Det finns olika typer av arkitekturer i webbapplikationer. I moderna applikationer används ofta AJAX för att skicka och hämta data. Ajax skickar ofta JSON i klartext. Det finns integritetsrisker med att skicka JSON i klartext då personer kan använda sig av webskrapning för att hämta den data som skickas för att använda till en egen applikation. I denna studie kommer olika dataobfuskeringstekniker undersökas för att se om de påverkar svarstider vid inmatning och hämtning av data i en JavaScript applikation. Hypotesen för detta arbete är att det inte kommer vara någon signifikant skillnad i svarstider när data obfuskeras och avobfuskeras. Resultaten i denna studie dementerar hypotesen då samtliga testfall som utförs visar att det finns en signifikant skillnad på svarstider.

Embedded Internet of Things (IoT) products are taking up a larger part of the market thanks to smaller, cheaper and more advanced components. For companies that spend time and resources on developing software for these products, it is important to keep that software secure to maintain the advantage gained. This can be done in multiple ways, each with its own advantages and disadvantages. One way is by utilizing code obfuscation to make the software more difficult to understand and therefore harder to reverse engineer. However, changing the code comes at a cost, this thesis aims to find out what that cost is. This is done by comparing two versions of code: the original code and its obfuscated version. These versions were compared with respect to execution time and readability. The results of the tests indicate a small increase in execution time for the obfuscated version, but it also showed a big increase in how difficult it was to read. This means that obfuscating code will have a small performance penalty, but is much more resilient to reverse engineering. It is also important no note that manually obfuscating code is not practical for a production environment, since a large part of the development time will be spent on obfuscating the code instead of improving it. Therefore, it is important to have an automated obfuscation tool. / Inbyggda IoT produkter tar upp en större del av marknaden tackvare billigare, mindre och mer avancerade komponenter. För företagen som spenderar tid och resurser på att utveckla mjukvara till dessa produkter är det viktikgt att hålla den mjukvaran säker. Detta kan göras på många olika sätt, varje med sina fördelar och nackdelar. Ett sätt är att använda kodobfuskering för att göra mjukvaran svårare att förstå och darmed svårare att baklängeskonstruera (reverse engineer). Men, att ändra koden kommer med ett pris, denna uppsats försöker hitta vad den kostnaden är. Detta görs genom att gämföra två versioner av kod: orginalet och en obfuskerad version av den. Dessa versioner gämförs sedan på exekveringstid och lasbarhet. Resultatet av testet visar en liten ökning i exekveringstid för den obfuskerade versionen, men en stor ökning i hur svår den är att förstå. Detta betyder att obfuskerad kod kommer ha en lite sämre prestanda, men är mycket med tålig för baklängeskonstruktion (reverse engineering). Det är också viktigt att påpeka att manuell kod obfuskering inte är praktiskt för en produktionsmiljö, då mycket tid kommer läggas på att obfuskera koden istället för att förbättra den. Därför är det viktigt att ha ett aotumatisk obfuskerings verktyg.

The field of Deep Learning (DL) only over the last decade has proven useful for increasingly more complex Machine Learning tasks and data, a notable milestone being generative models achieving facial synthesis indistinguishable from real faces. With the increased complexity in DL architecture and training data, follows a steep increase in time and hardware resources required for the training task. These resources are easily accessible via cloud-based platforms if the data owner is willing to share its training data. To allow for cloud-sharing of its training data, The Swedish Transport Administration (TRV) is interested in evaluating resource effective, infrastructure independent, privacy-preserving obfuscation methods to be used on real-time collected data on distributed Internet-of-Things (IoT) devices. A fundamental problem in this setting is to balance the trade-off between privacy and DL utility of the obfuscated training data. We identify statistically measurable relevant metrics of privacy achievable via obfuscation and compare two prominent alternatives from the literature, optimization-based methods (OBM) and random projections (RP). OBM achieve privacy via direct optimization towards a metric, preserving utility-crucial patterns in the data, and is typically in addition evaluated in terms of a DL-based adversary’s sensitive feature estimation error. RP project data via a random matrix to lower dimensions to preserve sample pair-wise distances while offering privacy in terms of difficulty in data recovery. The goals of the project centered around evaluating RP on privacy metric results previously attained for OBM, compare adversarial feature estimation error in OBM and RP, as well as to address the possibly infeasible learning task of using composite multi-device datasets generated using independent projection matrices. The last goal is relevant to TRV in that multiple devices are likely to contribute to the same composite dataset. Our results complement previous research in that they indicate that both privacy and utility guarantees in a distributed setting, vary depending on data type and learning task. These results favor OBM that theoretically should offer more robust guarantees. Our results and conclusions would encourage further experimentation with RP in a distributed setting to better understand the influence of data type and learning task on privacy-utility, target-distributed data sources being a promising starting point. / Forskningsområdet Deep Learning (DL) bara under det senaste decenniet har visat sig vara användbart för allt mer komplexa maskinginlärnings-uppgifter och data, en anmärkningsvärd milstolpe är generativa modeller som erhåller verklighetstrogna syntetiska ansiktsbilder. Med den ökade komplexiteten i DL -arkitektur och träningsdata följer ett kraftigt ökat behov av tid och hårdvaruresurser för träningsuppgiften. Dessa resurser är lättillgängliga via molnbaserade plattformar om dataägaren är villig att dela sin träningsdata. För att möjliggöra molndelning av träningsdata är Trafikverket (TRV) intresserat av att utvärdera resurseffektiva, infrastrukturoberoende, privatiserade obfuskeringsmetoder som ska användas på data hämtad i realtid via distribuerade Internet-of-Things ( IoT) -enheter; det grundläggande problemet är avvägningen mellan privatisering och användbarhet av datan i DL-syfte. Vi identifierar statistiskt mätbara relevanta mått av privatisering som kan uppnås via obfuskering och jämför två framstående alternativ från litteraturen, optimeringsbaserade metoder (OBM) och slumpmässiga projektioner (RP). OBM uppnår privatisering via matematisk optimering av ett mått av data-privatisering, vilket bevarar övriga nödvändiga mönster i data för DL-uppgiften. OBM-metoder utvärderas vanligtvis i termer av en DL-baserad motståndares uppskattningsfel av känsliga attribut i datan. RP obfuskerar data via en slumpmässig projektion till lägre dimensioner för att bevara avstånd mellan datapunkter samtidigt som de erbjuder privatisering genom teoretisk svårighet i dataåterställning. Målen för examensarbetet centrerades kring utvärdering av RP på privatiserings-mått som tidigare uppnåtts för OBM, att jämföra DL-baserade motståndares uppskattningsfel på data från OBM och RP, samt att ta itu med den befarat omöjliga inlärningsuppgiften att använda sammansatta dataset från flera IoT-enheter som använder oberoende projektionsmatriser. Sistnämnda målet är relevant i en miljö sådan som TRVs, där flera IoT-enheter oberoende bidrar till ett och samma dataset och DL-uppgift. Våra resultat kompletterar tidigare forskning genom att de indikerar att både privatisering och användbarhetsgarantier i en distribuerad miljö varierar beroende på datatyp och inlärningsuppgift. Dessa resultat gynnar OBM som teoretiskt sett bör erbjuda mer robusta garantier vad gäller användbarhet. Våra resultat och slutsatser uppmuntrar framtida experiment med RP i en distribuerad miljö för att bättre förstå inverkan av datatyp och inlärningsuppgift på graden av privatisering, datakällor distribuerade baserat på klassificerings-target är en lovande utgångspunkt.