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Diese Bachelorarbeit hat sich ausführlich mit der Erstellung von Sicherheitskonzepten und der damit einhergehenden Erstellung einer Risikobeurteilung beschäftigt.
Dabei wurde festgestellt, dass eine besonders große Gefahr des Werkzeugwechselsystems durch die Gefährdung des herabfallenden Werkzeuges entsteht. Zum einen kann dies durch das Aufkommen eines Energie- bzw. Druckverlust entstehen. Dieses Risko wird durch den Einsatz einer bewährten Feder und einer selbsthemmenden Keilverbindung zwischen Verriegelungskolben und -bolzen vermindert.
Zum anderen kann durch Steuerungs- oder Programmierfehler das Werkzeugwechselsystem an nicht vorgesehener Stelle geöffnet werden und sich Fest- und Losteil trennen. Die dadurch entstehende Gefahr eines Herabfallenden Werkzeuges wird von einer steuerungsabhängigen Schutzmaßnahme verhindert, welche über eine genaue Positionsabfrage vor dem gefahrbringenden Szenario schützen sollen.
Hierbei sind verschiedene Konzepte ausgearbeitet worden, welche das von der Risikobeurteilung geforderte erforderliche PLr d erfüllen. Für die Konzepte wurden verschiedene berührungslose Sensoren und Sicherheitsschalter ausgesucht und ein Ventilschaltplan für die Erfüllung der Sicherheitsfunktion erstellt.
Auch andere Gefährdungen werden mithilfe der Anwendung von Normen, den Einsatz von inhärent sicheren Konstruktionen, technische/ergänzende Schutzmaßnahme oder Benutzerinformationen ausreichend vermindert.
Mithilfe einer weiteren Abschlussarbeit werden diese Sicherheitskonzepte und die damit einhergehende Risikobeurteilung überprüft und validiert. Hierfür wird die Norm DIN EN ISO 13849-2 verwendet.
Eine reine Passwortauthentifizierung, wie sie im Hochschulumfeld eingesetzt wird, bringt Sicherheitsrisiken mit sich. Ziel dieser Arbeit ist es zu analysieren, wie die Sicherheit in der Praxis mittels einer Zwei-Faktor-Authentifizierung erhöht werden kann und in welcher Weise die Einführung eines Single-Sign-On Konzept zum Erreichen dieses Ziels beiträgt. Es konnte gezeigt werden, dass eine Shibboleth IdP Installation als zentraler Zugangspunkt für Single-Sign-On sowie eine daran angebundene privacyIDEA-Instanz die Umsetzung der Zwei-Faktor-Authentifizierung für einige aber nicht alle Dienste ermöglicht.
Much of the research in the field of audio-based machine learning has focused on recreating human speech via feature extraction and imitation, known as deepfakes. The current state of affairs has prompted a look into other areas, such as the recognition of recording devices, and potentially speakers, by only analysing sound files. Segregation and feature extraction are at the core of this approach.
This research focuses on determining whether a recorded sound can reveal the recording device with which it was captured. Each specific microphone manufacturer and model, among other characteristics and imperfections, can have subtle but compounding effects on the results, whether it be differences in noise, or the recording tempo and sensitivity of the microphone while recording. By studying these slight perturbations, it was found to be possible to distinguish between microphones based on the sounds they recorded.
After the recording, pre-processing, and feature extraction phases we completed, the prepared data was fed into several different machine learning algorithms, with results ranging from 70% to 100% accuracy, showing Multi-Layer Perceptron and Logistic Regression to be the most effective for this type of task.
This was further extended to be able to tell the difference between two microphones of the same make and model. Achieving the identification of identical models of a microphone suggests that the small deviations in their manufacturing process are enough of a factor to uniquely distinguish them and potentially target individuals using them. This however does not take into account any form of compression applied to the sound files, as that may alter or degrade some or most of the distinguishing features that are necessary for this experiment.
Building on top of prior research in the area, such as by Das et al. in in which different acoustic features were explored and assessed on their ability to be used to uniquely fingerprint smartphones, more concrete results along with the methodology by which they were achieved are published in this project’s publicly accessible code repository.