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Absicherung der analytischen Interpretation von Geolokalisierungsdaten in der Mobilfunkforensik
(2019)
Zusammenfassung
Lokalisierungsdienste gehören mit zu den wesentlichen Merkmalen moderner mobiler Endgeräte. Neben der Tatsache, dass Standortdaten zur Rekonstruktion eines Bewegungsprofils genutzt werden können, steigt der Anteil der zu untersuchenden Geräten mit entsprechender Ausstattung im Rahmen von polizeilichen Ermittlungen enorm an.
Motivation
Ziel dieser Arbeit ist es, tiefergehendes Wissen um Geolokalisierungsfragen im Bereich der Mobilfunkforensik aufzubauen, um die in den Geräten gespeicherten Standortdaten forensisch auswertbar zu machen. Darüber hinaus sollen Werkzeuge entwickelt werden, die die spezifischen Bedürfnisse der Strafverfolgungsbehörden berücksichtigen.
Probleme
Die Prozesse der Geolokalisierung in Smartphones sind komplex. Um seine Position zu lokalisieren zu können, müssen verschiedene Referenzsysteme wie z. B. GPS, Funkzellen oder WLAN-hotspots in unterschiedlicher Art und Weise verknüpft werden. Der gesamte Lokalisierungsmechanismus ist geistiges Eigentum der Hersteller und nicht mit dem Ziel forensischer Auswertungen entstanden. Ein grundlegendes Problem der forensischen Untersuchung ist, dass hauptsächlich Referenzpunkte anstelle reeller Gerätepositionen gespeichert werden. Darüber hinaus bestehen die Geolokalisierungsinformationen aus Bits und Bytes bzw. numerischen Werten, die zuverlässig an ihre Bedeutung geknüpft werden müssen. Die gewonnenen Lokalisierungsdaten sind ferner lückenhaft und stellen lediglich einen Teil des gesamten Prozesses bzw. der Gerätenutzung dar. Dieser Datenverlust muss bestimmt werden, um eine zuverlässige Aussage hinsichtlich der Vollständigkeit, Integrität und Genauigkeit der Daten zu ermöglichen. Zu guter Letzt muss, wie für jedes Beweismittel einer kriminalistischen Untersuchung, gesichert sein, dass eine Manipulation der Daten bzw. Fehler bei der Positionsschätzung des Gerätes keinen nachteiligen Einfluss auf die Auswertung haben.
Forschungsfragen
Im Zusammenhang mit Lokalisierungsdiensten in modernen Smartphones kommt es im forensischen Alltag immer wieder zu ähnlichen Fragestellungen:
* Lassen sich Standorte zu jedem beliebigen Zeitpunkt ermitteln?
* Wie genau sind die ermittelten Geodaten des Smartphones?
* Werden Standortdaten aus Smartphones vor Gericht Bestand haben?
Forschungsansatz
Zur besseren Nachvollziehbarkeit der Prozesse in modernen Smartphones und um die Qualität und Zuverlässigkeit von Geolokalisierungsdaten zu bewerten, sollen Standortdaten verschiedener Plattformen sowohl theoretisch analysiert als auch praktisch während der Lokalisierung betrachtet werden. Der Zusammenhang zwischen Daten und Entstehungskontext wird mithilfe experimenteller Live-Untersuchungen sowie Desktop- und nativen Anwendungen auf den mobilen Endgeräten untersucht werden.
Ergebnis
Im Rahmen dieser Arbeit konnten mithilfe der entwickelten Werkzeuge die forensische Untersuchung verbessert sowie die analytische Interpretation von Geodaten von- bzw. direkt auf modernen Smartphones durchgeführt werden. Dabei hat sich ein generisches Modell zur Beurteilung der Qualität von Standortdaten herauskristallisiert, das sich allgemein auf die ermittelten Geodaten aus mobilen Endgeräten anwenden lässt.
Datenflussmodelle in der Literatur weisen oftmals einen hohen Detailgrad auf, der sich auf die auf den Modellen durchgeführten Datenflussanalysen überträgt und diese somit schwerer verständlich macht. Da ein Datenflussmodell, das von einem Großteil der Implementierungsdetails des modellierten Programms abstrahiert, potenziell leichter verständliche Datenflussanalysen erlaubt, beschäftigt sich die vorliegende Masterarbeit mit der Spezifikation und dem Aufbau eines stark abstrahierten Datenflussmodells und der Durchführung von Datenflussanalysen auf diesem Modell. Das Modell und die darauf arbeitenden Analysen wurden testgetrieben entwickelt, sodass ein breites Spektrum möglicher Datenflussszenarien abgedeckt werden konnte. Als konkrete Datenflussanalyse wurde unter anderem eine statische Sicherheitsprüfung in Form einer Erkennung unzureichender Nutzereingabenbereinigungen durchgeführt. Bisher existiert kein Datenflussmodell auf einer ähnlich hohen Abstraktionsebene. Es handelt sich daher um einen einzigartigen Lösungsentwurf, der Entwicklern die Durchführung von Datenflussanalysen erleichtert, die keine Expertise auf diesem Gebiet haben.
Für die Entwicklung sicherer Softwaresysteme erweitert UMLsec die UML durch die Definition von Sicherheitsanforderungen, die erfüllt sein müssen. In Klassendiagrammen können Attribute und Methoden von Klassen Sicherheitseigenschaften wie secrecy oder integrity haben, auf die nicht authorisierte Klassen keinen Zugriff haben sollten. Vererbungen zwischen Klassen erzeugen eine Komplexität und werfen die Frage auf, wie man mit der Vererbung von Sicherheitseigenschaften umgehen sollte. Neben der Option in sicherheitskritischen Fällen auf Vererbungen zu verzichten, gibt es im Gebiet der objektorientierten Datenbanken bereits viele allgemeine Recherchen über die Auswirkungen von Vererbung auf die Sicherheit. Das Ziel dieser Arbeit ist es, Ähnlichkeiten und Unterschiede von der Datenbankseite und den Klassendiagrammen zu identifizieren und diese Lösungsansätze zu übertragen und zu formalisieren. Eine Implementierung des Modells evaluiert, ob die Lösungen in der Praxis anwendbar sind.