Entwicklung eines Tools zur forensischen Analyse & Aufbereitung von Wearable-Daten, Betajjit Singh Randhawa

Betajjit Singh Randhawa

Kurzfassung

Wearables liefern zunehmend wertvolle Daten für Ermittlungen, ihre forensische Nutzung wird jedoch durch proprietäre Formate und fehlende Standards erschwert. Diese Arbeit untersucht systematisch die Validität und Integrität von Gesundheitsdaten der Hersteller Fitbit, Garmin und Xiaomi im Vergleich zu einem EKG-basierten Referenzgerät. Dabei werden Unterschiede in Datendichte und Speicherlogik zwischen lokalen App-Daten und Cloud-Exporten aufgezeigt. Auf Basis dieser Analyse wurde ein Python-basiertes Tool entwickelt, das fragmentierte Datensätze harmonisiert und visualisiert. Die Lösung ermöglicht eine transparente, reproduzierbare Aufbereitung komplexer Sensordaten und bildet die Grundlage für deren gerichtsfeste Auswertung.

Schlagwörter: Digitale Forensik, Wearables, Fitness-Tracker, IoT-Forensik, Datenanalyse, Datenvisualisierung, Beweissicherung, Smartphone-Forensik, Cloud-Forensik, Datenintegrität, Strafprozessordnung (StPO).

Abstract

Wearables are increasingly providing valuable data for investigations, but their forensic use is hindered by proprietary data formats and the lack of common standards. This thesis systematically examines the validity and integrity of health data from Fitbit, Garmin, and Xiaomi devices, comparing them against a medical-grade ECG reference device. It identifies differences in data density and storage logic between local application data and cloud exports. Based on these findings, a Python-based tool was developed to harmonize and visualize fragmented datasets. The resulting solution enables a transparent and reproducible processing of complex sensor data, providing a Framework for evidence-grade forensic analysis.

Keywords: Digital forensics, wearables, fitness trackers, IoT forensics, data analysis, data visualization, evidence preservation, smartphone forensics, cloud forensics, data integrity, criminal procedure law.