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Ziel dieser Arbeit ist es, die Ablagestruktur des sozialen Netzwerkdienstes Threads durch forensische Analysen an Android-Geräten zu untersuchen. Die Testdaten werden mit Hilfe von zwei Android-Smartphones generiert. Auf einem der Mobilgeräte werden Root-Rechte aktiviert, um Zugriff auf die Anwendungsdaten von Threads zu erhalten. Die Root-Rechte ermöglichen einen permanenten Zugriff auf Anwendungsdaten, wodurch ein mehrmaliges Auslesen der Anwendungsdaten ohne hohen Zeitaufwand möglich und somit eine detailreiche Analyse realisierbar ist. Das zweite Mobilgerät wird einer Informationstechnologie (IT)-forensischen Extraktion mittels UFED Touch2 unterzogen.
Aus dieser Extraktion wird anschließend ein UFED-Bericht generiert, welcher Informationen zu Anwendungen beinhaltet, die auf dem Gerät verwendet wurden. Aus der Analyse soll hervorgehen, welche Anwendungsdaten von Threads in den UFED-Bericht einfließen. Die Literaturrecherche zeigte, dass bisher keine wissenschaftlichen Arbeiten zur Anwendung Threads veröffentlicht wurden. Infolgedessen soll der Fokus der Analysen auf Ablagestruktur und Informationen zum Nutzerkonto sowie Aktionen, wie das Teilen von Beiträgen oder Verfassen von Kommentaren, liegen.
In dieser Arbeit wurde ein aktueller Überblick über die im Dark Web verfügbaren Hidden Services erstellt. Dazu wurden Onion-Adressen mit Hilfe von Suchmaschinen und Verzeichnissen gewonnen.
Über diese Onion-Adressen wurden Hidden Services aufgerufen und untersucht. Die gefundenen Hidden Services wurden in Kategorien eingeteilt und anschließend näher betrachtet. Dabei wurde vor allem auf die Inhalte eingegangen. Diese wurden untereinander und mit Webseiten aus dem Clear Web verglichen.
Es konnten zahlreiche verschiedene angebotene Inhalte festgestellt werden. Sowohl legale als auch illegale Inhalte. Die Anzahl der Hidden Services mit illegalen Inhalten überwiegt. Die größte Kategorie stellen digitale Marktplätze dar. Auf diesen werden verschiedene, hauptsächlich illegale Produkte und Dienstleistungen verkauft.
In this thesis, we implement, correct, and modify the compartmental model described in “Transmission Dynamics of Large Coronavirus Disease Outbreak in Homeless Shelter, Chicago, Illinois, USA, 2020”. Our objective is to engage in reading and understanding scientific literature, reproduce the results, and modify or generalize an existing mathematical model. We provide an overview of epidemiological models, focusing on simple compartmental SEIR models. We correct inaccuracies and misprints in the original implementation and use the limited-memory Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno algorithm to fit the model’s parameters. Furthermore, we modify the model by introducing an additional compartment. The resulting model has a more intuitive interpretation and relies on fewer assumptions. We also perform the fitting process for this alternative model. Finally, we demonstrate the advantages of our modified implementations and discuss other possible approaches.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Analyse von
Festplattenverschlüsselungssoftware. Dabei werden BitLocker von Microsoft, FileVault von Apple unter MacOS und LUKS unter Linux betrachtet. Des Weiteren wird die Verschlüsselung Data Protection der iPhones und Android Encryption von Googles Betriebssystem analysiert. Bei der Untersuchung werden die verwendeten kryptographischen Algorithmen, die Schlüsselhierarchie und hardwarebasierenden Technologien behandelt. Zudem werden Angriffsmöglichkeiten präsentiert, die bei einer forensischen Analyse verwendet werden können, um die Verschlüsselung zu umgehen.
In this work, we identify similarities between Adversarial Examples and Counterfactual Explanations, extend already stated differences from previous works to other fields of AI such as dimensionality, transferability etc. and try to observe these similarities and differences in different classifier with tabular and image data. We note that this topic is an open discussion and the work here isn’t definite and canbe further extended or modified in the future, if new discoveries found.
This thesis comprehensively explores factors contributing to malaria-induced anemia and severe malarial anemia (SMA). The study utilizes a comprehensive dataset to investigate immunological interactions, genetic variations, and temporal dynamics. Findings highlight the complex interplay between immune markers, genetic traits, and cohort-specific influences. Notably, age, HIV status, and genetic variations emerge as crucial factors influencing anemia risk. The incorporation of Poisson regression models sheds light on the genetic underpinnings of SMA, emphasizing the need for personalized interventions. Overall, this research provides valuable insights into the multifaceted nature of malaria-induced complications, paving the way for further molecular investigations and targeted interventions.
Eine empirische Analyse von 19 DAO-Airdrops im Hinblick auf die Governance-Aktivität der Empfänger: Airdrops sind ein bekannter Incentive-Mechanismus bei Blockchain-Protokollen. In den letzten Jahren haben vor allem DAOs „retroaktive“ Airdrops für sich entdeckt, die frühe Nutzer eines Protokolls entlohnen. Diese Art der Verteilung von Token gilt allerdings auch als ein möglicher Lösungsansatz für Zentralisierung bzw. mangelnde Voting-Beteiligung in DAOs. Thema der Arbeit ist daher, welchen Effekt Airdrops auf die Governance-Aktivität in DAOs haben. Zu diesem Zweck wurden 19 DAOs empirisch untersucht. Wir vergleichen die Voting-Beteiligung der Airdrop-Empfänger auf Snapshot bzw. on-chain mit dem der Gesamtheit der Token-Halter. Außerdem wird die Verteilung der Airdrops, die Halte-Dauer und der Delegations-Anteil betrachtet. Wir stellen fest, dass die Beteiligung der Airdrop-Empfänger im Durchschnitt etwas höher ist als die von nicht-Airdrop-Empfängern. Ob Airdrops sich als Governance-Instrument eignen, ist allerdings im Einzelfall zu betrachten.
As new sensors are added to VR headsets, more data can be collected. This introduces a new potential threat to user privacy. We focused on the feasibility of extracting personal information from eye-tracking. To achieve this, we designed a preliminary user study focusing on the pupil response to audio stimuli. We used a variation of machine learning models to test the collected data to determine the feasibility of obtaining information such as the age or gender of the participant. Several of the experiments show promise for obtaining this information. We were able to extract with reasonable certainty whether caffeine was consumed and the gender of the participant. This demonstrates the unknown threat that embedded sensors pose to users. A further studies are planned to verify the results.
In dieser Arbeit geht es um die Validierung von Richard Bartles Modell der Spielerarchetypen in einem Einzelspieler-Videospiel. Das Modell wurde für die Entwicklung des Spiels Explorer Bot angewendet. Die Validität des Modells wurde anschließend über zwei Faktoren bestimmt. Zum einen wurden die Meinungen über Explorer Bot der Spieler mittels einer Umfrage aufgezeichet. Der andere Faktor besteht aus der Existenz der Archetypen unter den Spielern Explorer Bots.