Abschlussarbeiten

Floating Car Data (FCD) bezeichnet ein Verfahren zur Erfassung von Informationen eines Verkehrsteilnehmers. Beispielsweise kann eine solche Information die Geschwindigkeit oder die Position eines Fahrzeugs sein. Im Rahmen des Arbeit soll herausgefunden werden, inwieweit diese Information dazu genutzt werden können, die Bewegungspfade einer Person nachzuvollziehen.

Als Basis für die Analyse dient ein bereits existierender Datensatz. Auf diesem Datensatz soll mithilfe von Neuronalen Netzen unter Verwendung von TensorFlow versucht werden, den Bewegungspfad einer Person nachzuvollziehen. In der Literatur finden sich solche Ansätze unter verschiedenen Schlagwörtern wie Map Matching oder Elastic Pathing.

— Christian Roth

Floating Car Data (FCD) bezeichnet ein Verfahren zur Erfassung von Informationen eines Verkehrsteilnehmers. Beispielsweise kann eine solche Information die Geschwindigkeit oder die Position eines Fahrzeugs sein. In anderen Worten können Fahrzeuge, die FCD erheben, als mobile Sensoren in einem Verkehrsnetz gesehen werden. In einer Vorarbeit wurde bereits ein mobiles Gerät auf Basis eines Arduino entwickelt, dass die Geschwindigkeit sowie die aktuelle Position sammelt und zur Verfügung stellt.

Im Rahmen dieser Arbeit soll versucht werden, die Güte der Geschwindigkeitserkennung zu erhöhen. Dazu sollen beispielsweise (sequenzielle) Monte-Carlo-Methoden, auch bekannt als Partikelfilter, verwendet werden. Als Basis der Methodenanwendung dienen bestehende Datensätze, die Bedarf in einem Feldversuch auch selbst erhoben werden können.

— Christian Roth

Bestimmte Kombination von personenbezogenen Daten erlauben es Dritten ein Invidium eindeutig zu bestimmen. Wann eine solche Identizifierung möglich ist, ist für den Einzelnen oftmals nur schwer nachvollziehbar. Daher soll in dieser Arbeit eine Beschreibungssprache entwickelt werden, die den Prozess der Datenweitergabe transparant macht und vor Gefahren in Abhängigkeit von dem Verwendungszweck warnt.

— Christian Roth

Anonyme Kommunikationssysteme haben das Ziel, die Verbindungsdaten ihrer Nutzer vor Dritten zu schützen, um die Gefahr des im Internet gläsernen Menschen zu reduzieren. Verbindungsdaten verraten, wer, wann, mit wem, kommuniziert, was sowohl im privaten, geschäftlichen, als auch gesellschaftlichen Kontexten sensible Rückschlüsse ermöglichen können. Diese stellen insbesondere eine Gefahr für die Freiheit in einer Gesellschaft dar, da die Digitaltechnik eine effiziente flächendeckende Erfassung und Massenverarbeitung der Verbindungsdaten ermöglicht. Der Schutz eines anonymen Kommunikationssystems kann dadurch bewertet werden, indem der Aufwand bestimmt wird, um das System zu brechen. In dieser Arbeit soll ein Angriff auf ein anonymes Kommunikationssystem, das Stop-and-Go Mix genannt wird, konstruiert werden, um die durch dieses System anonymisierten Verbindungsdaten zu deanonymisieren. Der Angriff wurde am Lehrstuhl für ein verwandtes Mix System entwickelt und soll im Rahmen der Masterarbeit auf den Stop-and-Go Mix übertragen werden.

Aufgaben:

• Überblick über Modelle für anonyme Kommunikationssysteme

• Adaptierung eines geeigneten Models zur Beschreibung des Stop-and-Go Mix

• Adaptierung des Angriffs auf das ausgewählte Model

• Implementierung und Demonstration des Angriffs

Betreuer: Dr. Vinh Pham