Über die Vertrauenswürdigkeit digitaler Beweismittel und wie diese etabliert werden kann
- Digitale Beweismittel können an Vertrauenswürdigkeit verlieren, wenn bestimmte Eigenschaften nicht mehr gegeben sind. Ist beispielsweise die Herkunft eines Beweismittels nicht nachvollziehbar oder der Prozess der Beweismittelerhebung intransparent, kann die Vertrauenswürdigkeit leiden. Digitale Beweismittel können zudem an Vertrauenswürdigkeit verlieren, wenn die Beweismittel durch Manipulation (ganz oder teilweise) unzuverlässig werden. In dieser Arbeit untersuchen wir deshalb, welche Anforderungen erfüllt sein müssen, um vertrauenswürdige Beweismittel zu erhalten, wann diese Anforderungen nicht mehr erfüllt sind und wie vertrauensbildende Maßnahmen aussehen können. Konkret untersuchen wir, wie digitale Beweismittel (unbemerkt) manipuliert werden können, wie sich mehrdeutige Datenstrukturen auf digital-forensische Analysen auswirken und welche Auswirkungen NAND-Flash Chip Recycling auf die Vertrauenswürdigkeit hat. Darüber hinaus schaffen wir Vertrauen, indem wir vertrauensbildendeDigitale Beweismittel können an Vertrauenswürdigkeit verlieren, wenn bestimmte Eigenschaften nicht mehr gegeben sind. Ist beispielsweise die Herkunft eines Beweismittels nicht nachvollziehbar oder der Prozess der Beweismittelerhebung intransparent, kann die Vertrauenswürdigkeit leiden. Digitale Beweismittel können zudem an Vertrauenswürdigkeit verlieren, wenn die Beweismittel durch Manipulation (ganz oder teilweise) unzuverlässig werden. In dieser Arbeit untersuchen wir deshalb, welche Anforderungen erfüllt sein müssen, um vertrauenswürdige Beweismittel zu erhalten, wann diese Anforderungen nicht mehr erfüllt sind und wie vertrauensbildende Maßnahmen aussehen können. Konkret untersuchen wir, wie digitale Beweismittel (unbemerkt) manipuliert werden können, wie sich mehrdeutige Datenstrukturen auf digital-forensische Analysen auswirken und welche Auswirkungen NAND-Flash Chip Recycling auf die Vertrauenswürdigkeit hat. Darüber hinaus schaffen wir Vertrauen, indem wir vertrauensbildende Merkmale in den Prozess der digital-forensischen Analyse integrieren.…
| Author: | Janine SchneiderGND |
|---|---|
| URN: | urn:nbn:de:bvb:384-opus4-1294224 |
| Frontdoor URL | https://opus.bibliothek.uni-augsburg.de/opus4/129422 |
| ISBN: | 978-3-88579-982-5OPAC |
| Parent Title (German): | Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2023: Juli 2024, Lübeck, Deutschland |
| Publisher: | Gesellschaft für Informatik e.V. |
| Place of publication: | Bonn |
| Editor: | Rüdiger Reischuk, Sven Apel, Abraham Bernstein, Maike Buchin, Anna Förster, Felix Freiling, Jan Mendling, Gustaf Neumann, Kay Uwe Römer, Björn Scheuermann, Ingo Scholtes, Nicole Schweikhardt, Klaus Wehrle |
| Type: | Part of a Book |
| Language: | German |
| Date of Publication (online): | 2026/03/30 |
| Year of first Publication: | 2024 |
| Publishing Institution: | Universität Augsburg |
| Release Date: | 2026/04/02 |
| First Page: | 271 |
| Last Page: | 280 |
| Series: | Lecture Notes in Informatics (LNI) - Dissertations ; 24 |
| DOI: | https://doi.org/10.18420/Diss2023-35 |
| Institutes: | Fakultät für Angewandte Informatik |
| Fakultät für Angewandte Informatik / Institut für Informatik | |
| Fakultät für Angewandte Informatik / Institut für Informatik / Lehrstuhl für Cybersicherheit | |
| Dewey Decimal Classification: | 0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik |
| Licence (German): |  CC-BY-SA 4.0: Creative Commons: Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen |
