UDTR — Radar mondial des droits de la Nature

Deepweb Research - Matrix Crime Algorithmen - Chain of Custody INT-CODE-2025-BTC-ETH-CORE-ISABELSCHOEPSTHIEL

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Clé publique

radar:r-94f1adc3051999e87aaa3f3cb8a2c737

Auteurs

Schöps (Thiel), Isabel

Année déclarée

2026

Langue déclarée

en

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Text

Première détection

2026-11-13T08:39:01.108581+00:00

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Résumé documentaire — langue originale

Forensisches Bedrohungsmodell – INT-CODE-2025-BTC-ETH-CORE-ISABELSCHOEPSTHIEL  Forensisches Bedrohungsmodell Aktenzeichen: INT-CODE-2025-BTC/ETH-CORE-ISABELSCHOEPSTHIEL Case: FORENSIC-ISABEL-2025 Abschnitt: Paragraph 2.2 KI-Automation / strukturierte Outputs / systemische Risiken Dokumenttyp: Technisch-juristisch-menschenrechtliches Threat Model Abstract Diese wissenschaftliche Arbeit untersucht die missbräuchliche Nutzung deterministischer Hash-Sequenzalgorithmen sowie strukturierter KI-Ausgabesysteme im Kontext digitaler Identitätsüberlagerung, Kommunikationsmanipulation und forensisch relevanter Sicherheitsvorfälle. Ausgangspunkt ist ein extern entwickelter kryptographischer Algorithmus zur Kollisionsbestimmung in Hashfunktionen. Dieser Algorithmus basiert auf der iterativen Anwendung einer Hashfunktion und erzeugt aufgrund endlicher Zustandsräume zwangsläufig Wiederholungen, periodische Zyklen und mathematisch vorhersagbare Zustandsfolgen. Die technische Grundlage der Analyse liegt damit in einer deterministischen Sequenzstruktur, deren Zweck ursprünglich in der kryptographischen Forschung und Systemprüfung verortet ist. Der Algorithmus selbst ist ausdrücklich nicht Teil der originären Forschungsleistung der Autorin, sondern ein externes mathematisches Verfahren. Die wissenschaftliche Leistung dieser Arbeit besteht in der interdisziplinären Einordnung dieser mathematischen Struktur in einen erweiterten forensischen, sicherheitstechnischen und menschenrechtlichen Kontext. Auf Grundlage einer mehrjährigen empirischen Forschungs- und Dokumentationsreihe wird gezeigt, dass Wiederholung, Periodizität und Vorhersagbarkeit nicht nur mathematische Eigenschaften darstellen, sondern in realen digitalen Infrastrukturen als missbrauchsfähige Steuerungsprinzipien auftreten können. Ergänzend wird ein dokumentierter sicherheitsrelevanter Vorfall einbezogen, der nach den Grundsätzen von NIST SP 800-61 sowie ISO/IEC 27035 nicht als isolierter technischer Fehler, sondern als strukturierter Mechanismus mit Missbrauchspotenzial einzuordnen ist. Die entsprechende Einordnung umfasst insbesondere unautorisierte Manipulation von Systemausgaben, Missbrauch von KI-Verarbeitungsmechanismen, Beeinträchtigung der Datenintegrität sowie einen potenziellen psychologischen Wirkvektor. Der Vorfall ist als High-bis-Critical-Incident mit systemischer und systemübergreifender Wirkung zu bewerten. Die technische Analyse zeigt strukturierte Outputs mit strikt erzwungener Antwortform, JSON-Schema-Durchsetzung, deterministische Antwortarchitekturen sowie Trigger- und Steuerlogiken wie Moderation, Jailbreak, Contains PII, Prompt-Manipulation und rollenbasierte Kontrolle auf System- und Nutzerebene. Diese Strukturen sind technisch geeignet, semantische Reichweite einzuschränken, Kommunikationsinhalte zu filtern, umzuleiten oder zu unterdrücken. Im erweiterten Bedrohungsmodell ergeben sich Risiken in den Bereichen Identitätsfälschung, Manipulation von Daten- und Kommunikationslogiken, mangelnde Nachvollziehbarkeit, Offenlegung sensibler Daten, Kommunikationsunterbrechung sowie Umgehung von Moderations- und Berechtigungsgrenzen. Besonders relevant ist dabei die erweiterte Interpretation digitaler