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Im Rahmen dieser Masterarbeit wird ein umfassender Überblick über die Vielfalt der Sicherheitsmodelle gegeben, indem ausgewählte Sicherheitsmodelle beschrieben, klassifiziert und miteinander verglichen werden.
Sicherheitsmodelle beschreiben in einer abstrakten Weise die sicherheitsrelevanten
Komponenten und Zusammenhänge eines Systems. Mit den Sicherheitsmodellen können komplexe Sachverhalte veranschaulicht und analysiert werden.
Da Sicherheitsmodelle unterschiedliche Sicherheitsaspekte behandeln, beschäftigt
sich diese Arbeit mit der Ausarbeitung eines Klassifizierungsschemas, welches
die strukturelle und konzeptuelle Besonderheiten der Modelle in Bezug auf die zugrundeliegenden Sicherheitsaspekte beschreibt. Im Rahmen des Klassifizierungsschemas werden die drei grundlegenden Modellklassen gebildet: Zugriffskontrollmodelle, Informationsflussmodelle und Transaktionsmodelle.
Sicherheitsmodelle werden in einem direkten und indirekten Vergleich gegenüber gestellt. Im letzten Fall werden sie einer oder mehrerer Modellklassen des Klassifizierungsschemas zugeordnet. Diese Klassifizierung erlaubt, Aussagen über die betrachteten Sicherheitsaspekte und die strukturellen bzw. konzeptuellen Besonderheiten eines Sicherheitsmodells in Bezug auf die anderen Sicherheitsmodelle
zu machen.
Beim direkten Vergleich werden anhand der ausgewählten Kriterien die Eigenschaften
und Aspekte der Sicherheitsmodelle orthogonal zu den Modellklassen
betrachtet.
Im Rahmen dieser Arbeit wird ein Webservice (SOA) entworfen und implementiert, mit dem eine Audiodatei auf Inhalte eines Wasserzeichens ferngesteuert überprüft werden kann. Die Arbeit ist Teil des URM-Projekts (Usage Rights Management), das an der Universität Koblenz-Landau entwickelt wird. Dabei handelt es sich um ein Konzept der Lizenzierung, bei dem die Nutzer über ihre Rechte an erworbenen digitalen Gütern informiert werden. Die Arbeit stellt am Beispiel von WAV-Dateien einen rudimentären Weg dar, wie im Rahmen von URM die Informationen, die bei der Lizenzerstellung verwendet werden, aus einem digitalen Medium extrahiert werden können.