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Die Auswertung von Kurznachrichten, die auf mobilen Endgeräten gespeichert sind, nimmt bei strafrechtlichen Ermittlungen immer mehr an Bedeutung zu. Häufig sind Ermittler hierbei mit umfassenden Nachrichtenmengen konfrontiert. Um einen Überblick zu erhalten, wäre eine kompakte Zusammenfassung der zahlreichen Nachrichten hilfreich. Eine Möglichkeit diese automatisiert zu erhalten, stellt die Themenmodellierung dar. Diese ist allerdings bei forensischen Kommunikationsdaten mit besonderen Herausforderungen verbunden. Zu diesen zählt die Tatsache, dass der Ermittler oft eine Erwartungshaltung an die Themen hat, wobei die für ihn interessanten Themen häufig nur zu einem geringen Anteil in den Daten vertreten sind. Um ihn bei dem Finden von Beweisen zu diesen Themen zu unterstützen, wurden zwei Methoden der halbüberwachten Themenmodellierung und Erweiterungen basierend auf Word Embeddings und paradigmatischen Relationen miteinander verglichen. Insbesondere für umgangssprachliche Kurznachrichten ist die Evaluierung der Themenmodellierung als schwierig anzusehen, da bisherige Studien gezeigt haben, dass gängige quantitative Evaluierungsmaße bei diesen nicht unbedingt die tatsächliche Interpretierbarkeit der Themen widerspiegeln. Daher bestand ein weiteres Ziel der Arbeit darin zu untersuchen, inwieweit die Ergebnisse einer regelmäßig angewendeten automatischen Evaluierungsmethode durch eine Nutzerstudie wiedergegeben werden. Insgesamt konnte festgestellt werden, dass nach der quantitativen Evaluierung die halbüberwachte Themenmodellierung unter Einbeziehung von paradigmatischen Relationen als besonders erfolgversprechend angesehen werden kann, während nach der Nutzerstudie vor allem die Word Embeddings die Ergebnisse der halbüberwachten Themenmodellierung verbessern konnten. Des Weiteren zeigte sich, dass keine Korrelation zwischen den Resultaten der automatischen Evaluierung und der Nutzerstudie vorlag.
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.
Das Testen von Software ist unabdingbar und wird nicht nur für Desktop Applikationen, sondern auch für Applikationen auf mobilen Geräten benötigt. Der Prozess des Testens ist aufwändig. Es gibt durch künstliche Intelligenz gestützte Lösungen, welche Systemtests zu großen Teilen eigenständig generieren und dem Entwickler das Testen erleichtern, zum Beispiel das AI4Test Projekt der Systems Multimedia Solutions GmbH.
Das Ziel dieser Bachelorarbeit besteht darin, das AI4Test Projekt zu analysieren und die bestehende Struktur so zu erweitern, dass iOS-Geräte neben Android und Desktop Geräten unterstützt werden. Dabei wird eine generalisierte Schnittstelle zur Interaktion mit Geräten geschaffen.
Das Ziel der Bachelorarbeit wird erreicht. Das AI4Test Projekt wird vorgestellt, die Schnittstelle generalisiert und die Plattform iOS wird prinzipiell unterstützt.
Die Biometrie ist eine Methode für die Zugriffssicherung auf sensible Daten, welche sich seit dem letzten Jahrzehnt immer mehr durchgesetzt hat. Sie wird vor allem in dem Bereich mobiler Endgeräte verbreitet eingesetzt, da die Implementierung kostengünstig ist. Außerdem muss sich der Benutzer keine Zugangsdaten merken, um Zugriff zu erlangen. Mit dem zunehmenden Nutzen werden jedoch auch Ansätze evaluiert, um diese Sicherheitsbeschränkungen von biometrischen Systemen zu umgehen.
In dieser Arbeit werden Ansätze evaluiert, um Zugang zu gesicherten Daten für forensische Zwecke zu erhalten. Bei Straftaten ist es entscheidend, in kurzer Zeit an die benötigten Daten zu kommen. Mit einem Brute-Force-Angriff kann es jedoch mehrere Jahre dauern, Passwörter zu knacken. Daher kann die Biometrie eine schnellere Lösung sein, um mobile Geräte zu entsperren. Hier liegt der Fokus auf der Erstellung von Fingerabdruck-Artefakten, um sich Zugang zu verschaffen.
