Mobile Fingerprinting 3.0 (SA)

Volk, Lukas (2021) Mobile Fingerprinting 3.0 (SA). Other thesis, OST Ostschweizer Fachhochschule.

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Abstract

Reisedaten von Passagieren dienen den Transportunternehmen zu identifizieren, welche Strecken viel genutzt werden und helfen, die Fahrpläne entsprechend zu optimieren. Momentan werden diese Reisedaten durch manuelle Fahrgastbefragungen ermittelt. Mobiltelefone und Peripheriegeräte wie Kopfhörer oder Smartwatches sind heute weit verbreitet. Diese senden fortlaufend Funksignale aus, die potentiell für eine Zählung der Passagiere genutzt werden könnten. In Vorarbeiten hat sich gezeigt, dass ein Tracking mittels WiFi mittlerweile unmöglich ist. In dieser Arbeit wurde erforscht, ob und wie ein Tracking passiv per Bluetooth möglich ist.

Im faradayschen Käfig des ICOM und in öffentlichen Bereichen wurden die Bluetooth Signale von vier unterschiedlichen iPhone Modellen, drei Android Geräten sowie verschiedenen Peripheriegeräten untersucht und daraus eine Software Suite zum Erfassen, Speichern und Visualiseren der Daten entwickelt. Für das Sniffen der Bluetooth Signale wurde der Ubertooth One verwendet.

Audiodaten werden mit dem BR/EDR Protokoll versandt. Dort werden ausreichende Teile der nicht randomisierten Bluetooth Addressen direkt herausgegeben, was ein Tracking dieser Geräte trivial macht. Bluetooth Low Energy Geräte randomisieren in der Regel ihre Addressen und ändern sie circa alle 15 Minuten. Eine Korrellationslogik wurde implementiert, welche anhand von zeitlichen und räumlichen Daten sowie den in Advertisements enthaltenen 16-Bit Service UUID und Company Ids den Adresswechsel in gesendeten Advertisements detektiert. Bei neueren iPhones ist so ein Tracking möglich, die untersuchten Android Geräte sind aber nur detektierbar, wenn eine entsprechende App wie die Swiss Covid App installiert ist. Die Korrelation stösst an Grenzen, wenn ein Adresswechsel bei einer grossen Anzahl von präsenten Geräten erfolgt, zum Beispiel bei Einfahrt in einen Bahnhof.

Item Type: Thesis (Other)
Subjects: Technologies > Programming Languages > C#
Technologies > Programming Languages > Python
Technologies > Frameworks and Libraries > .NET
Technologies > Frameworks and Libraries > ASP.NET
Technologies > Databases > SQLite
Technologies > Communication > Bluetooth
Technologies > Protocols > REST
Divisions: Bachelor of Science FHO in Informatik > Student Research Project
Depositing User: OST Deposit User
Contributors:
Contribution
Name
Email
Thesis advisor
Stettler, Beat
UNSPECIFIED
Date Deposited: 13 Dec 2021 10:24
Last Modified: 13 Dec 2021 10:24
URI: https://eprints.ost.ch/id/eprint/978

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