspiciousBrowser Verdächtige
Weiterleitung des Posteingangs Offline Premium suspiciousInboxForwarding
Verdächtige Regeln zur Posteingangsänderung Offline Premium
mcasSuspiciousInboxManipulationRules Anomaler Tokenaussteller Offline Premium
tokenIssuerAnomaly Ungewöhnliche Anmeldeeigenschaften Echtzeit Premium
unfamiliarFeatures Überprüfte Bedrohungsakteur-IP Echtzeit Premium nationStateIP
Benutzerrisikoerkennungen Zusätzliches Risiko erkannt (Benutzer) Echtzeit oder
offline Nicht-Premium generic = Premium-Erkennungsklassifizierung für
Nicht-P2-Mandanten Anomale Benutzeraktivität Offline Premium
anomalousUserActivity Angreifer-in-the-Middle Offline Premium
attackerinTheMiddle Kompromittierte Anmeldeinformationen Offline Nicht-Premium
leakedCredentials Threat Intelligence von Microsoft Entra (Benutzende) Echtzeit
oder offline Nicht-Premium investigationsThreatIntelligence Möglicher Versuch,
auf primäres Aktualisierungstoken (Primary Refresh Token, PRT) zuzugreifen
Offline Premium attemptedPrtAccess Verdächtiger API-Datenverkehr Offline Premium
suspiciousAPITraffic Verdächtiges Senden von Mustern Offline Premium
suspiciousSendingPatterns Der Benutzer hat verdächtige Aktivitäten gemeldet
Offline Premium userReportedSuspiciousActivity

Weitere Informationen zur Erkennung von Workloadidentitätsrisiken finden Sie
unter Schützen von Workloadidentitäten.


PREMIUM-ERKENNUNGEN

Die folgenden Premium-Erkennungen sind nur für Microsoft Entra ID P2-Kund*innen
sichtbar.


PREMIUM-ERKENNUNGEN BEI ANMELDERISIKEN

AKTIVITÄT ÜBER ANONYME IP-ADRESSE

Offline berechnet. Diese Erkennung wird mittels von durch Microsoft Defender for
Cloud-Apps bereitgestellten Informationen erkannt. Diese Erkennung stellt fest,
ob Benutzende eine IP-Adresse verwendet haben, die als anonyme Proxy-IP-Adresse
identifiziert wurde.

ANOMALES TOKEN

In Echtzeit oder offline berechnet. Diese Erkennung weist darauf hin, dass das
Token ungewöhnliche Merkmale aufweist, z. B. eine ungewöhnliche Tokenlebensdauer
oder ein Token, das von einem unbekannten Ort aus ausgeführt wurde. Diese
Erkennung deckt Sitzungstoken und Aktualisierungstoken ab.

Ein anomales Token wird optimiert, um mehr Rauschen als andere Erkennungen auf
derselben Risikostufe zu generieren. Dieser Kompromiss wird gewählt, um die
Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass wiedergegebene Token erkannt werden, die
andernfalls möglicherweise unbemerkt bleiben. Es gibt eine erhöhte
Wahrscheinlichkeit, dass einige der von dieser Erkennung gekennzeichneten
Sitzungen False Positive-Ergebnisse sind. Wir empfehlen, die von dieser
Erkennung gekennzeichneten Sitzungen im Kontext anderer Anmeldungen des
Benutzers zu untersuchen. Wenn der Standort, die Anwendung, die IP-Adresse, der
Benutzer-Agent oder andere Merkmale für die Benutzenden ungewöhnlich sind,
sollte das Mandantenadministratorteam dieses Risiko als Indikator für eine
potenzielle Tokenwiederverwendung betrachten.

Tipps zur Untersuchung von anomalen Token-Erkennungen.

UNGEWÖHNLICHER ORTSWECHSEL

Offline berechnet. Mit diesem Risikoerkennungstyp werden zwei Anmeldungen
identifiziert, die von weit entfernten Orten durchgeführt wurden und bei denen
mindestens einer der Orte aufgrund des bisherigen Verhaltens atypisch für eine
Benutzer*in sein kann. Der Algorithmus berücksichtigt mehrere Faktoren wie etwa
die Zeit zwischen zwei Anmeldungen und die Zeit, die ein*e Benutzer*in benötigen
würde, um vom ersten zum zweiten Ort zu gelangen. Dieses Risiko könnte darauf
hindeuten, dass ein*e anderer Benutzer*in die gleichen Anmeldeinformationen
verwendet.

