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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.

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Metadaten
Author:Adam Thomas Meyer-Hubbert
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