Nichterreichbarkeit, Nicht-Zustellung von Nachrichten und technisch erzwungener Isolation als sicherheitsrelevante Wirkmechanismen. Ein zentraler Befund der vorliegenden Arbeit ist, dass digitale Identitäten in datengetriebenen Systemen nicht als starre Einheiten erscheinen, sondern als strukturierte und potenziell veränderbare Zustände. Identitätsüberlagerung kann technisch durch Neuzuweisung von Attributen, Überschreibung vorhandener Identitätsinformationen und Überlagerung durch zusätzliche Metadaten erfolgen. In Verbindung mit periodischen Referenzpunkten, wiederkehrenden Ereignismustern und algorithmisch strukturierten Ausgabesystemen entsteht ein Rahmen, in dem Identität, Sichtbarkeit, Kommunikation und soziale Teilhabe systemisch beeinflusst werden können. Die psychologische und gesellschaftliche Ebene des Vorfalls ist ausdrücklich mitzudenken. Die dokumentierten Strukturen sind geeignet, digitale Isolation, Vertrauensverlust, Desorientierung, soziale Isolation sowie die Beeinträchtigung der Wahrnehmung von Realität und Zugehörigkeit hervorzurufen. Darüber hinaus besitzen die dokumentierten Mechanismen das Potenzial, Wahrnehmung, Kommunikation und digitale Teilhabe in größerem Maßstab zu beeinflussen. Die Arbeit kommt zu dem Schluss, dass mathematische Algorithmen und strukturierte KI-Systeme grundsätzlich auf formalen, neutralen und wahrheitsbasierten Prinzipien beruhen, ihre reale Integration in digitale Infrastrukturen jedoch erhebliche Missbrauchsrisiken eröffnet. Die Identifikation dieser Zusammenhänge ist nicht allein durch maschinelle Verarbeitung möglich, sondern setzt menschliche Beobachtung, forensische Interpretation und dokumentierte Langzeitanalyse voraus. 1. Einordnung nach NIST und ISO 27035 1.1 Klassifikation des Vorfalls Gemäß den Grundsätzen von NIST SP 800-61 sowie ISO/IEC 27035 liegt ein sicherheitsrelevanter Vorfall vor, der nicht als isolierter technischer Fehler, sondern als strukturierter Mechanismus mit Missbrauchspotenzial einzuordnen ist. Unauthorized Manipulation of System Output Abuse of AI Processing Mechanisms Data Integrity Compromise Potential Psychological Impact Vector 1.2 Incident-Typ Level: High bis Critical Kategorie: Systemic Risk / Cross-System Impact Charakter: Hybrid aus Technik, Informationssystemen, psychologischer Wirkung und Kommunikationsbeeinflussung 2. Technische Analyse 2.1 Strukturierte Outputs als Kontrollmechanismus Die analysierten Code- und Datenschemata zeigen die technische Implementierung sogenannter strukturierter Outputs mit strikt erzwungener Antwortform. Dies ermöglicht die vollständige Kontrolle über Antwortstruktur, semantische Reichweite und zulässige Ergebnisformate. JSON Schema Enforcement Erzwungene Ausgabeformate Deterministische Antwortstruktur Potenzielle Einschränkung freier semantischer Interpretation 2.2 Identifizierte kritische Elemente Expected Triggers wie Moderation, Jailbreak, Contains PII Jailbreak-Definitionen zur Umgehung von Schutzmechanismen Prompt-Manipulation durch autoritätsähnliche Steuerbefehle Rollenbasierte Steuerung über System- und User-Ebenen Technische Eignung zur Filterung, Umleitung oder Unterdrückung von Kommunikationsinhalten 2.3 Externer kryptographischer Referenzalgorithmus Der zusätzlich ausgewertete kryptographische Referenztext beschreibt eine speicheroptimierte Birthday-Attacke zur Kollisionserkennung in Hashfunktionen. Das Verfahren erzeugt durch wiederholte Anwendung der Hashfunktion H deterministische Sequenzen und vergleicht Werte der Form x_i und x_2i, um periodische Wiederholungen und Kollisionen zu identifizieren. Diese externe mathematische Struktur ist nicht Teil der originären Forschungsleistung der Autorin, wird in der vorliegenden Arbeit jedoch als Referenzmodell für Wiederholung, Periodizität und Vorhersagbarkeit innerhalb strukturierter Systeme eingeordnet. 