Bei diesem Algorithmus werden offensichtliche falsch positive Ergebnisse
ignoriert, die zu den unmöglichen Ortswechselbedingungen beitragen. Hierzu
zählen etwa VPNs und regelmäßig von anderen Benutzern der Organisation
verwendete Standorte. Das System verfügt über einen anfänglichen Lernzeitraum
von 14 Tagen oder 10 Anmeldungen (je nachdem, welcher Punkt früher erreicht
wird), in dem das Anmeldeverhalten des neuen Benutzers erlernt wird.

Tipps für die Untersuchung von ungewöhnlichen Ortswechseln.

UNMÖGLICHER ORTSWECHSEL

Offline berechnet. Diese Erkennung wird mittels von durch Microsoft Defender for
Cloud-Apps bereitgestellten Informationen erkannt. Es wurden zwei
Benutzeraktivitäten (in einer einzelnen Sitzung oder in mehreren Sitzungen)
festgestellt, die von unterschiedlichen geografischen Standorten stammen und in
einem Zeitraum liegen, der kürzer ist als die Zeit, die Benutzende benötigen, um
von dem einen Ort zum anderen zu gelangen. Dieses Risiko könnte darauf
hindeuten, dass ein*e anderer Benutzer*in die gleichen Anmeldeinformationen
verwendet.

SCHÄDLICHE IP-ADRESSE

Offline berechnet. Diese Erkennung gibt eine Anmeldung über eine schädliche
IP-Adresse an. Eine IP-Adresse wird wegen hoher Fehlerraten aufgrund von
ungültige Anmeldeinformationen, die von der IP-Adresse oder anderen
IP-Zuverlässigkeitsquellen empfangen wurden, als schädlich eingestuft. In
einigen Fällen löst diese Erkennung bei früheren bösartigen Aktivitäten aus.

Tipps für die Untersuchung von Erkennungen bösartiger IP-Adressen.

MASSENZUGRIFF AUF VERTRAULICHE DATEIEN

Offline berechnet. Diese Erkennung wird mittels von durch Microsoft Defender for
Cloud-Apps bereitgestellten Informationen erkannt. Diese Erkennung erstellt ein
Profil Ihrer Umgebung und löst Warnungen aus, wenn Benutzende auf mehrere
Dateien von Microsoft SharePoint Online oder Microsoft OneDrive zugreifen. Eine
Warnung wird nur ausgelöst, wenn die Anzahl der abgerufenen Dateien für die
Benutzenden ungewöhnlich ist und die Dateien vertrauliche Informationen
enthalten könnten.

NEUES LAND/NEUE REGION

Offline berechnet. Diese Erkennung wird mittels von durch Microsoft Defender for
Cloud-Apps bereitgestellten Informationen erkannt. Bei dieser Erkennungsmethode
werden anhand von in der Vergangenheit verwendeten Aktivitätsstandorten neue und
selten verwendete Standorte ermittelt. Die Anomalieerkennungsengine speichert
Informationen zu Standorten, die Benutzer der Organisation in der Vergangenheit
verwendet haben.

KENNWORTSPRAY

Offline berechnet. Bei einem Kennwortspray-Angriff werden mehrere Identitäten
unter Verwendung gängiger Kennwörter im Rahmen eines koordinierten
Brute-Force-Angriffs angegriffen. Die Risikoerkennung wird ausgelöst, wenn das
Passwort eines Kontos gültig ist und ein Anmeldeversuch vorliegt. Diese
Erkennung signalisiert, dass das Kennwort des Benutzers bzw. der Benutzerin
ordnungsgemäß durch einen Kennwortspray-Angriff identifiziert wurde, nicht dass
der Angreifer oder die Angreiferin auf Ressourcen zugreifen konnte.

Tipps für die Untersuchung von Erkennungen schädlicher IP-Adressen.

VERDÄCHTIGER BROWSER

Offline berechnet. Die Erkennung „Verdächtiger Browser“ weist auf ein anomales
Verhalten hin, das auf verdächtigen Anmeldeaktivitäten mehrerer Mandanten aus
verschiedenen Ländern im selben Browser beruht.

Tipps zur Untersuchung von verdächtigen Browser-Erkennungen.

VERDÄCHTIGE WEITERLEITUNG DES POSTEINGANGS

Offline berechnet. Diese Erkennung wird mittels von durch Microsoft Defender for
Cloud-Apps bereitgestellten Informationen erkannt. Durch diese Erkennungsmethode
werden verdächtige Regeln zur E-Mail-Weiterleitung erkannt. Hierzu gehört
beispielsweise die Erstellung einer Posteingangsregel, die eine Kopie aller
E-Mails an eine externe Adresse weiterleitet.

VERDÄCHTIGE REGELN ZUR POSTEINGANGSÄNDERUNG

Offline berechnet. Diese Erkennung wird mittels von durch Microsoft Defender for
Cloud-Apps bereitgestellten Informationen erkannt. Diese Erkennung erstellt ein
Profil Ihrer Umgebung und löst Warnungen aus, wenn verdächtige Regeln zum
Löschen oder Verschieben von Nachrichten oder Ordnern für den Posteingang eines
Benutzers festgelegt werden. Diese Erkennung kann darauf hinweisen, dass ein
Benutzerkonto kompromittiert ist, dass Nachrichten absichtlich ausgeblendet
werden und das Postfach zum Verteilen von Spam und Schadsoftware in Ihrer
Organisation verwendet wird.

ANOMALIE BEIM TOKENAUSSTELLER

Offline berechnet. Diese Risikoerkennung gibt an, dass der SAML-Tokenaussteller
für das zugeordnete SAML-Token möglicherweise kompromittiert ist. Die im Token
enthaltenen Ansprüche sind ungewöhnlich oder stimmen mit bekannten
Angriffsmustern überein.

Tipps zur Untersuchung von Anomalie-Erkennungen bei Token- Herausgebern.

UNGEWÖHNLICHE ANMELDEEIGENSCHAFTEN

In Echtzeit berechnet. Dieser Risikoerkennungstyp betrachtet den
Anmeldungsverlauf, um nach anomalen Anmeldungen zu suchen. Das System speichert
Informationen zu früheren Anmeldungen und löst eine Risikoerkennung aus, wenn
eine Anmeldung mit Eigenschaften auftritt, die dem Benutzer nicht vertraut sind.
Zu diesen Eigenschaften zählen IP, ASN, Standort, Gerät, Browser und
Mandanten-IP-Subnetz. Neu erstellte Benutzende befinden sich im „Lernmodus“, in
dem die Risikoerkennung für unbekannte Anmeldeeigenschaften ausgeschaltet ist,
während unsere Algorithmen das Verhalten der Benutzenden erlernen. Die Dauer des
Lernmodus ist dynamisch und hängt davon ab, wie lange es dauert, bis der
Algorithmus genügend Informationen über die Anmeldemuster des Benutzers
gesammelt hat. Die Mindestdauer beträgt fünf Tage. Ein Benutzer kann nach einer
langen Zeit der Inaktivität erneut in den Lernmodus wechseln.

Diese Erkennung wird auch für die Standardauthentifizierung (bzw. ältere
Protokolle) ausgeführt. Da diese Protokolle nicht über moderne Eigenschaften wie
die Client-ID verfügen, gibt es nur begrenzte Daten, um Fehlalarme zu
reduzieren. Wir empfehlen unseren Kunden, auf eine moderne Authentifizierung
umzusteigen.

Unbekannte Anmeldungseigenschaften können sowohl bei interaktiven als auch bei
nicht-interaktiven Anmeldungen erkannt werden. Wenn diese Erkennung bei
nicht-interaktiven Anmeldungen festgestellt wird, sollte sie aufgrund des
Risikos von Token-Wiederholungsangriffen besonders sorgfältig geprüft werden.

Wenn Sie ein Risiko mit unbekannten Anmeldeeigenschaften auswählen, erhalten Sie
weitere Informationen darüber, warum dieses Risiko ausgelöst wurde.

