004 Informatik
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Die Fortschritte in der künstlichen Intelligenz ermöglichen es uns komplexe Aufgaben mit weniger Aufwand und in kürzerer Zeit zu lösen. Daraus ergibt sich auch die Möglichkeit komplexe Daten effizienter zu verarbeiten.
Smarte Technologien, insbesondere Smartphones und Wearables, sind in den letzten Jahren immer mehr zu alltäglichen Massenmedien geworden und sind aus dem Alltag vieler Menschen nicht mehr wegzudenken. Dadurch ergeben sich für Angreifer neue Angriffsvektoren, die die Privatsphäre und Sicherheit der Daten der Nutzer gefährden.
Zielaspekt dieser Arbeit ist es zu zeigen, dass eingebaute Sensoren in smarten Technologien ein Sicherheitsrisiko mit sich bringen, welches mithilfe von Deep-Learning ausgenutzt werden kann.
Hierfür wurden zwei LSTM-Netze implementiert, welche in der Lage sind Rückschlüsse auf eingetippte Ziffern und Buchstaben zu ziehen. Damit wird demonstriert, dass Machine-learning-basiertes Keylogging mittels externen Sensordaten möglich ist und der Angriff durch das Machine-learning vereinfacht wird.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung einer E-Learning Anwendung zum Peer-to-Peer Algorithmus Content Addressable Network (CAN). Ein CAN ist eine verteilte Hashtabelle zur dezentralen Verwaltung von Daten in Form von Schlüssel-Wert Paaren. Zweck der Anwendung ist eine didaktisch sinnvolle Aufbereitung und Darstellung der grundlegenden Abläufe im CAN. Die Anwendung simuliert ein CAN und bietet ein grafisches Interface zur Interaktion. Die Anwendung soll unterstützend im Rahmen des Moduls Advanced Networking im Informatik Master an der Hochschule Offenburg eingesetzt werden.
In dem letzten Jahr, welches von der Corona Pandemie geprägt war, wurde das Arbeiten von zu Hause aus durch die Unternehmen stark vorangetrieben. Auch wenn dies zuerst nur als Übergangslösung gesehen wurde, scheint dieser Trend sich auch nach der Pandemie fortzusetzen. In den meisten Heimnetzwerken ist die IT-Sicherheit allerdings deutlich schwächer ausgebaut, als dies in Unternehmen ist.
Da die Umstellung in das Home-Office sehr schnell durchgeführt wurde, sehen sich viele Arbeitnehmer und Arbeitgeber mit dieser Situation überfordert, auch im Heimnetzwerk des Anwenders für eine geeignete Sicherheit zu sorgen. In dieser Ausarbeitung werden daher einzelne Angriffe auf IT-Systeme im Heimnetzwerk aufgegriffen sowie Lösungsansätze, um eine sichere Heimnetzwerkumgebung zu schaffen.
Bereichsübergreifender Einsatz von JavaScript – Aktueller Stand und exemplarische Implementierung
(2021)
Nahezu alle Websites nutzen die Programmiersprache JavaScript zur Darstellung von interaktiven Inhalten und zur Bereitstellung von komplexen Funktionalitäten. Seit ihren Anfängen im Jahr 1995 hat sich die Sprache nicht nur zum Standard in der Webentwicklung etabliert, sondern auch zu einer leistungsfähigen Mehrzweckprogrammiersprache weiterentwickelt.
Diese Arbeit befasst sich mit einer ausführlichen Darstellung der aktuellen Möglichkeiten, welche Ansätze sich durch die Weiterentwicklung JavaScripts zu einer Mehrzweckprogrammiersprache ergeben und wie sich diese heute umsetzen lassen. Anhand des intelligenten Schlüsselkastens „Smart Vault“ wird verdeutlicht, wie dieses Vorgehen praktisch realisiert und die Vorteile einer einzigen Programmiersprache angewendet werden können.
Es hat sich herausgestellt, dass sich JavaScript für Anwendungen unterschiedlicher Bereiche einsetzen lässt und darüber hinaus ein hohes Potenzial für weitere Entwicklungen, Verbesserungen und zusätzliche Einsatzgebiete besitzt. Es lassen sich nicht nur Websites, Web Server und Desktop Apps, sondern auch Mikrocontroller im Internet of Things konfigurieren und miteinander nutzen, ohne eine weitere Programmiersprache zu benötigen. Zahlreiche Bibliotheken und Frameworks machen es möglich, dass die Sprache verschiedene Anwendungen über ihre Einsatzgebiete hinweg miteinander verbindet.
