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In dieser Bachelorarbeit werden die Artefakte im Arbeitsspeicher der Webclients des Instant-Messenger-Dienstes Threema und des Social-Media-Dienstes Instagram aus forensischer Sicht betrachtet. Hierfür werden die Funktionsweisen der Anwendungen und die auf dem Gerät im RAM enthaltenen Artefakte forensisch analysiert und diskutiert. Anhand der aus dieser Arbeit gezogenen Erkenntnisse sollen zukünftige forensische Untersuchungen, die in Verbindung mit einer oder beiden dieser Anwendungen stehen, unterstützt werden, gefundene Artefakte zu identifizieren und interpretieren.
In dieser Arbeit wird die Entwicklung einer Client-Server-Infrastruktur für die probabilistische Privacy Preserving Record Linkage (PPRL) vorgestellt. Ziel ist die Integration der entwickelten Dienste in eine Implementierung des Personal Health Train. Die Anwendbarkeit wird anhand von Fallbeispielen demonstriert und die Toleranz des PPRL-Ansatzes gegenüber kleinen Fehlern zwischen sonst übereinstimmenden Datensätzen hervorgehoben. Das Ergebnis ist eine robuste PPRL-Infrastruktur für den Einsatz in der verteilten Datenanalyse.