Lame Secure Ordner knacken und öffnen

Ordner knacken und Daten retten

Das Programm Lame Secure hilft Mac-Usern Ordner mit sensiblen Daten via Passwort zu schützen. Die Dokumente sind danach weder über die Suche zu finden, noch ist deren Ordner ohne das richtige Kennwort einzusehen. Das heute erschienene Update zu OSX Lion unterstützt die aktuelle Version des Tools nicht. Die bisher mit Lame Secure geschützten Daten sind nach dem Update nicht mehr zu finden. Mit einem Trick gelingt es trotzdem, die sensiblen Daten zu retten. Auch für Benutzer einer älteren Apple OSX Version kann das Knacken eines mit Lame Secure geschützten Ordner zum letzten Ausweg werden, nämlich dann, wenn das Passwort zum Öffnen vergessen wurde.


So funktioniert’s:

  1. Den zu knackenden Ordner auf den Schreibtisch verschieben
  2. Terminal öffnen und zum Schreibtisch navigieren cd Desktop
  3. In den Ordner (das Programm) navigieren cd ORDNER.app/Contents/.LameFiles/
  4. Danach den Inhalt auf den Schreibtisch verschieben mv * ~/Desktop oder alternativ mv * "${HOME}/Desktop"
  5. Die Dateien wurden nun am Schreibtisch abgelegt

Lame Secure ist nicht sicher!

Wenige Schritte ermöglichen es einem also den Schutz von Lame Secure zu hintergehen (vielleicht auch deshalb der treffende Produktname). Dies spricht nicht für das Programm und deren Methodik zum Schutz von wichtigen Dokumenten. Gleichwertige Alternativen sind allerdings rar gesät und man sollte überlegen, ob es nicht eine sichere Variante gibt, um wichtige Dateien auf der Festplatte zu schützen…

Nachtrag: Via Twitter habe ich von @brandstaetter als Empfehlung zur Verschlüsselung von Daten Knox erhalten. Erfahrungsberichte gerne erwünscht!

Google Suggest – Funktionsweise, Risiken, Analyse

Jeder Google-Nutzer verwendet das Feature Google Suggest täglich, doch nur wenig ist über die Funktionsweise, die Möglichkeiten und den Risiken für Seitenbetreiber bekannt. Als Google Suggest werden die Suchvorschläge bezeichnet, die der User direkt nach dem Tippen eines Wortes in den Suchschlitz vor sich sieht. Markus Koczy und Andre Alpar haben in der aktuellen Ausgabe des Website Boosting einen interessanten Artikel darüber verfasst. Die strukturierten Kernaussagen gibt es hier.

Wie funktioniert Google Suggest?

Beispiel 1: Suggest bei „Berlin Hotel“

Warum erhält ein Benutzer nach der Eingabe von “Berlin Hotel” die Vorschläge “Berlin Hotel günstig” und “Berlin Hotel Adlon”? Warum genau diese Vorschläge und keine anderen? Google Suggest versucht uns Vorschläge zu liefern, die wir in diesem Moment sehen möchten. Dies gelingt am einfachsten, wenn man Revue passieren lässt, was die eigenen Benutzer in den letzten Wochen und Monaten auf Google gemacht haben, was sie gesucht und danach geklickt haben. Am Ende sind es vier Faktoren, die darüber entscheiden, welche Vorschläge Google dem Benutzer zurückliefert:


  • Suchhäufigkeit
    Wird der Begriff “Berlin Hotel günstig” immer und immer wieder gesucht, ist dies ein Indiz, dass der jetzt nach “Berlin Hotel” suchende Benutzer auch Interesse daran haben könnte.
  • Verhalten des Benutzers
    Gibt ein Großteil der Besucher nach der Eingabe “Berlin Hotel”, das Wort “günstig” ein, um seine Suchergebnisse zu filtern, ist dies ebenfalls ein Hinweis darauf, dass der aktuelle Benutzer sich ähnlich verhalten könnte.
  • Ort des Benutzers
    Google ist bekannt, wo sich der gerade Suchende geografisch befindet. Diese Information nutzt Google, um lokale Vorschläge zu liefern. Bei der Eingabe eines Dortmunders mit dem Wort “Einkaufszentrum”, kann es gut sein, dass er einen Vorschlag für “Einkaufszentrum Dortmund” erhält.
  • Frequenz, Trends
    Google erkennt aktuelle Trends. Werden bestimmte Wörter innerhalb eines kurzen Zeitraumes sehr oft eingegeben, ist davon auszugehen, dass diese (derzeit) auch für andere Benutzer interessant sein könnte. Findet momentan die Hochzeit von William und Kate statt, wird dies in den Vorschlägen bei der Eingabe von “Hochzeit” miteinberechnet, obwohl dies vor zwei Wochen noch nicht der Fall gewesen wäre.

