Methods to improve debug flow for intellectual property protection

Abstract. Every company wants to protect their intellectual property and limit customer visibility of confidential information. A company may protect its proprietary information by different ways. This thesis will compare different methods that try to protect intellectual property while maintaining the software debugging capability. Working with binary libraries without debug information makes customer support very difficult. When a company is developing a new product, time to market is important. Usually, the last months are very busy resolving urgent customer issues. Especially during this period, the slow process of debugging customer issues without debug information can cause delays and increase time to market. The goal of this thesis is to compare methods that protects intellectual property by making reverse engineering more difficult. Study of the upcoming GNU Compiler Collection (GCC) features related to debug data formats, such as DWARF5, is also carried out while working with the thesis. The approaches tried were split DWARF, injecting ELF files, stripping debug data, and code obfuscation. Also optimisation and their effect on disassembly was studied. The best solution was to compile the software with debug symbols and strip them to a separate file. This way the symbol data can be loaded separately into GDB. The symbol data layout and addresses are also always correct with the solution.Virheiden etsinnän työnkulun parantaminen immateriaaliomaisuudet huomioiden. Tiivistelmä. Yritykset haluavat suojella immateriaaliomaisuuksiaan ja rajoittaa asiakkaiden näkyvyyttä tietylle tasolle asti. Tämä lopputyö vertailee eri metodeja jotka koittavat suojata immateriaaliomaisuuksia, ilman että ohjelmiston virheidenkorjattavuus kärsii. Binäärikirjastot ilman virheenkorjaustietoja vaikeuttavat asiakkaan tukemista. Uutta tuotetta kehitettäessä, markkinoille tuloaika on yritykselle tärkeää. Yleensä viimeiset kuukaudet ovat kiireisiä asiakkaan ongelmien tutkimuksien kanssa ja kyseiset ongelmat tulisi olla ratkaistuna mahdollisimman nopeasti. Tämän lopputyön tavoitteena on vertailla mahdollisia metodeja, jotka suojaavat immateriaaliomaisuutta takaisinmallinnusta vastaan. Tarkoituksena on myös tutkia tulevia GNU kääntäjä-kokoelman (GCC:n) ominaisuuksia liittyen virheenkorjaustietoformaatteihin, kuten DWARF5. Ongelman ratkaisuun koitettiin pilkottuja virheenkorjaustietoja, ELFtiedoston injektointia, virheenkorjaustiedon riisumista ohjelmistosta ja koodin obfuskointia. Myös optimoinnin vaikutusta konekielestä takaisinmallinnettuun Assembly-muotoon tutkittiin. Paras ratkaisu oli kääntää ohjelmisto virheenkorjaustiedolla ja riisua ne omaan erilliseen tiedostoon. Näin ohjelmiston symbolitieto pystytään latamaan erikseen virheenjäljittemänä käytettyyn GNU Debuggeriin (GDB:hen). Näin symbolitietojen rakenne ja osoitteet ovat myös aina paikkansapitävät

A visualization service for Parkinson’s disease motoric measurements

Abstract. In the era of affordable sensors and smart devices, medical self measurements are increasingly common. Currently, powerful mobile phones and different sensor systems facilitate a variety of use cases for patients, enthusiasts and experts alike to measure their bodily condition. Visualizing the results of these measurements is not always a certainty, as the data could be complex or difficult to interpret in some other way. We design and develop a web application to visualize measurement data collected with an existing self-measurement application called STOP. STOP collects acceleration and gyroscopic data about hand tremor with parkinson’s disease patients. Our application, Medidash, draws dynamic temporal cartesian graphs from these measurements. Medidash consists of an existing AWARE-database and a Python-Dash based web application.Visualisointipalvelu Parkinsonin taudin oireiden mittausten kuvaamiseen. Tiivistelmä. Edullisen kuluttajaelektroniikan ja älylaitteiden aikakaudella lääketieteellinen mittaaminen yleistyy voimakkaasti. Nykyiset tehokkaat matkapuhelimet ja erilaiset sensorijärjestelmät mahdollistavat erilaisia käyttötarkoituksia terveyden mittaamiseen niin potilaille, ammattilaisille kuin harrastajillekin. Näiden mittausten visualisointi ei aina ole itsestäänselvyys, sillä kerätty data saattaa olla monimutkaista tai muuten hankalasti tulkittavaa. Suunnitelemme ja kehitämme verkkosovelluksen jo olemassa olevalla kehonmittausta tekevällä STOP-applikaatiolla kerätyn datan visualisointiin. STOP kerää kiihtyvyysanturilla ja gyroskoopilla dataa Parkinsonin taudin potilaiden käsien tärinästä. Kehittämämme sovellus, Medidash, piirtää dynaamisia kuvaajia mitatun datan visualisoimiseksi. Medidash koostuu jo olemassaolevasta AWARE-tietokannasta sekä Python-Dash-pohjaisesta verkkoapplikaatiosta