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Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Konzeption und Erstellung einer Kompetenzmatrix zur Verbesserung der Selbsteinschätzung von Studierenden im Bereich des Medieninformatik Studiums an der Hochschule Mittweida. Neben der Erstellung der Matrix wurde zusätzlich eine Evaluation an Studierenden und Absolventen durchgeführt. Eine Auswertung sowie eine Handlungsempfehlung und eine Weiterentwicklungsmöglichkeit der Matrix und aller erarbeiteten Bestandteile befindet sich ebenfalls in dieser Arbeit.
Die vorliegende Arbeit untersucht, wie eine Ontologie mobile Kommunikation für forensische Auswertungen abbilden kann und welche Chancen sich aus dieser Art von Repräsentation ergeben. Prinzipiell stellen Ontologien einen Lösungsansatz für die wachsenden Herausforderungen im Bereich der digitalen Forensik dar. Vor allem die Heterogenität und stark zunehmende Menge der auszuwertenden Daten stellt die Strafverfolgungsbehörden vor Probleme. Forensische Tools unterstützen bei der Extraktion und Analyse von Daten. Allerdings weisen sie in bestimmten Aspekten ihre individuellen Grenzen auf. Ontologien ermöglichen dabei die Interoperabilität zwischen forensischen Tools und somit die Kombination der jeweiligen Vorteile von diesen Tools. Somit können insbesondere (Teil-)Automatisierungen im Ermittlungsprozess realisiert werden, was zur Ersparnis von Zeit und Ressourcen führt. Darüber hinaus lassen sich anhand von Ontologien logische Schlussfolgerungen herleiten und weitere Methoden aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz anwenden. Diese Arbeit verwendet die CASE-Ontologie als Grundlage zur Entwicklung einer Ontologie, welche mobile Kommunikation im Kontext forensischer Untersuchungen repräsentiert. Darüber hinaus wird im experimentellen Teil der Arbeit das Datenmodell einer forensischen Plattform zur Auswertung mobiler Kommunikation auf die entworfene Ontologie abgebildet. Zusätzlich wird ein semantischer Webserver prototypisch aufgesetzt, um einen Anwendungstest der Ontologie durchführen zu können.
Analysis of the Forensic Preparation of Biometric Facial Features for Digital User Authentication
(2023)
Biometrics has become a popular method of securing access to data as it eliminates the need for users to remember a password. Although exploiting the vulnerabilities of biometric systems increased with their usage, these could also be helpful during criminal casework.
This thesis aims to evaluate approaches to bypass electronic devices with forged faces to access data for law enforcement. Here, obtaining the necessary data in a timely manner is critical. However, unlocking the devices with a password can take several years with a brute force attack. Consequently, biometrics could be a quicker alternative for unlocking.
Various approaches were examined to bypass current face recognition technologies. The first approaches included printing the user's face on regular paper and aimed to unlock devices performing face recognition in the visible spectrum. Further approaches consisted of printing the user's infrared image and creating three-dimensional masks to bypass devices performing face recognition in the near-infrared. Additionally, the underlying software responsible for face recognition was reverse-engineered to get information about its operation mode.
The experiments demonstrate that forged faces can partly bypass face recognition and obtain secured data. Devices performing face recognition in the visible spectrum can be unlocked with a printed image of the user's face. Regarding devices with advanced near-infrared face recognition, only one could be bypassed with a three-dimensional face mask. In addition, its underlying software provided evidence about the demands of face recognition. Other devices under attack remained locked, and their software provided no clues.
Analysis of Continuous Learning Strategies at the Example of Replay-Based Text Classification
(2023)
Continuous learning is a research field that has significantly boosted in recent years due to highly complex machine and deep learning models. Whereas static models need to be retrained entirely from scratch when new data get available, continuous models progressively adapt to new data saving computational resources. In this context, this work analyzes parameters impacting replay-based continuous learning approaches at the example of a data-incremental text classification task using an MLP and LSTM. Generally, it was found that replay improves the results compared to naive approaches but achieves not the performance of a static model. Mainly, the performances increased with more replayed examples, and the number of training iterations has a significant influence as it can partly control the stability-plasticity-trade-off. In contrast, the impact of balancing the buffer and the strategy to select examples to store in the replay buffer were found to have a minor impact on the results in the present case.
RNA tertiary contact interactions between RNA tetraloops and their receptors stabilize the folding of ribosomal RNA and support the maturation of the ribosome. Here we use FRET assisted structure prediction to develop structural models of two ribosomal tertiary contacts, one consisting of a kissing loop and a GAAA tetraloop and one consisting of the tetraloop receptor (TLR) and a GAAA tetraloop. We build bound and unbound states of the ribosomal contacts de novo, label the RNA in silico and compute FRET histograms based on MD simulations and accessible contact volume (ACV) calculations. The predicted mean FRET efficiency from molecular dynamics (MD) simulations and ACV determination show agreement for the KL-TLGAAA construct. The KL construct revealed too high FRET efficiency and artificial dye behavior, which requires further investigation of the model. In the case of the TLR, the importance of the correct dye and construct parameters in the modeling was shown, which also leads to a renewed modeling. This hybrid approach of experiment and simulation will promote the elucidation of dynamic RNA tertiary contacts and accelerate the discovery of novel RNA interactions as potential future drug targets.
