004 Informatik
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In this work, an implementation of the somewhat homomorphic BV encryption scheme is presented. During the implementation, care was taken to ensure that the resulting program will be as efficient as possible i.e. fast and resource-saving. The basis for this is the work of Arndt Bieberstein, who implemented the BV scheme with respect to functionality. The presented implementation supports the basics of the BV scheme, namely (symmetric and asymmetric) encryption, decryption and evaluation of addition as well as multiplication. Additionally, it supports the encoding of positive and negative numbers, various gaussian sampling methods, basically infinitely large polynomial coefficients, the generation of suitable parameters for a use case, threading and relinearization to reduce the size of a ciphertext after multiplications. After presenting the techniques used in the implementation, it’s actual efficiency is determined by measuring the timings of the operations for various parameters.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Nutzung von Reinforcement Learning in der Informationsbeschaffungs-Phase eines Penetration Tests. Es werden Kernprobleme in den bisherigen Ansätzen anderer das Thema betreffender wissenschaftlicher Arbeiten analysiert und praktische Lösungsansätze für diese bisherigen Hindernisse vorgestellt und implementiert. Die Arbeit zeigt damit eine beispielhafte Implementierung eines Reinforcement Learning Agenten zur Automatisierung der Informationsbeschaffungs-Phase eines Penetration Tests und stellt Lösungen für existierende Probleme in diesem Bereich dar.
Eingebettet wird diese wissenschaftliche Arbeit in die Anforderungen der Herrenknecht AG hinsichtlich der Absicherung des Tunnelbohrmaschinen-Netzwerks. Dabei werden praktische Ergebnisse des eigen entwickelten Reinforcement Learning Modells im Tunnelbohrmaschinen-Test-Netzwerk der Herrenknecht AG vorgestellt.
Annotated training data is essential for supervised learning methods. Human annotation is costly and laborsome especially if a dataset consists of hundreds of thousands of samples and annotators need to be hired. Crowdsourcing emerged as a solution that makes it easier to get access to large amounts of human annotators. Introducing paid external annotators however introduces malevolent annotations, both intentional and unintentional. Both forms of malevolent annotations have negative effects on further usage of the data and can be summarized as spam. This work explores different approaches to post-hoc detection of spamming users and which kinds of spam can be detected by them. A manual annotation checking process resulted in the creation of a small user spam dataset which is used in this thesis. Finally an outlook for future improvements of these approaches will be made.
Due to the increasing aging of the population, the number of elderly people requiring care is growing in most European countries. However, the number of caregivers working in nursing homes and on daily care services is declining in countries like Germany or Italy. This limits the time for interpersonal communication. Furthermore, as a result of the Covid-19 pandemic, social distancing during contact restrictions became more important, causing an additional reduction of personal interaction. This social isolation can strongly increase emotional stress. Robotic assistance could contribute to addressing this challenge on three levels: (1) supporting caregivers to respond individually to the needs of patients and residents in nursing homes; (2) observing patients’ health and emotional state; (3) complying with high hygiene standards and minimizing human contact if required. To further the research on emotional aspects and the acceptance of robotic assistance in care, we conducted two studies where elderly participants interacted with the social robot Misa. Facial expression and voice analysis were used to identify and measure the emotional state of the participants during the interaction. While interpersonal contact plays a major role in elderly care, the findings reveal that robotic assistance generates added value for both caregivers and patients and that they show emotions while interacting with them.
Applied Information Technology opens Virtual Platform for the Legacy of Alexander von Humboldt
(2011)
The Humboldt Digital Library (HDL) is a project that aims to provide digital access to the legacy of Alexander von Humboldt. The HDL runs on an open source library developed in the Hochschule Offenburg and provides a virtual research environment in which researchers can work more effectively. This article presents the development made in the HDL to provide alternative ways of content dissemination through the OAI protocol.Through the implemtantion of the OAI-PMH data provider in the HDL, the library is accessibly in many universities and research centers everywhere around the globe.
In dieser Arbeit werden die Bedrohungen für ein lokales IPv6 Netzwerk, mit besonderem Hinblick auf das neu eingeführte Neighbor Discovery Protocol (NDP), analysiert. Dabei wird der Frage nachgegangen, wie ein IPv6 Netz gegen lokale Angriffe geschützt werden kann. Zunächst werden mögliche Angriffe auf das Netzwerk beschrieben. Gegen die dann jeweils Maßnahmen vorgestellt werden. Die Funktionsweise der Maßnahmen wird erläutert und die mit Einführung sowie Betrieb verbundenen Kosten und Nutzen eingeordnet. Darauf basierend wird eine Bewertung der Maßnahmen durchgeführt, um konkrete Handlungsempfehlungen zum sicheren Betrieb von IPv6 Netzen in der Praxis zu geben. In der Bewertung wird deutlich, dass ein Großteil der Maßnahmen noch nicht ausgereift oder nur bedingt praktisch anwendbar erscheint. Reaktive Maßnahmen wie NDPMon eignen sich dabei nach Ergebnissen der Analyse am besten zur Absicherung von NDP Verkehr. Um die Integration von NDPMon durch eine einheitliche Plattform zu erleichern, wird ein Einsatzbeispiel auf Basis des ARM-Einplatinencomputer Raspberry Pi beschrieben. Abgeschlossen wird die Arbeit mit einem Fazit zur lokalen Absicherung von IPv6 Netzwerken und den damit verbundenen Herausforderungen, sowie einem kurzen Ausblick auf zukünftige Entwicklungen im Bezug auf Schutzmaßnahmen.
