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Immer häufiger greifen technikbegeisterte Personen zu Smart-Home Geräten für ihre eigenen vier Wänden. Durch diese Geräte, kann der Weg zur Tür abgenommen oder die Bestellung über eine Onlineplattform erleichtert werden. Der Nutzen dieser meist kleinen aber durchdachten komplexen Maschinen ist enorm. Um der Schnelllebigkeit entgegen zu wirken, werden immer kreativere Wege gesucht. IoT-Geräte ermöglichen das Ersetzen der lokalen Einstellung am Gerät selbst. Bspw. kann so die Heizungssteuerung auf dem Heimweg vorgenommen werden. Dadurch spielt eine klare Sicherheitsdefinition für den Umgang mit persönlichen Daten eine größer werdende Rolle. Hierbei stellt sich die Frage, wie anfällig solche Anlagen sind. Das Kernstück dieser Arbeit wird sich mit der Feststellung von möglichen Schwachstellen in Innogy Smart-Home-Geräten beschäftigen. Insbesondere werden Endgeräte untersucht, welche bereits Einzug in den Alltag gefunden haben. Ansätze der Informationssicherheit und der digitalen Forensik werden in realitätsnahen Szenarien aufgezeigt und analysiert. Es werden Richtlinien des Bundesamtes für Sicherheit in der Informationstechnik und gesetzliche Vorgaben berücksichtigt. Teile des Sicherheitskonzeptes werden transparent dargestellt.
Die vorliegende Arbeit untersucht, wie eine Ontologie mobile Kommunikation für forensische Auswertungen abbilden kann und welche Chancen sich aus dieser Art von Repräsentation ergeben. Prinzipiell stellen Ontologien einen Lösungsansatz für die wachsenden Herausforderungen im Bereich der digitalen Forensik dar. Vor allem die Heterogenität und stark zunehmende Menge der auszuwertenden Daten stellt die Strafverfolgungsbehörden vor Probleme. Forensische Tools unterstützen bei der Extraktion und Analyse von Daten. Allerdings weisen sie in bestimmten Aspekten ihre individuellen Grenzen auf. Ontologien ermöglichen dabei die Interoperabilität zwischen forensischen Tools und somit die Kombination der jeweiligen Vorteile von diesen Tools. Somit können insbesondere (Teil-)Automatisierungen im Ermittlungsprozess realisiert werden, was zur Ersparnis von Zeit und Ressourcen führt. Darüber hinaus lassen sich anhand von Ontologien logische Schlussfolgerungen herleiten und weitere Methoden aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz anwenden. Diese Arbeit verwendet die CASE-Ontologie als Grundlage zur Entwicklung einer Ontologie, welche mobile Kommunikation im Kontext forensischer Untersuchungen repräsentiert. Darüber hinaus wird im experimentellen Teil der Arbeit das Datenmodell einer forensischen Plattform zur Auswertung mobiler Kommunikation auf die entworfene Ontologie abgebildet. Zusätzlich wird ein semantischer Webserver prototypisch aufgesetzt, um einen Anwendungstest der Ontologie durchführen zu können.
Im Reverse Engineering und in der Malware-Analyse wurden bereits verschiedene Ansätze zur Visualisierung von Binärdaten entwickelt. Mit diesen lässt sich schnell ein Überblick über Dateien gewinnen, sodass beispielsweise verschiedene Regionen einer Datei identifiziert oder eine bösartige Datei einer Malware-Familie zugeordnet werden kann. In der vorliegenden Masterarbeit wird versucht, diese Ansätze auch sektorweise auf einen Datenstream anzuwenden. Dafür wird ein Demonstrator erstellt, mit dem Sektoren automatisiert nach Dateitypen klassifiziert werden können. Ziel ist es, einen Ansatz zur Verbesserung der aktuellen, signaturbasierten IT-forensischen Methoden zur Wiederherstellung von fragmentierten oder gelöschten Daten zu finden.
Die Auswertung von Kurznachrichten, die auf mobilen Endgeräten gespeichert sind, nimmt bei strafrechtlichen Ermittlungen immer mehr an Bedeutung zu. Häufig sind Ermittler hierbei mit umfassenden Nachrichtenmengen konfrontiert. Um einen Überblick zu erhalten, wäre eine kompakte Zusammenfassung der zahlreichen Nachrichten hilfreich. Eine Möglichkeit diese automatisiert zu erhalten, stellt die Themenmodellierung dar. Diese ist allerdings bei forensischen Kommunikationsdaten mit besonderen Herausforderungen verbunden. Zu diesen zählt die Tatsache, dass der Ermittler oft eine Erwartungshaltung an die Themen hat, wobei die für ihn interessanten Themen häufig nur zu einem geringen Anteil in den Daten vertreten sind. Um ihn bei dem Finden von Beweisen zu diesen Themen zu unterstützen, wurden zwei Methoden der halbüberwachten Themenmodellierung und Erweiterungen basierend auf Word Embeddings und paradigmatischen Relationen miteinander verglichen. Insbesondere für umgangssprachliche Kurznachrichten ist die Evaluierung der Themenmodellierung als schwierig anzusehen, da bisherige Studien gezeigt haben, dass gängige quantitative Evaluierungsmaße bei diesen nicht unbedingt die tatsächliche Interpretierbarkeit der Themen widerspiegeln. Daher bestand ein weiteres Ziel der Arbeit darin zu untersuchen, inwieweit die Ergebnisse einer regelmäßig angewendeten automatischen Evaluierungsmethode durch eine Nutzerstudie wiedergegeben werden. Insgesamt konnte festgestellt werden, dass nach der quantitativen Evaluierung die halbüberwachte Themenmodellierung unter Einbeziehung von paradigmatischen Relationen als besonders erfolgversprechend angesehen werden kann, während nach der Nutzerstudie vor allem die Word Embeddings die Ergebnisse der halbüberwachten Themenmodellierung verbessern konnten. Des Weiteren zeigte sich, dass keine Korrelation zwischen den Resultaten der automatischen Evaluierung und der Nutzerstudie vorlag.