ÜBERPRÜFTE BEDROHUNGSAKTEUR-IP

In Echtzeit berechnet. Dieser Risikoerkennungstyp weist auf eine
Anmeldeaktivität hin, die mit bekannten IP-Adressen konsistent ist, welche
nationalen Zustandsakteuren oder Gruppen zur Bekämpfung der Internetkriminalität
zugeordnet sind, basierend auf Daten von Microsoft Threat Intelligence Center
(MSTIC).


PREMIUM-BENUTZERRISIKOERKENNUNG

ANOMALE BENUTZERAKTIVITÄT

Offline berechnet. Bei dieser Risikoerkennung wird das normale Verhalten
administrativer Benutzer*innen in Microsoft Entra ID zugrunde gelegt, und es
werden anomale Verhaltensmuster wie beispielsweise verdächtige Änderungen am
Verzeichnis erkannt. Die Erkennung wird für den Administrator, der die Änderung
vornimmt, oder für das Objekt ausgelöst, das geändert wurde.

ANGREIFER-IN-THE-MIDDLE

Offline berechnet. Diese auch als „Man-in-the-Middle“ bezeichnete Erkennung mit
hoher Genauigkeit wird ausgelöst, wenn eine Authentifizierungssitzung einem
bösartigen Reverseproxy zugeordnet ist. Bei diesem Angriffstyp können
Angreifende die Anmeldeinformationen von Benutzenden abfangen, einschließlich
Token, die für die Benutzenden ausgestellt wurden. Das Microsoft Security
Research-Team nutzt Microsoft 365 Defender, um das identifizierte Risiko zu
erfassen und die Risikostufe des Benutzers oder der Benutzerin auf Hoch zu
erhöhen. Es wird empfohlen, dass das Administratorteam die Benutzenden manuell
untersucht, wenn diese Erkennung ausgelöst wird, um sicherzustellen, dass das
Risiko behoben wird. Das Beheben dieses Risikos erfordert möglicherweise eine
sichere Kennwortzurücksetzung oder die Sperrung bestehender Sitzungen.

MÖGLICHER VERSUCH, AUF PRIMÄRES AKTUALISIERUNGSTOKEN (PRIMARY REFRESH TOKEN,
PRT) ZUZUGREIFEN

Offline berechnet. Dieser Risikoerkennungstyp wird mittels von durch Microsoft
Defender for Endpoint (MDE) bereitgestellten Informationen erkannt. Ein primäres
Aktualisierungstoken (Primary Refresh Token, PRT) ist ein Schlüsselartefakt der
Microsoft Entra-Authentifizierung auf Geräten unter Windows 10, Windows
Server 2016 und höheren Versionen, iOS und Android. Ein PRT ist ein JSON Web
Token (JWT), das für Microsoft-Erstanbieter-Tokenbroker ausgestellt wird, um
einmaliges Anmelden (Single Sign-On, SSO) für die Anwendungen zu ermöglichen,
die auf diesen Geräten verwendet werden. Angreifer können versuchen, auf diese
Ressource zuzugreifen, um sich im gesamten Netzwerk zu bewegen oder
Anmeldeinformationen zu stehlen. Diese Erkennung legt die Risikostufe von
Benutzenden auf „Hoch“ fest. Sie wird nur in Organisationen ausgelöst, die MDE
bereitgestellt haben. Diese Erkennung stellt ein hohes Risiko dar, für das eine
umgehende Behebung der zugehörigen Benutzenden empfohlen wird. Sie tritt
aufgrund seines geringen Volumens in den meisten Organisationen nur selten auf.

VERDÄCHTIGER API-DATENVERKEHR

Offline berechnet. Diese Risikoerkennung wird gemeldet, wenn ungewöhnlicher
Graph-Datenverkehr oder eine ungewöhnliche Verzeichnisenumeration erkannt wird.
Verdächtiger API-Datenverkehr kann darauf hindeuten, dass Benutzende
kompromittiert wurden und Aufklärung in ihren Umgebungen durchführen.

