Manuelles Audit
systemischer Fehler.

Wir dokumentieren systemisches Organisationsversagen im Finanzsektor. Jede Meldung ist ein Ergebnis forensischer Einzelfallprüfung, finanziert aus privater Initiative für das Gemeinwohl.

Forensisch Verifiziert
563 / 3977

Unsere Mission: Transparenz als Korrektiv

Datenschutz ist kein statisches Formular im Webseiten-Fußbereich – es ist ein Grundrecht. In einer digitalen Welt, in der Finanzinstitute riesige Datenmengen verwalten, entscheiden technische Details wie ein falsch gesetzter Buchstabe über die Integrität ganzer Existenzen.

Dieses Projekt entstand nicht aus kommerziellem Interesse, sondern aus der Notwendigkeit heraus. Wir haben festgestellt, dass institutionelle Kontrollmechanismen oft versagen, wenn es um systematische IT-Fehler geht. Wo Algorithmen von Großkonzernen wegschauen, blicken wir hin. Wir finanzieren dieses Portal privat, nutzen unsere Expertise als Programmierer und Sicherheitsforscher, um eine unbequeme Wahrheit sichtbar zu machen.

"Wir nutzen Technologie nicht, um Daten zu sammeln, sondern um die Verantwortlichen an ihre Pflichten zu erinnern. Unser Ziel ist ein digitaler Raum, in dem Sicherheit nicht nur versprochen, sondern bewiesen wird."

Unsere Ziele

  • 01 Sensibilisierung der Nutzer für Typosquatting-Risiken.
  • 02 Druck auf Institute zur Einhaltung des "Stands der Technik".
  • 03 Schaffung einer unabhängigen forensischen Datenbasis.

Jeder Incident-Hash beweist: Digitale Souveränität beginnt bei der Kontrolle über den eigenen Datenstrom.

Einzelfall-Audit

Kritisch UID652-563

Fall Karl-Heinz Schmidt

Persistente Fehlleitung über 7 Monate: Der Kunde sendete sensible Anfragen an fon****p**bank.de ('b' statt 'p'). Die Bank unterließ proaktive Schutzmaßnahmen gemäß Art. 25 DSGVO. Wir haben diesen Vorfall forensisch gesichert und gemeldet.

Vektor-Analyse öffnen
Meldung an BayLDA erfolgt

Beweisführung in Zahlen

Visualisierung der 563 manuell auditierten Fälle im Vergleich zum Rohdaten-Backlog.

Audit Pipeline

Verarbeitungsstatus der 3.977 potenziellen Vorfälle.

Kategorisierung

Verteilung der verifizierten Schwachstellen.