TU Berlin

Fakultät Elektrotechnik und InformatikAbstract Cory

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Thomas Franklin Cory, M.Sc. Information Systems Management (Wirtschaftsinformatik)

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Titel der Masterarbeit

Towards Advanced Real-Time Web Tracking Detection in Mobile Applications

Abstract

Obwohl die Problematik des inzwischen allgegenwärtigen Webtrackings und seine negativen Auswirkungen auf Datenschutz und Privatsphäre in den letzten Jahren in den Fokus der öffentlichen Debatte gerückt sind, erzielen Bemühungen, diese Auswirkungen einzudämmen und die Privatsphäre von Internetnutzern zu schützen, bisher nur selten ihre erhoffte Wirkung. Dieses Problem ist bei mobilen Geräten besonders ausgeprägt, da ihre auf Intransparenz und strikte Isolierung von Anwendungen zueinander ausgelegten Architekturen es erschweren, das Ausmaß mobilen Webtrackings zu erfassen und effektive Gegenmaßnahmen zu entwickeln.

In dieser Arbeit wird ein neuartiges Tool, genannt Heimdall, zur Überwachung des Datenverkehrs von Android-Anwendungen vorgestellt, welches es Nutzern und Forschern gleichermaßen ermöglicht, den Umgang von Anwendungen mit sensiblen Daten zu beleuchten und Verbindungen zu externen Webtrackern zu identifizieren. Dabei wird ausschließlich auf frei zugängliche Android APIs zurückgegriffen, um den Netzwerkverkehr anderer Anwendungen zu überwachen, ohne Modifikationen am Gerät oder externe Infrastruktur zu benötigen.

Aufgezeichnete Verbindungen zwischen Anwendungen und Hosts im Netzwerk werden von Heimdall in einer bipartiten Graphstruktur repräsentiert, wodurch die Identifikation von Webtrackern mithilfe von Graphenanalyse ermöglicht wird.

Das Konzept, welches Heimdall zugrunde liegt, wird mithilfe einer Studie evaluiert, in der der Netzwerkverkehr der 100 populärsten Android-Anwendungen untersucht wird. Die Ergebnisse dieser Studie korrelieren stark mit denen verwandter Studien, was die Effektivität des vorgestellten Konzepts zur Erfassung von Netzwerkverkehrsdaten untermauert. Weiterhin wird anhand der Untersuchung verschiedener graphbasierter Metriken die Eignung von Graphenanalyse als unterstützendes Werkzeug für die automatisierte Identifikation von Webtrackern mithilfe maschinellen Lernens festgestellt.

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