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The provisioning of security for highly dynamic wireless networks, as for Car2X applications is still a major topic, as very specific requirements have to be solved. Those include a perfect privacy level and advanced real-time behavior, and the necessity to work with a public infrastructure (PKI) to support secure authentication.
This contribution analyzes these requirements, discusses the existing approaches, performs a gap analysis and elaborates on proposals to fill these gaps. It describes work in progress within the KoFAS-initiative for the development of a cooperative pedestrian protection system (CPPS).
The Internet of Things is spreading significantly in every sector, including the household, a variety of industries, healthcare, and emergency services, with the goal of assisting all of those infrastructures by providing intelligent means of service delivery. An Internet of Vulnerabilities (IoV) has emerged as a result of the pervasiveness of the Internet of Things (IoT), which has led to a rise in the use of applications and devices connected to the IoT in our day-to-day lives. The manufacture of IoT devices are growing at a rapid pace, but security and privacy concerns are not being taken into consideration. These intelligent Internet of Things devices are especially vulnerable to a variety of attacks, both on the hardware and software levels, which leaves them exposed to the possibility of use cases. This master’s thesis provides a comprehensive overview of the Internet of Things (IoT) with regard to security and privacy in the area of applications, security architecture frameworks, a taxonomy of various cyberattacks based on various architecture models, such as three-layer, four-layer, and five-layer. The fundamental purpose of this thesis is to provide recommendations for alternate mitigation strategies and corrective actions by using a holistic rather than a layer-by-layer approach. We discussed the most effective solutions to the problems of privacy and safety that are associated with the Internet of Things (IoT) and presented them in the form of research questions. In addition to that, we investigated a number of further possible directions for the development of this research.
Aufgrund der verstärkten Bedeutung von Datenschutz in der modernen Gesellschaft und der verstärkten Nutzung von markerlosen Systemen wird es zunehmend interessant, ob ein solches System zuverlässige Werte auch bei noch unpopuläreren Bewegungen, wie der Kopfbewegung, liefert. Diese treten, bei der heute vorwiegend sitzenden Gesellschaft und im Zeitalter von Nackenverspannungen und der daraus resultierenden Bewegungseinschränkungen, mehr in den Fokus. Auch unter dem Gesichtspunkt des Datenschutzes ist es wichtig, nicht nur die Namen der Probanden, sondern auch deren
Gesichter in den Aufzeichnungen zu anonymisieren.
In der vorliegenden Arbeit wird daher evaluiert, ob das markerlose Bewegungsanaylsesystem Theia mit anonymisierten Dateien ähnliche Ergebnisse erzeugt, wie mit den originalen Dateien. Für diese Studie wurden sechs verschiedene Bewegungen bis zu ihrem Maximalausschlag des jeweiligen Probanden aufgezeichnet. Die Bewegungen hierbei sind Flexion und Extension des Kopfes, Lateralflexion sowie Rotation zu beiden Seiten. Zusätzlich wurde noch ein Durchgang Kopfkreisen aufgezeichnet. Dieser bestand aus dreimaligem Kopfkreisen, welches eine Kombination aus den vorherigen Bewegungen ist.
Die anonymisierten Daten wurden mittels eines Algorithmus bearbeitet, welcher das Gesicht der Probanden unkenntlich macht. Dies geschah durch das Schwärzen des Gesichtes oder einem Verschwimmen des Gesichts. Danach wurden die drei Datensätze in Theia verarbeitet und in EXCEL ausgewertet. Dabei kam es vor allem bei der geschwärzten Version bei Flexion und Extension zu großen systematischen und zufälligen Fehlern. Der Mittelwert des systematischen Fehlers ist die Abweichung von 13,62 Grad zu den Originalwerten. Der zufällige Fehler ist im Mittel mit 170,57 Grad stärker abweichend. Im Vergleich dazu liegt der Mittelwert des systematischen Fehlers bei der geblurrten Versionen im Vergleich zu den Originalwerten bei 5,17 Grad. Die geblurrte Version weist zudem seltener signifikante Unterschiede und einen mittleren zufälligen Fehler von 23,43 Grad auf, weshalb diese Version unter geringem Vorbehalt verwendbar ist, die geschwärzte Version jedoch nicht.