Vor- und Nachteile

Beispiel 2: Suggest bei „Kreditkarte“

Die Vorzüge von Google Suggest liegen für den Benutzer auf der Hand: Tipparbeit wird erspart und Ergebnisse werden treffsicher gefiltert. Einige Seitenbetreiber leiden jedoch unter diesem Feature, welches inzwischen seit über einem Jahr auf Google Deutschland zu finden ist.

  • Vorteil für Marken, Nachteil für kleinere Unternehmen
    Da die Suchhäufigkeit in Google Suggest eine wichtige Rolle spielt, haben große Marken Vorteile. Überlegt man beispielsweise ob man eine Kreditkarte kaufen möchte, erscheint als Vervollständigung der Begriff “Sparkasse” bzw. “Deutsche Bank”. Es kann sein, dass der User sich gleich für eine Bank entscheidet, da er diese kennt. Somit kann es sein, dass er andere Anbieter vollkommen ignoriert. Kleinere Brands werden dadurch benachteiligt.
  • Neuorientierung der User
    Das “Kreditkarten”-Beispiel lässt erkennen, dass auch größere Firmen benachteiligt werden können, wenn beispielsweise zu den Ergänzungen das Wort “gratis” als Vorschlag hinzugefügt wird. Der Benutzer hätte eventuell zuvor nicht mit einer derartigen Möglichkeit gerechnet und verhält sich möglicherweise anders, als ohne diesem Vorschlag.
  • Rufschädigung
    Es ist bekannt, dass viele User statt direkt auf die Website eines “Brands” zu gehen, diesen zuerst in Google eintippen. Nehmen wir hier als Beispiel den Namen eines Website-Hosters auf deren Website ich mir ein neues Paket kaufen möchte. Plötzlich sehe ich als Vorschläge “Name des Hosters Abzocke” oder “Name des Hosters Bertrug”. Es ist gut möglich, dass ich zuerst ansehe, was bei diesen Resultaten erschienen ist oder noch schlimmer: direkt eine Alternative wähle. Für Unternehmen ist eine derartige virale Rufschädigung ein ernstzunehmendes Thema und mit Umsatzeinbußen verbunden.

Was kann der Seitenbetreiber machen?

Keyword-Analyse mit Daten von Google Suggest

Eine gute Nachricht für den Benutzer und eine schlechte für Suchmaschinenexperten: ein Beeinflussen des Vorschlags-Ranking ist nur schwer, bis gar nicht möglich, da diese Daten intelligent durch vergangenes Userverhalten erstellt wurden. Ein paar wenige Dinge ermöglicht Google den Web-Analyst jedoch trotzdem:

  • Keyword und Trendanalyse
    Um zu ermitteln welche weiteren Optimierungen für die Seite notwendig sind, liefert Google Suggest nützliche Keyword-Daten mit denen weitergearbeitet werden kann. Damit die Suche etwas einfacher vonstatten geht, werden im Artikel zwei Tools vorgestellt: Long Tail Keyword Tool und Übersuggest.
  • Analyse
    Haben jene Benutzer, die via Google auf meine Seite gekommen sind, die Suggest-Funktion genutzt? Diese Information kann für den Analyst von Interesse sein. Google liefert in der Referrer-URL zwei Parameter mit, die es ermöglichen diese Daten zu beziehen:
    • Parameter “q beinhaltet das Keyword, das nach dem Suggest gewählt wurde (z.B.: Kreditkarte günstig).
    • Parameter “oq beinhaltet den originalen Suchbegriff, also jener Begriff der vom User selbst eingegeben wurde, bevor er die Vorschläge zur Hilfe genommen hat.

Fazit

Google Suggest läutet ein, woran sich das restliche Internet ebenfalls richten sollte und teilweise mit dem Panda-Update weitergeführt wird: die Gewinner der Zukunft erstellen Content für den Benutzer, arbeiten an hilfreichen Erweiterungen für den Anwender und lernen aus vergangenen Nutzerverhalten. Das positive Resultat soll das Internet zu einem besseren Ort machen und bessere Produkte am Markt stärken. Sofern ein Unternehmen gravierende Nachteile durch Google Suggest erhält, wird es Zeit gegenzusteuern: am besten mit besseren Produkten, gutem Feedback und zufriedenen Usern. So wie es sein sollte.