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Die Kommunikation über mobile Endgeräte erfreut sich heutzutage großer Beliebtheit. Die zahlreichen Kurznach-richten, die auf mobilen Endgeräten gespeichert sind, dienen hierbei auch als wichtige Beweisquelle in strafrechtlichen Ermittlungen. Die hohe Anzahl an Nachrichten stellt jedoch die Ermittler:innen vor eine große Herausforderung. Eine Möglichkeit, die Ermittler:innen bei der Auswertung der enormen Menge an Nachrichten zu unterstützen, besteht darin, ihnen die relevantesten Suchbegriffe und -phrasen automatisiert vorzuschlagen. Das Ziel dieser Arbeit besteht deshalb darin, Methoden zur automatischen Ermittlung von Suchbegriffen aus dem Datensatz auf ihre Tauglichkeit für forensische Kurztexte zu überprüfen. Hierfür wurden insgesamt neun Methoden miteinander verglichen und auf realen Falldaten evaluiert. Als erfolgsversprechend erwies sich insbesondere die Themenmodellierung unter Berücksichtigung von globalen Wortkookkurrenzen sowie die Analyse von syntagmatischen Relationen unter Einbeziehung eines Referenzkorpus.
Mobile Kommunikationsgeräte sind ein beliebtes Mittel zur Planung, Beauftragung und Durchführung von Straftaten.
Insbesondere Daten von Messengern, wie WhatsApp oder
Telegram, enthalten oft beweiskräftige Informationen. In
Fällen organisierter Kriminalität sind zudem meist viele
Geräte involviert, von denen jedoch nicht alle den vollständigen Kommunikationsverlauf beinhalten.
Dieser ist vielmehr durch individuelle Löschungen von Nachrichten oder unterschiedliche Beitrittszeiten zu Gruppen stark fragmentiert. Somit ist eine singuläre Auswertung einzelner Geräte oft nicht zielführend, da wichtige Zusammenhänge nicht erkannt werden können. Die Verknüpfung zusammengehöriger Kommunikation ermöglicht hingegen eine nahezu vollständige Rekonstruktion der Kommunikation bei gleichzeitiger Reduktion des Leseaufwands durch Verschmelzung identischer Nachrichten. Das Gruppieren kohärenter Nachrichten zu Gesprächen ermöglicht den effizienten Abgleich mit einem Wissensmodell. In dieser Arbeit wird mit MoNA eine Plattform zur interaktiven Analyse und Verknüpfung mobiler Kommunikationsdaten vorgestellt, die durch Implementierung dieser Konzepte eine effektive und effiziente Filterung verfahrensrelevanter Kommunikation bei gleichzeitigem Kontexterhalt erlaubt.
Ziel der Masterarbeit ist die Erstellung eines offenen Konzeptes zur Konfiguration und Parametrisierung von Schnittstellen beliebiger Software-Anwendungen, insbesondere integrierter Portal-Lösungen, mit dem Ziel der Datenintegration unter Nutzung und evolutionärer Weiterentwicklung des RemarcR Enterprise Integration Framework (EIF). Hierfür werden verschiedene Programmier-Paradigmen aus dem Enterprise-Umfeld und deren Umsetzung innerhalb der Eclipse-Plattform betrachtet und die erarbeiteten Technologien zur Entwicklung einer Architektur für ein Konfigurations-Framework herangezogen, das als Teil des EIF den bidirektionalen Datenaustausch zwischen verschiedenen Anwendungen optimal unterstützt. Die Evaluation des erarbeiteten Konzeptes soll mit Hilfe eines Prototyps am Beispiel der Integration des CAD-Systems Siemens NX, des PDM/PLM-Systems Siemens Teamcenter und des CSM-Systems RemarcR erfolgen.