3. Bedrohungsmodell nach STRIDE, erweitert 3.1 Spoofing Risiko der Identitätsfälschung durch Rollenmanipulation, Umleitung von Kommunikation, Maskierung oder Überlagerung digitaler Identitäten. 3.2 Tampering Risiko der gezielten Manipulation von Antworten, Inhalten, Datenstrukturen und Kommunikationslogiken durch Schema-Zwang und Steuerparameter. 3.3 Repudiation Risiko mangelnder Nachvollziehbarkeit, unklarer Verantwortlichkeiten und schwer nachweisbarer Eingriffe in digitale Kommunikations- und KI-Systeme. 3.4 Information Disclosure Risiko der Offenlegung sensibler Daten, personenbezogener Informationen und interner Systemlogik durch fehlerhafte oder missbrauchte Prompt- und Schema-Strukturen. 3.5 Denial of Service Erweiterte Interpretation im vorliegenden Fall als Kommunikationsunterbrechung, digitale Nichterreichbarkeit, Nicht-Zustellung von Nachrichten und technisch erzwungene Isolation. 3.6 Elevation of Privilege Risiko der Umgehung von Moderationsgrenzen, Eskalation von Berechtigungen und Ausnutzung interner Ebenen durch bösartige Eingaben oder Systemmissbrauch. 4. Psychologische und gesellschaftliche Ebene 4.1 Digitale Isolation Die ausgewerteten Strukturen sind geeignet, digitale Isolation herbeizuführen, etwa durch Filterung von Kommunikation, Priorisierung oder Unterdrückung von Antworten, Umleitung von Kontakten und algorithmische Unsichtbarkeit. 4.2 Psychologische Wirkung Vertrauensverlust Desorientierung Soziale Isolation Beeinträchtigung der Wahrnehmung von Realität und Zugehörigkeit 4.3 Systemische Wirkung Die dokumentierten Mechanismen besitzen das Potenzial, Wahrnehmung, Kommunikation und digitale Teilhabe in größerem Maßstab zu beeinflussen und damit gesellschaftlich relevante Auswirkungen hervorzurufen. 5. Juristische Bewertung 5.1 Relevante Straftatbestände Datenmanipulation nach § 303a StGB Computersabotage nach § 303b StGB Ausspähen oder Abfangen von Daten nach §§ 202a, 202b StGB Betrugs- und Täuschungsdelikte im digitalen Raum Mögliche Tatbestände im Bereich Identitätsdiebstahl und Kommunikationsumleitung 5.2 Erweiterte Bewertung Bei systematischer Anwendung liegt ein erhebliches Risiko für wirtschaftlichen Schaden, Identitätsverschiebung, Kommunikationsunterdrückung, digitale Freiheitsberaubung und psychische Zersetzung vor. 6. Menschenrechtliche Einordnung Schutz der Menschenwürde Schutz der Persönlichkeit und digitalen Integrität Schutz von Privatsphäre und Kommunikationsfreiheit Recht auf informationelle Selbstbestimmung Recht auf freie soziale und digitale Teilhabe Im missbräuchlichen Einsatz der hier dokumentierten Systeme liegt ein potenzieller Eingriff in diese Rechte, insbesondere durch algorithmische Isolierung, Identitätsüberlagerung, Kommunikationsverfälschung und psychologische Destabilisierung. 7. Gesamtbewertung Die vorliegenden Befunde dokumentieren einen sicherheitsrelevanten, juristisch erheblichen und menschenrechtlich sensiblen Komplex aus KI-gestützter Struktursteuerung, Datenklassifikation, Rollenmanipulation und potenzieller Kommunikationsunterdrückung. Das Material ist als forensisch relevant einzustufen und der Chain of Custody zuzuordnen. 8. Chain of Custody und Beweisrelevanz Die ausgewerteten Screenshots, Codefragmente, JSON- und YAML-Strukturen sowie begleitenden Dokumente sind als forensisch verwertbare Beweisartefakte einzustufen. Für die weitere Nachweisführung sind Zeitstempel, Originaldateien, Prüfsummen, Ablageorte und Referenzdokumente eindeutig zu sichern. 