Conference Proceeding
Refine
Year of publication
Document Type
- Conference Proceeding (296) (remove)
Language
- English (230)
- German (65)
- Multiple languages (1)
Keywords
- Enterprise Architecture (5)
- Serious Game (3)
- Education (2)
- Engineering optimization (2)
- Gamification (2)
- MINLP (2)
- Machine Learning (2)
- Robotic Process Automation (2)
- Smart Building (2)
- Ventilation System (2)
- Water distribution system (2)
- autonomous driving (2)
- enhanced Telecom Operations Map (eTOM) (2)
- 3D object detection (1)
- Agile development (1)
- Agility (1)
- Android (1)
- Angle Sensor (1)
- Anomalieerkennung (1)
- Anomaly detection (1)
Institute
- Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik (296) (remove)
Malware auf Smartphones ist ein Problem, dem auch Strafverfolgungsbehörden immer häufiger gegenüberstehen.
Insbesondere Telefone, bei denen potentiell schadhafte Apps zu einem finanziellen Schaden
geführt haben, finden sich auf den Schreibtischen der Polizei wieder. Dabei müssen die Ermittler möglichst
schnell und gezielt erkennen können, ob eine App tatsächlich schadhaft manipuliert wurde, was
manipuliert wurde und mit wem die App kommuniziert. Klassische Malware-Erkennungsverfahren helfen
zwar bei der generellen Erkennung schadhafter Software, sind aber für die polizeiliche Praxis nicht
geeignet. Dieses Paper stellt ein Programm vor, welches gerade die forensischen Fragestellungen berücksichtigt
und so für den Einsatz in der Strafverfolgung in Frage kommt.