Software is doped if it contains a hidden functionality that is intentionally included by the manufacturer and is not in the interest of the user or society. This thesis complements this informal definition by a set of formal cleanness definitions that characterise the absence of software doping. These definitions reflect common expectations on clean software behaviour and are applicable to many types of software, from printers to cars to discriminatory AI systems. We use these definitions to propose white-box and black-box analysis techniques to detect software doping. In particular, we present a provably correct, model-based testing algorithm that is intertwined with a probabilistic-falsification-based test input selection technique. We identify and explain how to overcome the challenges that are specific to real-world software doping tests and analyses. The most prominent example of software doping in recent years is the Diesel Emissions Scandal. We demonstrate the strength of our cleanness definitions and analysis techniques by applying them to emission cleaning systems of diesel cars. All our car related research is unified in a Car Data Platform. The mobile app LolaDrives is one building block of this platform; it supports conducting real-driving emissions tests and provides feedback to the user in how far a trip satisfies driving conditions that are defined by official regulations.Software ist gedopt wenn sie eine versteckte Funktionalität enthält, die vom Hersteller beabsichtigt ist und deren Existenz nicht im Interesse des Benutzers oder der Gesellschaft ist. Die vorliegende Arbeit ergänzt diese nicht formale Definition um eine Menge von Cleanness-Definitionen, die die Abwesenheit von Software Doping charakterisieren. Diese Definitionen spiegeln allgemeine Erwartungen an "sauberes" Softwareverhalten wider und sie sind auf viele Arten von Software anwendbar, vom Drucker über Autos bis hin zu diskriminierenden KI-Systemen. Wir verwenden diese Definitionen um sowohl white-box, als auch black-box Analyseverfahren zur Verfügung zu stellen, die in der Lage sind Software Doping zu erkennen. Insbesondere stellen wir einen korrekt bewiesenen Algorithmus für modellbasierte Tests vor, der eng verflochten ist mit einer Test-Input-Generierung basierend auf einer Probabilistic-Falsification-Technik. Wir identifizieren Hürden hinsichtlich Software-Doping-Tests in der echten Welt und erklären, wie diese bewältigt werden können. Das bekannteste Beispiel für Software Doping in den letzten Jahren ist der Diesel-Abgasskandal. Wir demonstrieren die Fähigkeiten unserer Cleanness-Definitionen und Analyseverfahren, indem wir diese auf Abgasreinigungssystem von Dieselfahrzeugen anwenden. Unsere gesamte auto-basierte Forschung kommt in der Car Data Platform zusammen. Die mobile App LolaDrives ist eine Kernkomponente dieser Plattform; sie unterstützt bei der Durchführung von Abgasmessungen auf der Straße und gibt dem Fahrer Feedback inwiefern eine Fahrt den offiziellen Anforderungen der EU-Norm der Real-Driving Emissions entspricht
