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Diese Arbeit behandelt die Entwicklung einer Packheuristik für ein spezielles 3-dimensionales Bin-Packing-Problem. Dazu werden Methoden verschiedener
wissenschaftlicher Arbeiten miteinander kombiniert. Es wird ein Belademechanismus für allgemeine Bin-Packing-Probleme auf das spezielle Problem angepasst. Dieser versucht möglichst dichte Packungen zu produzieren. Weiter wird eine Heuristik, beruhend auf dem simulierten Abkühlen, zur Optimierung der Güte einer Lösung genutzt. Dies kann durch Veränderung der Packsequenzen erreicht werden, da ein deterministischer Belademechanismus verwendet wird.
Die Bedeutung der mobilen Geräte im Leben des modernen Menschen nimmt stetig zu, wodurch große Mengen persönlicher Daten abgelegt sind. Zusätzlich ist das Betriebssystem Android durch die weit verbreitete Nutzung und die quelloffene Struktur ein lohnendes Ziel für Angreifer, die schadhafte Software einsetzen. Die steigende Zahl an verschiedenen Formen und Ausprägungen machen eine sichere und zuverlässige Auswertung und Klassifikation von Malware notwendig, besonders dann, wenn es sich um unbekannte Proben handelt. Das Ziel dieser Arbeit liegt in der Realisierung einer ganzheitlichen Auswertekomponente, die in der Lage ist, gesicherte Informationen über das Verhalten und die Zielabsicht von Malware zu generieren und eine entsprechende Einordnung anhand der Funktionalität vorzunehmen. Dazu sind robuste Merkmale unterschiedlicher Kategorien vonnöten, die eine sichere Detektion und Klassifikation ermöglichen. Die Verknüpfung verschiedener Methoden des maschinellen Lernens etabliert eine vollumfängliche automatische Entscheidung. Die genannten Grundsätze sind in einem Programm realisiert, welches aus vier Modulen zusammengesetzt ist. Die Rohdaten der Analyseergebnisse werden eingelesen und zu angereicherten Charakteristika verarbeitet. Die Erkennung des verdächtigen Verhaltens erfolgt über den Abgleich mit gewichteten Merkmalen. Die im Fall einer eindeutigen Entscheidung für Schadhaftigkeit erfolgende Klassifikation nimmt eine charakterliche Einordnung der zugehörigen Applikation vor. Ein Abschlussbericht nutzt die im letzten Modul visualisierten Ergebnisse zur Aufbereitung der einzelnen Merkmale. Anhand der Erprobung des Programms durch einen Datensatz aus schadhaften Applikationen konnte die Funktion der Methodik nachgewiesen werden, Android-Applikationen zuverlässig nach ihrem Verhalten charakterisieren zu können.
Das Ziel dieser Bachelorarbeit ist die Darstellung von Techniken zur Verfolgung von Transaktionen und Entitäten auf der Bitcoin Blockchain. Die zugrundeliegende Forschungsfrage lautet wie folgt:
Welche Aussagekraft und Grenzen haben Heuristiken und Analysemethoden zur Nachverfolgung von Bitcointransaktionen und wie wirken sie sich auf deren Anonymität aus?
Zur Beantwortung der Forschungsfrage wird eine Literaturrecherche durchgeführt. Die Funktionsweise der Methoden wird dargestellt, Stärken und Schwächen der Methoden werden aufgezeigt und gegebenenfalls Verbesserungsvorschläge gemacht.
Es zeigt sich, dass die Anonymität des Bitcoin-Systems aus verschiedenen Richtungen eingeschränkt werden kann. Die vorgestellten Analysemethoden haben jedoch ihre Grenzen und können die Anonymität des Bitcoinsystems nicht endgültig überwinden.
Letztendlich bleibt festzuhalten, dass die Anonymität eines Nutzers von seiner Bitcoin-Nutzung und der Nutzung seines Umfelds abhängt. Ein bewusster, anonymer Umgang mit der Kryptowährung ist die Grundlage für eine solide Privatsphäre.