Biometrische Daten als Entropiequelle für RBGs
Biometric data from fitness trackers as an entropy source for RBGs
- Die vorliegende Arbeit befasst sich mit dem Design von Random Bit Generators (RBGs), die als Entropiequelle biometrische Daten von Fitnesstrackern nutzen. Die vorgestellten RBGs werden im Anschluss mit statistischen Testverfahren auf ihre Zufälligkeit untersucht, um zu beantworten, ob biometrische Daten von Fitnesstrackern eine unvorhersehbar genug für kryptografische Verfahren sind. Die Arbeit beinhaltet weiterhin eine forensische Untersuchung zweier Android-Smartphones und den Versuch, über virtuelle Maschinen Zugang zu den benötigten Daten zu erlangen. Es erfolgt eine Exploration des Bootvorgangs der untersuchten Android-Smartphones, und die verwendete Methodik dieser wird diskutiert. Die RBGs wurden mit Python-Skripten realisiert, und ihr Design baut auf Vorgaben verschiedener Forschungsarbeiten auf diesem Gebiet auf. Die Ergebnisse halten als ein Proof-of-concept her, und zeigen, dass die Struktur eines RBG maßgeblichen Einfluss auf die Zufälligkeit seines Outputs im Sinne der statistischen Testverfahren des National Institute of Standards and Technology hat.
Author: | Adam Thomas Meyer-Hubbert |
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URN: | urn:nbn:de:bsz:mit1-opus4-158836 |
Advisor: | Dirk Labudde, Felix Fischer |
Document Type: | Bachelor Thesis |
Language: | German |
Date of Publication (online): | 2025/01/20 |
Year of first Publication: | 2025 |
Publishing Institution: | Hochschule Mittweida |
Granting Institution: | Hochschule Mittweida |
Date of final exam: | 2024/09/10 |
Release Date: | 2025/01/20 |
GND Keyword: | Messung; Körperliche Aktivität; Biometrie; Computerforensik |
Page Number: | 103 |
Institutes: | Angewandte Computer‐ und Biowissenschaften |
DDC classes: | 005.8 Internetkriminalität, Computersicherheit, Datensicherung, Computerforensik, Identitätsverwaltung |