In The Cryp­to­Neo Thre­at Model­ling Frame­work (CNTMF): Secu­ring Neo­banks and Fin­tech in Inte­gra­ted Block­chain Eco­sys­tems stellt Ser­han W. Baha das Cryp­to­Neo Thre­at Model­ling Frame­work (CNTMF) vor, ein Rah­men­werk zur Absi­che­rung von Neo­ban­ken und Fin­tech-Unter­neh­men in inte­grier­ten Blockchain-Ökosystemen.

Die rasan­te Ver­schmel­zung tra­di­tio­nel­ler Finanz­sys­te­me mit dezen­tra­len Blockchain‑, Kryp­to­wäh­rungs- und Web3-Tech­no­lo­gien hat zu einer kom­ple­xen Umge­bung geführt, die neue Sicher­heits­ri­si­ken wie Ora­cle-Mani­pu­la­ti­on und Cross-Chain-Exploits mit sich bringt. Allein in der ers­ten Hälf­te des Jah­res 2025 belie­fen sich die Ver­lus­te durch Sicher­heits­vor­fäl­le in die­sem Bereich auf rund 2,47 Mil­li­ar­den US-Dollar.

CNTMF ist eine Erwei­te­rung eta­blier­ter Metho­den wie STRIDE, OWASP Top 10, NIST-Frame­works, LINDDUN und PASTA. Es inte­griert spe­zi­fi­sche Kom­po­nen­ten wie die Hybrid Lay­er Ana­ly­sis, das CRYP­TOQ-Akro­nym für kryp­to­wäh­rungs­spe­zi­fi­sche Risi­ken und eine KI-gestütz­te Feedback-Schleife.

Das Frame­work basiert auf vier Kern­prin­zi­pi­en: inte­grier­te Ana­ly­se (zen­tra­le und dezen­tra­le Kom­po­nen­ten), daten­ge­steu­er­te Anpas­sung (kon­ti­nu­ier­li­che Inputs aus Pene­tra­ti­ons­tests und Audits), ver­bes­ser­te Sicher­heit (Zero-Trust-Archi­tek­tur, daten­schutz­ver­bes­sern­de Tech­no­lo­gien) und regu­la­to­ri­sche Aus­rich­tung (Ein­hal­tung von MiCA und OFAC).

Das CNTMF umfasst fünf zykli­sche Phasen:

1. Asset-Iden­ti­fi­ka­ti­on und ‑Map­ping: Kata­lo­gi­sie­rung von Assets wie Wal­lets, Block­chain-Kno­ten und APIs mit­hil­fe erwei­ter­ter Daten­fluss­dia­gram­me (DFDs) und einer Hybrid Asset Matrix.
2. Risi­ko­ak­teur- und Vek­tor­pro­fi­lie­rung: Iden­ti­fi­zie­rung von Bedro­hungs­ak­teu­ren (z.B. staat­lich unter­stütz­te Grup­pen) und Erwei­te­rung von Risi­ko­ka­te­go­rien durch das CRYP­TOQ-Akro­nym (z.B. Kol­lu­si­on, Reen­tran­cy, Ora­cle-Mani­pu­la­ti­on, Phis­hing, Toke­ni­sie­rungs­ri­si­ken, Off-Chain-Daten­ver­gif­tung, Quan­ten­be­dro­hun­gen) sowie LINDDUN-Datenschutzkategorien.
3. Risi­ko­be­wer­tung und ‑prio­ri­sie­rung: Quan­ti­fi­zie­rung von Risi­ken mit­tels CVSS 4.0 und einer Web3-Risi­ko-Heat­map, die tech­ni­sche Schwe­re, wirt­schaft­li­che Aus­wir­kun­gen, regu­la­to­ri­sche Kon­se­quen­zen und die Wahr­schein­lich­keit eines Exploits berücksichtigt.
4. Min­de­rungs­de­sign und ‑imple­men­tie­rung: Ein­satz von Kon­trol­len wie Zero-Trust-Archi­tek­tur, MPC für Schlüs­sel­ma­nage­ment, zk-SNARKs für Daten­schutz und Auto­ma­ti­sie­rung über CI/CD-Pipe­lines mit OPA.
5. Öko­sys­tem-Feed­back-Schlei­fe: Kon­ti­nu­ier­li­che Ver­bes­se­rung durch KI-gestütz­te Ana­ly­se von Bug-Boun­ties, Pene­tra­ti­ons­tests und Vorfallberichten.

Das Doku­ment demons­triert die Anwen­dung des CNTMF anhand von Bei­spie­len wie der Absi­che­rung von DeFi-Inte­gra­tio­nen in einer Digi­tal­bank und der Ana­ly­se eines gro­ßen Kryp­to­wäh­rungs­bör­sen-Hacks. Es schließt damit ab, dass CNTMF eine maß­ge­schnei­der­te, zykli­sche Metho­de zur Min­de­rung der erheb­li­chen finan­zi­el­len Ver­lus­te bie­tet, die in der inte­grier­ten Finanz- und Kryp­to-Land­schaft auf­tre­ten. Zukünf­ti­ge Arbei­ten umfas­sen die empi­ri­sche Vali­die­rung und die Ent­wick­lung von Tools zur wei­te­ren Inte­gra­ti­on in den siche­ren Entwicklungslebenszyklus.