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In der vorliegenden Bachelorarbeit erfolgt eine Untersuchung eines Smart Speaker hinsichtlich der gespeicherten Daten und deren Relevanz für strafrechtliche Verfahren. Dabei wurde der Amazon Echo Dot der 3. Generation in den Fokus genommen, da er eins der marktführenden Geräte darstellt und somit in vielen Haushalten weltweit zum Einsatz kommt. Da sich die Nutzung des Echo Dots aus mehreren Komponenten eines Systems ergibt, stehen bei der Untersuchung ebenfalls verschiedene Aspekte im Vordergrund. Das Gerät selbst, sowie die dazugehörige Amazon Alexa App und die Daten der Cloud werden betrachtet, um die größtmögliche Menge an Informationen abzudecken. Forensisch relevante Daten und die Möglichkeiten der Extraktion werden im Folgenden beschrieben, um für zukünftige Analysen strafrechtlicher Verfahren eine Vielfalt an Optionen aufzuzeigen und eine Unabhängigkeit von Amazon bezüglich der Datenbereitstellung zu erreichen.
Die vorliegende Bachelorarbeit befasst sich mit den Datenbanken, die durch verschiedene Applikationen einzelnen Hersteller von Fitness-Trackern auf dem Mobiltelefon gespeichert werden.
Das Ziel dieser Arbeit besteht darin, den Speicherort der Datenbanken im Mobiltelefon zu lokalisieren und diese anschließend auszuwerten. Die Auswertung erstreckt sich auf die Erforschung des Aufbaus der einzelnen Datenbanken und das Verstehen eventueller angewandter Verschlüsselungsmethoden. Es werden Grundlagen forensischer Arbeitsweisen skizziert und anhand dieser verschiedene Datenbanken von drei Applikationen auf einem Mobiltelefon untersucht. Zum Abschluss dieser Arbeit werden die Erkenntnisse dargelegt, welche aus den Daten gewonnen wurden und diese in den Kontext einer forensischen Sonderuntersuchung gesetzt.
Der technologische Fortschritt ermöglicht das Speichern von größeren Datenmengen. Dies hat zur Folge, dass Daten mehr Platz auf einem Datenträger einnehmen und die Wahrscheinlichkeit des Aufteilens einer Datei auf mehrere auf dem Datenträger verteilte Positionen steigt. Von dieser sogenannten Fragmentierung sind auch JPEG-Dateien betroffen, wobei sich die Frage stellt, wie ein Zusammensetzen der Fragmente ohne die notwendigen Informationen aus dem Dateisystem möglich ist.
Ziel dieser Masterarbeit ist es, eine prototypische Implementierung eines intelligenten Carving Algorithmus zur Rekonstruktion fragmentierter JPEG-Dateien zu entwickeln, welcher durch erzeugte Testszenarien evaluiert wird.
Um dieses Ziel zu erreichen, wird ein Programm erstellt, welches sich an dem Smart Carving-Prinzip orientiert und diverse Carving-Methoden einbezieht. Für die anschließende Beurteilung der Lauffähigkeit des Prototyps werden Szenarien zum Testen von Stärken und Schwächen entwickelt. Die Ergebnisse aus diesen werden durch eine Evaluationsstrategie bewertet.
Anhand der Ergebnisse wird deutlich, dass der entwickelte Prototyp noch viele Schwächen aufweist. Bei manchen Szenarien können vollständig korrekte Ergebnisse geliefert werden und die JPEG-Dateien rekonstruiert werden, bei anderen Szenarien sind die Ergebnisse unzureichend. Diese Ergebnisse und der Fakt, dass der Prototyp lediglich für kleine Datenmengen konzipiert und erprobt wurde, zeigen, dass ein Einsatz des Programms in einer realen Umgebung noch nicht möglich ist.
Das Ziel der Bachelorarbeit ist die Gegenüberstellung zweier Storagesysteme – einer kommerziellen Storage sowie einer Open-Source-Lösung. Nach einem theoretischen Einstieg in das Thema Speicher werden beide Storagesysteme jeweils anhand einer Beispielkonfiguration beschrieben und konfiguriert. Anschließend erfolgen die Bewertung der Storages mittels vorher gewählter Bewertungskriterien sowie ein direkter Vergleich beider Systeme. Den Abschluss dieser Arbeit bildet ein kurzer Ausblick in das aktuelle Thema der Speichervirtualisierung.