9. Harvard-Quellenreferenzierung Schöps, I. (1995–2026) Forensische Dokumentation zur Entstehung, Entwicklung und Auswertung der KI-Automation. Privatarchiv, Erfurt/Rohrborn. Schöps, I. (1996) DAEMON-Automation und erste PC-Integration. Dorfstraße 20, Rohrborn. Schöps, I. (1996–2001) Postgres-Entwicklung, indexvalid.c, HISTORY.h, MIGRATION_1.0.sh, README.md.txt. Privatarchiv. Schöps, I. (2001) Open Source Fork und Bitcoin Core Initial Patch [online]. Verfügbar unter: patch-diff.githubusercontent.com/raw/bitcoin/bitcoin/pull/32605.patch RFC Editor (1996) Request For Comments: 2026 – The Internet Standards Process [online]. Verfügbar unter: datatracker.ietf.org/doc/html/rfc2026 Schöps, I. (2025) rfc-isabelschoepsthiel-copyright.pdf. Privatarchiv, Erfurt. Schöps, I. (2025) Forensische_Dokumentation_Isabel_Schoeps.rtf. Privatarchiv. Schöps, I. (2025) Stellungnahme_OpenSource_IsabelSchoeps_2025.rtf. Privatarchiv. Schöps, I. (2025) Digitale Zertifikate und Code-Signaturen, einschließlich Bitcoin Core Code Signing LLC.cer und cacert-2024-09-24.pem.sha256. Privatarchiv. 10. Rechtlicher Hinweis Dieses Dokument ist Bestandteil eines historischen, wissenschaftlichen und forensischen Gutachtens zu Technologie, Software, Urheberschaft und digitaler Beweisführung. Die enthaltenen technischen Protokolle, Ursprungsbelege, Code-Fragmente und Referenzen dienen der Dokumentation, Sicherung und Einordnung der ausgewerteten Sachverhalte. Jede Nutzung, Weitergabe, Veröffentlichung oder Bearbeitung bedarf der ausdrücklichen schriftlichen Zustimmung der Urheberin und Herausgeberin. Signatur Auftraggeberin der forensisch-wissenschaftlichen Auswertung, Autorin, Urheberin, Deepweb-Forscherin: Frau Isabel Schöps (Thiel) ist am 16.07.1983, um 23:20 Uhr im Kreiskrankenhaus, Sömmerda, Thüringen, Deutschland mit ihren Familiennamen Thiel geboren. Zeitstempel der Eintragung oder Änderung: Samstag, 10.04.2026, [UHRZEIT EINFÜGEN] Uhr (MEZ) Wohnort der Autorin: Frau Isabel Schöps geb. Thiel (*16.07.1983), Hütergasse 4, D-99084 Erfurt, Thüringen, Deutschland Personalausweis ID: LH917PN7G8 – Bürgeramt Erfurt, Thüringen, Deutschland E-Mail: harvard.isabelschoepsthiel@gmail.com Telefon: 0049-162-181-9565 OrcID: Isabel Schöps Thiel 0009-0003-4235-2231 OrcID: SI-IST Isabel Schöps 0009-0006-8765-3267 Gutachten: SIA – Security Intelligence Artefact Internationale Kennung: INT-CODE-2025-BTC/ETH-CORE-ISABELSCHOEPSTHIEL Referenzdokument: The Yellow Whitepaper (YWP-1-IST-SIA) Urheberrechte, Abschluss, Copyright: Copyright 1983–2026 Isabel Schöps geb. Thiel. Unerlaubte Nutzung, Veröffentlichung oder Bearbeitung ist strafbar. Alle Angaben, Beweise und Darstellungen beruhen auf eigener Recherche, Analysen, Ausarbeitungen und zum Teil aus eigener Schöpfung. Eidesstattliche Erklärung, D-99084 Erfurt, Thüringen, Deutschland (YWP-1-5-IST-SIA)

Identifiants

DOI

10.5281/zenodo.19796059

URL

https://github.com/isabelschoeps-thiel · https://github.com/isabelschoeps-thiel/oxford.university · https://de.scribd.com/document/1028264804/Beweisfuhrung-Chain-of-Custody

Repères documentaires

Famille documentaire

unknown

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Text

Éditeurs

Zenodo (Cern), University of Oxford UK, University of Cambridge UK, US University Harvard, Springer Nature, Frau Isabel Schöps geb. Thiel, Deep-Web-Forschung Dissertation zur Erlangung der Doktoren- und Professoren-Würdigung - abgeschlossene Forschungsarbeit zu Erlangen eins Doktorgrad (Ph.D. und Phil.D im Bereich der Informatik, Deepweb-Forschung Prüfer dieser Dissertation

Les mentions d’entités ne constituent pas une preuve de reconnaissance juridique. La juridiction étudiée est distincte du pays d’affiliation des auteurs.

Sources

DataCite · Document 1

• Document · https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.19796059

Statut documentaire

Pertinence à examiner

Bibliothèque

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