Im Rahmen der vorliegenden Masterarbeit wurden zwei CAN-Bus-Steuergeräte konzeptioniert und entwickelt, welche auf einem forensischen Demonstrator verbaut wurden. Die Funktionen der Steuergeräte sind zum einen die Steuerung einer Beleuchtungseinheit, zum anderen die Abstandsmessung sowie die Akkustandsüberwachung. Als Steuergeräte fungieren Arduino Nanos, welche über SPI mit CAN-Modulen kommunizieren können. Mit Hilfe der Analysesoftware BUSMASTER können CAN-Botschaften auf den CAN-Bus des Demonstrators gesendet werden. Der Demonstrator dient dabei als Grundlage für spätere forensische Untersuchungen des Controller Area Networks.
Analyse dezentraler Identifikation mittels Sidetree-Protokolls, am Beispiel von Microsoft ION
(2021)
This master thesis deals with the field of decentralized identification, using the example of the Microsoft Identity Overlay Network (ION). In the introduction, basic terms such as identity and identification are described. A special emphasis is placed on the explaining of the principle of decentralized identifiers (DIDs) and the SSI concept. ION is an implementation of the Sidetree protocol and uses its core components. This is the reason why more details and special parts of Sidetree are described in the methods chapter. Afterwards the ION history and network topology is typify more in detail. An ION node will be installed and operated on top of the Bitcoin blockchain. The installation process and the problems that arise are recorded. Then the ION tools (a programming library and its values) will be explained and the example program code is shown. As a practical addition of the ION tools, a verifiable credential solution is scripted. This solution shows the creation of ION-DID and the signature options of these identifiers. In the results chapter the knowledge acquired via the decentralized identification is evaluated. A theoretical security analysis for ION is implemented. Furthermore, a list of the currently possible uses for the network is enumerated. A discussion is initiated that compares the advantages and disadvantages of ION. The thesis ends with a conclusion and an outlook for ION and decentralized identification.
In dieser Arbeit ging es darum, eine Softwarelösung zu entwickeln, die auf die Anforderungen der Game Accessibility Guidelines abgestimmt ist. Die Godot Game Engine wurde als Entwicklungsplattform ausgewählt, da sie sich durch eine hohe Flexibilität und Skalierbarkeit auszeichnet. Durch die Verwendung dieser Engine war es möglich, eine stabile und robuste Basis zu schaffen, auf der die Implementierungen aufgebaut werden konnten. Ein wichtiger Aspekt bei der Entwicklung war die Wahl der richtigen Softwarearchitektur. Es wurde untersucht, welche Architekturen sich am besten eignen, um eine optimale Leistung und eine hohe Benutzerfreundlichkeit zu gewährleisten. Dazu wurden verschiedene Ansätze getestet und verglichen, um die bestmögliche Lösung zu finden. Im nächsten Schritt wurden die Implementierungen von Studierenden getestet und evaluiert. Dabei wurden Aspekte wie die Benutzerfreundlichkeit und der Mehraufwand, der durch die Nutzung der implementierten Features entsteht, untersucht. Es wurde auch darauf geachtet, wie verständlich die Implementierungen gestaltet sind und wie leicht sie zu bedienen sind. Die Ergebnisse der Evaluation wurden dann reflektiert und der Aufwand der Implementationen wurde in Hinblick darauf untersucht, dass es sich bei den Anforderungen fast ausschließlich um solche handelt, die laut den Game Accessibility Guidelines als Anforderungen mit geringer Komplexität eingestuft werden. Dies bedeutet, dass die Implementierung dieser Anforderungen relativ einfach sein und keine großen Schwierigkeiten bereiteten sollten. Insgesamt war die Entwicklung der Softwarelösung ein Erfolg und hat gezeigt, dass die Einschätzung der Komplexität der Game Accessibility Guidelines größtenteils bestätigt werden kann. Des Weiteren wurde die Implementation von den Studierenden gut angenommen. Die Ergebnisse der Evaluation können dazu beitragen, einen technischen Ansatzpunkt für zukünftige Bewertungen der Anforderungen und Implementationsversuche zu bieten.
To investigate the effects of climate change on interactions within ecosystems, a microcosm experiment was conducted. The effects of temperature increase and predator diversity on Collembola communities and their decomposition rate were investigated. The predators used were mites and Chilopods, whose predation effects on several response variables were analysed. This data included Collembola abundance, biomass and body mass as well as basal respiration and microbial biomass carbon. These response variables were tested against the predictors in several models. Temperature showed high significance in interaction with mite abundance in almost all models. Furthermore, the results of the basal respiration and microbial biomass carbon support the suggestion of a trophic cascade within the animal interaction.