Seit 2009 nimmt das Team ”magmaOffenburg” an der 3D-Simulationsliga des RoboCups teil. Für das erfolgreiche Abschneiden in Turnieren ist die Qualität der erlernten Bewegungsabläufe ein zentraler Faktor. Bisher wurden genetische Algorithmen verwendet, um verschiedenste Aktionen zu erlernen sowie zu optimieren. In dieser Arbeit wird der Deep Reinforcement Learning Algorithmus Proximal Policy Optimization für das Erlernen bestimmter Bewegungen verwendet. Um ein Verständnis für dessen einflussreichen Parameter zu erhalten, werden Größen wie paralleles Lernen, Hyperparameter, Netzwerktopologie, Größe des Observationspace sowie asynchronem Lernen anhand dem Kicken aus dem Stand evaluiert. Durch die Ergebnisse der Evaluierung konnte der erlernte Kick signifikant verbessert werden und sein genetisch erlerntes Gegenstück im Spiel ablösen. Drüber hinaus wurden die Erkenntnisse anhand dem Laufen lernen evaluiert und Zusammenhänge bzw. Unterschiede der zwei Lernprobleme festgestellt.
Das Ziel dieser Thesis ist es, die Gefahren die von Makros in Microsoft Office Dokumenten ausgehen, zu beschreiben und geeignete Sicherheitsmaßnahmen zu finden. Dazu ist eine Literaturrecherche, sowie eine eigenständige Malware-Analyse durchgeführt worden. Das Ergebnis dieser Arbeit ist, dass von Makros eine große Sicherheitsgefahr ausgeht und, dass geeignete Sicherheitsmaßnahmen existieren, um die Gefahren von Makros deutlich einzuschränken. Jedoch werden diese Sicherheitsmaßnahmen oft nicht umgesetzt, da entweder kein Bewusstsein für diese Art von Gefahr herrscht oder die Implementierung zu teuer beziehungsweise zu aufwändig ist.
Drohnensteuerungen sind häufig sehr komplex und verbunden mit Hardwarekontrollern. Mittels heutiger Technologien, wie zum Beispiel der künstlichen Intelligenz oder der Sensoren Technologie, können diese jedoch vermehrt modifiziert und an die Bedürfnisse der Nutzer angepasst werden. Eine der kommenden Technologien hierfür ist das Hand Capture. Das Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, die Technologie des Hand Capture mit einfachen Mitteln zu rekonstruieren und mittels dieser eine virtuelle Drohne in einem Simulationsspiel durch drei unterschiedliche Level steuern zu können. Außerdem sollen die aktuellen Hand Capture sowie Drohnensteuerungsmöglichkeiten aufgezeigt werden. Zur Realisierung des Hand Capture werden zwei Handkontroller angefertigt, die über jeweils einen Beschleunigungssensor an jeder Hand verfügen. Diese sind verbunden mit einem Arduino Mikrocontroller, der die Beschleunigungssensoren über das I²C-Protokoll ausliest. Um die virtuelle Drohnensteuerung und deren Simulation umzusetzen, wird die Echtzeit-3D-Entwicklungsplattform Unity verwendet. Zwischen Unity und dem Arduino wird über den seriellen Port durch eine USB-Schnittstelle eine bidirektionale Kommunikation aufgebaut, über welche die ausgemessenen Werte übertragen werden können. Zuvor werden diese Werte aber noch im Arduino in Roll- und Pitchneigungen umgewandelt, sodass Unity diese einfacher als Steuerbefehle für die Drohne interpretieren kann. Das Ergebnis ist eine funktionsfähige Drohnensteuerung, welche die Grundbewegungen der Drohne abdeckt. Zusätzlich zu der Drohnensteuerung werden in Unity drei Level erstellt, die es dem Nutzer ermöglichen, die Steuerung zu erlernen und die Drohne mit hoher Geschwindigkeit zu fliegen sowie in einem großen, offenen Level zu manövrieren. Einzelne Playtests der Simulation in denen die Level problemlos bewältigt werden konnten, bestätigen, dass die Drohnensteuerung die Aspekte: Übertragungsgeschwindigkeit, Präzision, Benutzerfreundlichkeit und Anzahl der Steuer- und Eingabemöglichkeiten erfüllt und somit als eine alternative Steuerungsmöglichkeit funktioniert.
Diese Bachelor Thesis behandelt das Thema MQTT 5, ein Anwendungsprotokoll im Internet der Dinge, das im Januar 2018 veröffentlicht wurde. MQTT 5 dient zur Kommunikation zwischen Geräten die mit dem Internet verbunden sind.
Innerhalb dieser Thesis werden die Neuerungen und Verbesserungen von MQTT 5 beschrieben.
Es wird untersucht, welche Mikrocontroller, SoC-Computer, Programmier-Frameworks und lattformdienste MQTT 5 unterstützen.
Anschließend wird die Entwicklung eines Smarthome-Szenarios beschrieben, das im "Interaktive Verteilte Systeme Labor" an der Hochschule Offenburg zur Anwendung kommt.
Um die Umgebung während der Durchführung von Laborversuchen zu verbessern,werden die Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Luftqualität, Lautstärke und Lichtstärke im Labor gemessen.
Diese Werte werden anhand von Lichtern, die ihre Farbe ändern und einer Steckdose, die sich je ach Wert ein- und ausschaltet, visualisiert.
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.