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Masterarbeit aus dem Jahr 2019 im Fachbereich Informatik - Angewandte Informatik, Note: 1,0, Universität Stuttgart, Sprache: Deutsch, Abstract: In einem Smart Home werden Alltagsgegenstände miteinander vernetzt und mit Sensoren und Aktuatoren ausgestattet, um so die Lebensqualität der Bewohner zu erhöhen. Auf diese Weise werden jedoch auch viele private Daten erfasst, die, wenn sie miteinander kombiniert werden, ein Risiko für die Privacy des Nutzers darstellen und zum Nachteil des Nutzers ein-gesetzt werden können.
Mit PATRON und der PMP gibt es bereits Systeme, die den Zugriff auf bestimmte Muster beschränken, die Weitergabe der Sensordaten verhindern und die Verwendung der Aktuatoren begrenzen können. Es existiert jedoch kein System für das Smart-Home-Umfeld, das gleichzeitig Sensordaten verfremden oder blockieren, Muster in Sensordaten verschleiern und die Verwendung der Aktuatoren begrenzen kann.
Deshalb stellt diese Arbeit das Privacy-System SPYaware vor, das PATRON mit der PMP kombiniert und in das Regelverarbeitungssystem MIALinx integriert. Dabei werden das Berechtigungsrichtlinienmodell der PMP und dessen Erweiterung ACCESSORS dazu genutzt, die Sensoren und Aktuatoren zu reglementieren. Mithilfe der Zugriffssteuerung von PATRON können private Muster verschleiert werden, bevor sie das Regelverarbeitungssystem erreichen. Die Verteilung der Privacy-Einstellungen auf die einzelnen Geräte erfolgt analog zu dem Verteilungsmechanismus von AVARE.
Um die Realisierung des Konzepts anhand eines realitätsnahen Anwendungsfalls aus dem Smart-Home-Umfeld zu demonstrieren, wird SPYaware prototypisch implementiert. Die anschließende Evaluation zeigt, dass SPYaware durch die Kombination von PATRON und der PMP die Privacy des Nutzers in diesem Anwendungsfall gewährleisten kann. Die Evaluation zeigt allerdings auch, dass es nicht immer möglich ist, die Privacy des Nutzers voll-ständig sicherzustellen, ohne die Servicequalität der Anwendung zu beeinträchtigen.