VERDÄCHTIGES SENDEN VON MUSTERN

Offline berechnet. Dieser Risikoerkennungstyp wird mithilfe von durch Microsoft
Defender for Office 365 (MDO) bereitgestellten Informationen erkannt. Diese
Warnung wird generiert, wenn jemand in Ihrer Organisation verdächtige E-Mails
gesendet hat und entweder als riskant eingestuft ist oder keine E-Mails senden
darf. Diese Erkennung stuft das Risiko von Benutzenden als „Mittel“ ein. Sie
wird nur in Organisationen ausgelöst, die MDO bereitgestellt haben. Diese
Erkennung erfolgt nur in geringem Umfang und wird in den meisten Organisationen
nur selten beobachtet.

DER BENUTZER HAT VERDÄCHTIGE AKTIVITÄTEN GEMELDET

Offline berechnet. Diese Risikoerkennung wird gemeldet, wenn ein Benutzer eine
MFA (Multi-Faktor-Authentifizierung)-Eingabeaufforderung verweigert und dies als
verdächtige Aktivität meldet. Eine MFA-Eingabeaufforderung, die nicht von
Benutzer*innen initiiert wird, kann bedeuten, dass deren Anmeldeinformationen
kompromittiert sind.


NICHT-PREMIUM-ERKENNUNGEN

Kundinnen und Kunden ohne Microsoft Entra ID P2-Lizenz erhalten Erkennungen mit
dem Titel Zusätzliches Risiko erkannt, aber ohne die detaillierten Informationen
zur Erkennung, die mit P2-Lizenzen verfügbar sind. Weitere Informationen finden
Sie unter Lizenzanforderungen.


NICHT-PREMIUM-ERKENNUNGEN BEI ANMELDERISIKEN

ZUSÄTZLICHES RISIKO ERKANNT (ANMELDUNG)

In Echtzeit oder offline berechnet. Diese Erkennung gibt an, dass eine der
Premium-Erkennungen erkannt wurde. Da die Premium-Erkennungen nur für Kundinnen
und Kunden mit Microsoft Entra ID P2-Lizenz sichtbar sind, werden sie für
Kundinnen und Kunden ohne Microsoft Entra ID P2-Lizenz als Zusätzliches Risiko
erkannt bezeichnet.

BENUTZERGEFÄHRDUNG DURCH ADMINISTRATOR BESTÄTIGT

Offline berechnet. Diese Erkennung gibt an, dass das Administratorteam auf der
Benutzeroberfläche für Risikobenutzende oder mithilfe der riskyUsers-API die
Option Benutzergefährdung bestätigen ausgewählt hat. Überprüfen Sie den
Risikoverlauf der Benutzenden (auf der Benutzeroberfläche oder über die API), um
zu überprüfen, welcher Administrator oder welche Administratorin diese
Benutzergefährdung bestätigt hat.

ANONYME IP-ADRESSE

In Echtzeit berechnet. Dieser Risikoerkennungstyp gibt Anmeldungen über eine
anonyme IP-Adresse (z.B. Tor-Browser oder ein anonymisiertes VPN) an. Diese
IP-Adressen werden in der Regel von Akteuren verwendet, die ihre
Anmeldetelemetrie (IP-Adresse, Standort, Gerät usw.) für mögliche böswillige
Absichten verbergen wollen.

THREAT INTELLIGENCE VON MICROSOFT ENTRA (ANMELDUNG)

In Echtzeit oder offline berechnet. Dieser Risikoerkennungstyp weist auf
Benutzeraktivitäten hin, die für den angegebenen Benutzer ungewöhnlich sind oder
bekannten Angriffsmustern entsprechen. Auf der Grundlage der internen und
externen Quellen für Bedrohungsdaten von Microsoft wurde ein bekanntes
Angriffsmuster identifiziert.

Tipps für die Untersuchung von Microsoft Entra Threat Intelligence Erkennungen.


NICHT-PREMIUM-BENUTZERRISIKOERKENNUNG

ZUSÄTZLICHES RISIKO ERKANNT (BENUTZER)

In Echtzeit oder offline berechnet. Diese Erkennung gibt an, dass eine der
Premium-Erkennungen erkannt wurde. Da die Premium-Erkennungen nur für Kundinnen
und Kunden mit Microsoft Entra ID P2-Lizenz sichtbar sind, werden sie für
Kundinnen und Kunden ohne Microsoft Entra ID P2-Lizenz als Zusätzliches Risiko
erkannt bezeichnet.