Among the billions of smartphone users in the world, Android still holds more than 80% of the market share. The applications which the users install have a specific set of features that need access to some device functionalities and sensors that may hold sensitive information about the user. Therefore, Android releases have set permission standards to let the user know what information is being disclosed to the application. Along with other security and privacy improvements, significant changes to the permission scheme are introduced with the Android 6.0 version (API level 23). In this master thesis, the Android permission scheme is tested on two devices from different eras. The evolution of Android over the years is examined in terms of confidentiality. For each device, two applications are built; one focused on extracting every piece of information within the confidentiality scope with every permission declared and/or requested, and the other app focused on getting this type of information without user notification. The resulting analysis illustrates whether how and in what way the Android permission scheme declined or improved over time.
Mobile Anwendungen werden im beruflichen Umfeld immer häufiger eingesetzt und dienen als praktische Helfer für Vertriebsmitarbeiter oder im Kundendienst. Dagegen ist ein Einsatz in der Baubranche ein recht neues Feld. Die tägliche Erfassung der Leistungsergebnisse einer Baustelle samt Geräteeinsatz, Mitarbeiterstunden, Lieferungen und Wetterdaten in Tagesberichten wird von vielen Bauunternehmen bisher noch auf Papier erledigt und später von Hand in ein Verwaltungsprogramm übertragen. Die Dokumentation direkt vor Ort mit einem mobilen Endgerät bietet den Vorteil, dass die Daten sofort verfügbar sind und auch besser ausgewertet werden können. Im Rahmen der vorliegenden Masterthesis wird nun in Zusammenarbeit mit dem Bauunternehmen Grafmüller untersucht, wie eine mobile Anwendung zu diesem Zweck aussehen kann. Dabei werden zunächst die Betriebsdatenerfassung im Allgemeinen und die Hintergründe der mobilen Anwendungsentwicklung analysiert. Dies dient dann als Basis für die Konzeption und die Umsetzung der Anwendung. Dabei werden bereits existierende Konkurrenzprodukte und die aktuelle Situation der Tagesberichtserstellung betrachtet. Besonderes Augenmerk liegt auf der plattformunabhängigen Entwicklung. Dazu wird der Einsatz von Webtechnologien zur Erstellung von hybriden Apps mit Hilfe entsprechender Werkzeuge untersucht. Die Umsetzung selbst beinhaltet den generellen Aufbau der mobilen Anwendung auf Basis eines hybriden App-Frameworks. Dazu zählt die persistente Datenspeicherung und die Synchronisation mit einer Administrationsanwendung sowie weitere Zusatzfunktionen, die gerätespezifische Eigenschaften nutzen, beispielsweise GPS.
Even though the internet has only been there for a short period, it has grown tremendously. To- day, a significant portion of commerce is conducted entirely online because of increased inter- net users and technological advancements in web construction. Additionally, cyberattacks and threats have expanded significantly, leading to financial losses, privacy breaches, identity theft, a decrease in customers’ confidence in online banking and e-commerce, and a decrease in brand reputation and trust. When an attacker pretends to be a genuine and trustworthy institution, they can steal private and confidential information from a victim. Aside from that, phishing has been an ongoing issue for a long time. Billions of dollars have been shed on the global economy. In recent years, there has been significant progress in the development of phishing detection and identification systems to protect against phishing attacks. Phishing detection technologies frequently produce binary results, i.e., whether a phishing attempt was made or not, with no explanation. On the other hand, phishing identification methodologies identify phishing web- pages by visually comparing webpages with predetermined authentic references and reporting phishing together with its target brand, resulting in findings that are understandable. However, technical difficulties in the field of visual analysis limit the applicability of currently available solutions, preventing them from being both effective (with high accuracy) and efficient (with little runtime overhead). Here, we evaluate existed framework called Phishpedia. This hybrid deep learning system can recognize identity logos from webpage screenshots and match logo variants of the same brand with high precision. Phishpedia provides high accuracy with low run- time. Lastly, unlike other methods, Phishpedia does not require training on any phishing sam- ples whatsoever. Phishpedia exceeds baseline identification techniques (EMD, PhishZoo, and LogoSENSE), inaccurately detecting phishing pages in lengthy testing using accurate phishing data. The effectiveness of Phishpedia was tested and compared against other standard machine learning algorithms and some state-of-the-art algorithms. The given solutions performed better than different algorithms in the given dataset, which is impressive.