DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | Fitz, Robert | - |
dc.contributor.author | Engelhardt, Erik Raik | - |
dc.date.accessioned | 2020-09-29T15:31:47Z | - |
dc.date.available | 2020-09-29T15:31:47Z | - |
dc.date.created | 2019 | - |
dc.date.issued | 2019-10-11 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12738/9135 | - |
dc.description.abstract | Bei der Eingabe einer klassischen Pin auf einem Touchscreen wird nur ein Bruchteil der zur Verfügung stehenden Daten verwendet. Diese Arbeit beschreibt die Implementierung einer Methode, welche die genaue Position jeder Berührung und das Zeitverhalten der Eingabe berücksichtigt. Dabei wird der Nutzer in einem Feldtest in 95% der Fälle erfolgreich erkannt. Angreifer hingegen konnten sich auch mit Kenntnis über das Verfahren, die Pin und das erwartete Eingabeverhalten nur in 7% der Fälle authentifizieren. | de |
dc.description.abstract | When entering a pin code on a touchscreen only a fraction of the available data is utilized. In this thesis the implementation of a methods which takes the exact position of every touch and the time characteristic into account is presented. A field test shows that users are correctly recognized in 95% of the cases. Even with knowledge about the method, pin code and the expected input behavior attackers are only able to authenticate themselves in 7% of the cases. | en |
dc.language.iso | de | en_US |
dc.rights.uri | http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/ | - |
dc.title | Realisation einer FPGA-basierten psychometrischen Authenti zierung mittels Touchscreen | de |
dc.title.alternative | Realization of an FPGA based psychometric authentication using touchscreens | en |
dc.type | Thesis | en_US |
openaire.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
thesis.grantor.department | Department Informations- und Elektrotechnik | en_US |
thesis.grantor.place | Hamburg | |
thesis.grantor.universityOrInstitution | Hochschule für angewandte Wissenschaften Hamburg | en_US |
tuhh.contributor.referee | Buczek, Pawel | - |
tuhh.gvk.ppn | 167875854X | |
tuhh.identifier.urn | urn:nbn:de:gbv:18302-reposit-91376 | - |
tuhh.note.extern | publ-mit-pod | |
tuhh.note.intern | 1 | |
tuhh.oai.show | true | en_US |
tuhh.opus.id | 5215 | |
tuhh.publication.institute | Department Informations- und Elektrotechnik | en_US |
tuhh.type.opus | Bachelor Thesis | - |
dc.subject.gnd | Touchscreen | |
dc.subject.gnd | Maschinelles Lernen | |
dc.type.casrai | Supervised Student Publication | - |
dc.type.dini | bachelorThesis | - |
dc.type.driver | bachelorThesis | - |
dc.type.status | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | en_US |
dc.type.thesis | bachelorThesis | en_US |
dcterms.DCMIType | Text | - |
tuhh.dnb.status | domain | - |
item.creatorGND | Engelhardt, Erik Raik | - |
item.fulltext | With Fulltext | - |
item.creatorOrcid | Engelhardt, Erik Raik | - |
item.grantfulltext | open | - |
item.cerifentitytype | Publications | - |
item.advisorGND | Fitz, Robert | - |
item.languageiso639-1 | de | - |
item.openairecristype | http://purl.org/coar/resource_type/c_46ec | - |
item.openairetype | Thesis | - |
Appears in Collections: | Theses |
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File | Description | Size | Format | |
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