KOMPROMITTIERTE ANMELDEINFORMATIONEN

Offline berechnet. Dieser Risikoerkennungstyp gibt an, dass die gültigen
Anmeldeinformationen der Benutzenden kompromittiert wurden. Wenn Cyberkriminelle
gültige Passwörter von rechtmäßigen Nutzern kompromittieren, geben sie diese
gesammelten Anmeldeinformationen oft weiter. Diese Freigabe erfolgt in der Regel
durch eine Veröffentlichung im Darknet oder auf Paste Sites oder durch den
Handel und Verkauf der Anmeldeinformationen auf dem Schwarzmarkt. Wenn der
Microsoft-Dienst für durchgesickerte Anmeldedaten Benutzeranmeldedaten aus dem
Dark Web, von Paste-Sites oder anderen Quellen erhält, werden diese mit den
aktuellen gültigen Anmeldedaten der Microsoft Entra-Benutzer abgeglichen, um
gültige Übereinstimmungen zu finden. Weitere Informationen zu kompromittierten
Anmeldeinformationen finden Sie unter Häufig gestellte Fragen.

Tipps für die Untersuchung von Entdeckungen von kompromittierten
Anmeldeinformationen.

THREAT INTELLIGENCE VON MICROSOFT ENTRA (BENUTZER*IN)

Offline berechnet. Dieser Risikoerkennungstyp weist auf Benutzeraktivitäten hin,
die für den angegebenen Benutzer ungewöhnlich sind oder bekannten
Angriffsmustern entsprechen. Auf der Grundlage der internen und externen Quellen
für Bedrohungsdaten von Microsoft wurde ein bekanntes Angriffsmuster
identifiziert.

Tipps für die Untersuchung von Microsoft Entra Threat Intelligence Erkennungen.


HÄUFIG GESTELLTE FRAGEN


WAS GESCHIEHT, WENN EINE ANMELDUNG MIT FALSCHEN ANMELDEINFORMATIONEN VERSUCHT
WIRD?

ID Protection generiert nur dann Risikoerkennungen, wenn die richtigen
Anmeldeinformationen verwendet werden. Wenn bei der Anmeldung falsche
Anmeldeinformationen verwendet werden, stellt dies kein Risiko durch eine
Gefährdung der Anmeldeinformationen dar.


IST DIE KENNWORT-HASHSYNCHRONISIERUNG ERFORDERLICH?

Damit Risiken wie kompromittierte Anmeldeinformationen erkannt werden können,
müssen Kennworthashes vorhanden sein. Weitere Informationen zur
Kennworthashsynchronisierung finden Sie unter Implementieren der
Kennworthashsynchronisierung mit der Microsoft Entra Connect-Synchronisierung.


WARUM WERDEN RISIKOERKENNUNGEN FÜR DEAKTIVIERTE KONTEN GENERIERT?

Deaktivierte Benutzerkonten können erneut aktiviert werden. Wenn die
Anmeldeinformationen eines deaktivierten Kontos kompromittiert sind und das
Konto erneut aktiviert wird, könnten böswillige Akteure diese
Anmeldeinformationen verwenden, um Zugriff zu erhalten. ID Protection generiert
Risikoerkennungen für verdächtige Aktivitäten mit diesen deaktivierten
Benutzerkonten, um Kundinnen und Kunden über eine potenzielle
Kontokompromittierung zu informieren. Wenn ein Konto nicht mehr verwendet und
auch nicht wieder aktiviert wird, sollten Kunden erwägen, es zu löschen, um eine
Kompromittierung zu verhindern. Für gelöschte Konten werden keine
Risikoerkennungen generiert.


HÄUFIG GESTELLTE FRAGEN ZU KOMPROMITTIERTEN ANMELDEINFORMATIONEN

WO FINDET MICROSOFT KOMPROMITTIERTE ANMELDEINFORMATIONEN?

Microsoft findet kompromittierte Anmeldeinformationen an verschiedenen Stellen.
Dazu zählen:

 * Öffentliche Einfügewebsites, auf denen böswillige Akteure in der Regel solche
   Materialien veröffentlichen
 * Strafverfolgungsbehörden.
 * Andere Gruppen bei Microsoft, die das Darknet durchforsten.