Um diese These zu überprüfen, werden Experimente mit verschiedenen Ansätzen durchgeführt, um gängige Typen von Fingerabdrucksensoren zu umgehen. Zu Beginn wurden 2D-Ansätze evaluiert. Hierbei werden Fingerabdrücke mit einem Laserdrucker auf verschiedenste Materialien gedruckt. Als nächstes werden 3D-Ansätze getestet, wozu ein SLA Drucker verwendet wird. Darüber hinaus sind Hilfsmittel evaluiert worden, um die Eigenschaften der Fingerabdruckartefakte zu verbessern, damit sie sich mehr wie ein menschlicher Finger verhalten.
Die Experimente zeigen, dass es möglich ist, Fingerabdrucksensoren mit Artefakten zu umgehen, um an gesicherte Daten zu gelangen. Optische Sensoren akzeptieren 2D gedruckte Fingerabdrücke. Im Gegensatz dazu benötigen kapazitive und ultraschallbasierte Sensoren andere Artefakte. Wir konnten die Sicherheitssperre mit 3D Fingerabdrücken überwinden. Darüber hinaus sind Hilfsmittel nützlich, wenn eine Lebenderkennung integriert ist.
Mobile-Games haben in den letzten Jahren einen großen Teil des Spielmarktes eingenommen. Viele dieser Mobile-Games greifen auf Free-to-Play-Modelle zurück und betreiben Monetarisierung über Ingame-Purchases und Microtransactions. Damit gewinnt die Player-Retention in diesen Spielen immer weiter an Bedeutung und verschiedene Mechaniken in Spielen sind darauf ausgelegt, die Retention zu steigern. In dieser Arbeit wurden fünf Titel aus dem Mobile-RTS-Genre betrachtet und dabei herausgestellt, dass Spiele dieses Genres stark Energy-Systeme undSkinner-Box-Systeme verwenden und die Spielzeit der Spieler dadurch begrenzen. Es wurde die These aufgestellt, dass sich verlängerte Spielzeiten einzelner Sessions ebenso positiv auf die Retention auswirken können. Daraufhin wurden verschiedene Mechaniken in den Spielen untersucht, die zu einer Verlängerung der Spielzeit führen und deren Effekt auf die betrachteten Spiele. Diese Mechaniken eignen sich ebenso gut zur Generierung von Retention, jedoch sind die in Mobile-RTS etablierten Mechaniken auf eine Begrenzung der Spielzeit ausgelegt. Es wurde als alternative Spiel-Mechanik das Portal-System vorgestellt, das längere Spielzeiten ermöglicht und dadurch positiven Einfluss auf die Retention haben soll. Da es sich nur um eine theoretische Betrachtung handelt, steht hierbei eine praktische Betrachtung noch aus.
Mobile Kommunikation ist gesellschaftlicher und wirtschaftlicher Bestandteil des Alltags. Der Einfluss auf Konsumenten und Unternehmen wächst stetig. Einer Werbeform kommt dabei immer größere Bedeutung zu: das Mobile Marketing ist ein zentraler Baustein in der, an den individuellen Konsumenten angepassten, Markenkommunikation von Unternehmen. Diese Arbeit verfolgt das Ziel, den Einfluss von mobiler Kommunikation auf Unternehmen und Konsumenten, unter Analyse der Branchenstruktur sowie den eröffneten Möglichkeiten und Grenzen, zu erfassen und zu evaluieren.
In diesem Praxismodul wird eine Augmented Realität Kamera Anwendung erstellt. Es ist eine Applikation, welche auf einem Samsung Tablet 3 basiert. Das Ziel ist es, dass vordefinierte Objekte zu erkennen. Das heißt, wenn die Applikation geöffnet wird, kann sie mithilfe der Kamera des Tablets Objekte finden und Informationen über die Objekte neben ihnen anzeigen. Gleichzeitig kann ein RFID-Reader vom Tablet gesteuert werden, um Informationen in den Transponder zu schreiben oder zu lesen, die sich in den Objekten befinden. Das Programm soll mit Delphi erstellt werden.
Die vorliegende Bachelorarbeit befasst sich mit den Datenbanken, die durch verschiedene Applikationen einzelnen Hersteller von Fitness-Trackern auf dem Mobiltelefon gespeichert werden.
Das Ziel dieser Arbeit besteht darin, den Speicherort der Datenbanken im Mobiltelefon zu lokalisieren und diese anschließend auszuwerten. Die Auswertung erstreckt sich auf die Erforschung des Aufbaus der einzelnen Datenbanken und das Verstehen eventueller angewandter Verschlüsselungsmethoden. Es werden Grundlagen forensischer Arbeitsweisen skizziert und anhand dieser verschiedene Datenbanken von drei Applikationen auf einem Mobiltelefon untersucht. Zum Abschluss dieser Arbeit werden die Erkenntnisse dargelegt, welche aus den Daten gewonnen wurden und diese in den Kontext einer forensischen Sonderuntersuchung gesetzt.