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In dieser Arbeit werden drei Modelle entworfen und verglichen, mit welchen Meinungsführer in einem Twitter-Netzwerk erkannt werden können. Dazu wird ein Datensatz mit 600.000 Tweets von 100.000 Twitter-Nutzern von April bis Juni 2021 ausgewertet. Zur Bestimmung des Einflusses eines Nutzers werden sowohl topologische Informationen des Netzwerkes als auch Reaktionen auf einzelne Tweets einbezogen. Anschließend werden Korrelationen zwischen dem Grad der Meinungsführerschaft und der Toxizität der Tweets untersucht. Dafür wurde eine Recherche zu Software zur Analyse von Graphen durchgeführt und Neo4j als passendes Werkzeug ausgewählt. Es konnte gezeigt werden, dass der ArticleRank als Zentralitätsalgorithmus geeignet ist, Meinungsführer zu erkennen. Meinungsführer sind weniger toxisch als andere Nutzer, allerdings ist dies nur ein schwacher Indikator. Durch die Modellierung der Häufigkeit, wie oft Nutzer interagieren, können verschiedene Fragen beantwortet werden. Durch diesen Algorithmus können Konzepte der Kommunikationswissenschaft in Bezug auf Meinungsführer in sozialen Netzwerken nachgeweisen werden.
In der vorliegenden Masterarbeit wird der, im Jahr 2018 im Application Center Microcontroller entwickelte, forensische Demonstrator für das Controller Area Network (CAN) analysiert und auf Basis dessen ein Redesign konzipiert, entwickelt und getestet. Gemäß der in dieser Arbeit vermittelten Grundlagen zu aktuellen Bussystemen der Automobilindustrie und ihrer Datenübertragung, werden entsprechende CAN-Nachrichten implementiert und auf den CAN-Bus gesandt. Die Auswertung dieser Botschaften erfolgt durch die CAN-Analysesoftware BUSMASTER. Eine entsprechende Visualisierung der Daten wird durch die, für den BUSMASTER entwickelte, grafische Oberfläche realisiert.
In dieser Bachelorarbeit wird ein Demonstrator für das Controller Area Network (CAN) konzeptioniert, realisiert und getestet. Bis heute bietet das CAN-Protokoll kaum Möglichkeiten für eine forensische Auswertung und weist diverse Sicherheitslücken auf, die in der Vergangenheit erfolgreich ausgenutzt werden konnten. In dieser Arbeit werden die Grundlagen zu den Bussystemen, die aktuell Anwendung in der Automobilbranche finden, vermittelt und mögliche Angriffsszenarien auf das CAN vorgestellt. Der Demonstrator wird mit einem Detektionssystem, welches für reale Fahrzeuge entwickelt wurde, ausgestattet und den Angriffen unterzogen. Es kann gezeigt werden, dass dieses System für die digitale Forensik verwertbare Meldungen ausgeben kann.