WARUM SEHE ICH KEINE KOMPROMITTIERTEN ANMELDEINFORMATIONEN?

Kompromittierte Anmeldeinformationen werden jedes Mal, wenn Microsoft einen
neuen, öffentlich verfügbaren Batch findet, verarbeitet. Angesichts der
Sensibilität der Daten werden die kompromittierten Anmeldeinformationen kurz
nach der Verarbeitung gelöscht. Nur neue kompromittierte Anmeldeinformationen,
die nach der Aktivierung der Kennwort-Hashsynchronisierung (Password Hash
Synchronization, PHS) gefunden wurden, werden für Ihren Mandanten verarbeitet.
Eine Überprüfung anhand zuvor gefundener Anmeldeinformationspaare erfolgt nicht.

ES WERDEN KEINE RISIKOEREIGNISSE FÜR ANMELDEINFORMATIONEN ANGEZEIGT

Wenn Ihnen keine Risikoereignisse zu kompromittierten Anmeldeinformationen
angezeigt werden, kann das folgende Ursachen haben:

 * Sie haben keine Kennworthashsynchronisierung für Ihren Mandanten aktiviert.
 * Microsoft hat keine kompromittierten Anmeldeinformationspaare gefunden, die
   Ihren Benutzenden entsprechen.

WIE OFT VERARBEITET MICROSOFT NEUE ANMELDEINFORMATIONEN?

Anmeldeinformationen werden sofort nach ihrer Erkennung verarbeitet, in der
Regel in mehreren Batches pro Tag.


STANDORTE

Der Standort bei Risikoermittlungen wird mithilfe der IP-Adressensuche bestimmt.
Die Anmeldung von vertrauenswürdigen benannten Standorten verbessert die
Genauigkeit der Risikoberechnung von Microsoft Entra ID Protection. Außerdem
wird das Anmelderisiko von Benutzenden verringert, wenn sie sich von einem als
vertrauenswürdig gekennzeichneten Standort aus authentifizieren.


ZUGEHÖRIGER INHALT

 * Informationen zu risikobasierten Zugriffsrichtlinien
 * Informationen zum Untersuchen von Risiken





--------------------------------------------------------------------------------


FEEDBACK

War diese Seite hilfreich?

Yes No
Abgeben von Produktfeedback

--------------------------------------------------------------------------------


ZUSÄTZLICHE RESSOURCEN



--------------------------------------------------------------------------------

Training

Modul

Examine Microsoft Entra ID Protection - Training

This module examines how Azure Identity Protection provides organizations the
same protection systems used by Microsoft to secure identities. MS-102

Zertifizierung

Microsoft Certified: Security Operations Analyst Associate - Certifications

Untersuchen, Suchen und Mindern von Bedrohungen mit Microsoft Sentinel,
Microsoft Defender for Cloud und Microsoft 365 Defender.



Deutsch
Deaktivierungssymbol für California Consumer Privacy Act (CCPA) Ihre
Datenschutzoptionen
Design
 * Hell
 * Dunkel
 * Hoher Kontrast

 * Cookies verwalten
 * Frühere Versionen
 * Blog
 * Mitwirken
 * Datenschutz
 * Nutzungsbedingungen
 * Impressum
 * Marken
 * © Microsoft 2024


ZUSÄTZLICHE RESSOURCEN



--------------------------------------------------------------------------------

Training

Modul

Examine Microsoft Entra ID Protection - Training

This module examines how Azure Identity Protection provides organizations the
same protection systems used by Microsoft to secure identities. MS-102

Zertifizierung

Microsoft Certified: Security Operations Analyst Associate - Certifications

Untersuchen, Suchen und Mindern von Bedrohungen mit Microsoft Sentinel,
Microsoft Defender for Cloud und Microsoft 365 Defender.




IN DIESEM ARTIKEL



Deutsch
Deaktivierungssymbol für California Consumer Privacy Act (CCPA) Ihre
Datenschutzoptionen
Design
 * Hell
 * Dunkel
 * Hoher Kontrast

 * Cookies verwalten
 * Frühere Versionen
 * Blog
 * Mitwirken
 * Datenschutz
 * Nutzungsbedingungen
 * Impressum
 * Marken
 * © Microsoft 2024