Automatisierung, sichere Firmware und Robotik: Einblicke in meine Arbeit.
NXP / WERKSTUDENT · DEVELOPMENT OPERATIONS
Vom Build zur Transparenz.
Ich pflege und erweitere Jenkins-Pipelines für Builds und Tests, automatisiere Umgebungen mit Ansible und entwickle Observability mit Grafana und Prometheus. Außerdem arbeite ich gemeinsam mit dem Team an einer PostgreSQL-basierten Engineering-KPI-Plattform.
Implementierung der Firmware-Signaturprüfung mit SPHINCS+ und Vergleich von SPHINCS+ und LMS auf dem NXP i.MX93. Entwicklung einer Python-/PySide6-Anwendung mit SQLite für Schlüsselverwaltung und Firmware-Signierung.
SPHINCS+LMSi.MX93PythonPySide6
Okt 2024 – Jan 2025 · Bachelorarbeit
SignierenPrüfenAktualisieren
Illustrative Darstellung · Kein Foto der Thesis-HardwareFirmware-DemoUpdate abspielen · Drei Ergebnisse vergleichen
ERGÄNZENDES BROWSER-EXPERIMENT
Von der Signatur zum sicheren Start.
Ein vollständiges Update abspielen, dann Manipulation und Wiederherstellung vergleichen. Echte ECDSA-Prüfung; modellierter Start.
Illustrative Hardware. A und B stehen für logische Firmware-Slots, nicht für getrennte Chips. Kryptografie läuft im Browser; Start und Wiederherstellung sind modelliert.
SHA-256 sowie ECDSA-P-256-Signierung und -Verifikation laufen lokal über Web Crypto mit einer 4-KiB-Demonstrationsdatei. Signieren authentifiziert die Daten, verschlüsselt sie aber nicht. Der private Schlüssel ist nicht exportierbar. Jedes Zurücksetzen startet ein neues Experiment; Dateien und Schlüssel werden nicht hochgeladen.
Herausgeber und Gerät sind logische Rollen in einem Browser, keine isolierte Hardware. A/B-Speicherung, vertrauenswürdige Zähler, Neustart und Funktionsbestätigung sind modelliert. Dies ist ein Lernprotokoll, keine einsetzbare Firmware und keine AHAB-, MCUboot- oder SUIT-Implementierung.
Was ist beim i.MX93 anders?
NXPs AHAB-Verfahren authentifiziert Boot-Container über die ROM-/EdgeLock-Enclave-Vertrauenskette. SPL und DDR-Initialisierung gehen späteren Boot-Komponenten voraus. Dieses generische Update-Experiment emuliert weder diese Hardware noch ihr Containerformat.
Und Post-Quanten-Signaturen?
Dieses Experiment nutzt klassisches ECDSA. SLH-DSA ist das standardisierte hashbasierte Verfahren auf Grundlage von SPHINCS+. LMS ist zustandsbehaftet und erfordert sorgfältige Verwaltung des Signierzustands. Keines der PQC-Verfahren wird hier ausgeführt.
Ein Szenario ausführen, um den erzeugten Fingerabdruck des öffentlichen Schlüssels, das Manifest, die Signatur und die Datei-Hashes zu untersuchen.
02
ROBOTIK · MIT / MENOUFIA
Roboter für die Zusammenarbeit.
Am MIT habe ich autonome Roboter für Probensammlung und Kommunikation entworfen, programmiert und getestet. Unser internationales Team gewann den ersten Platz beim IDC ROBOCON.
WETTBEWERB
IDC ROBOCON
TEAM
International
ERGEBNIS
Erster Platz
Anschließend leitete ich ein studentisches Robotikteam an der Menoufia University und koordinierte mechanische, elektrische und Software-Aufgaben.
Eine Hamburger Community-Website zuverlässig bereitstellen und im laufenden Betrieb betreuen.
Mein Beitrag
Mitarbeit an Bereitstellung und Betrieb: GitHub Actions, Docker / Compose und Nginx auf einem IONOS VPS, mit Healthchecks und Prüfung von Security-Headern.
Einblick
Die Website und das öffentliche Repository zeigen die Anwendung und den dokumentierten Deployment-Ablauf.
Einblick in die produktive Website · Oktober 202604
EMBEDDED / IoT · HAW
Sichere intelligente Lieferkette.
Vernetzte Container verbinden Sensordaten, Standortverfolgung und Embedded-Sicherheit.
Technische Details
Intelligente Container mit Sensoren, GPS und IoT-Knoten zur Echtzeitverfolgung. Sichere Speicherung, Provisioning und Schlüsselverwaltung in einem verteilten Embedded-System unter Nutzung von RIOT-OS-Konzepten.
IoTRIOT OSGPSSensoren
2023 · Hochschulprojekt
05
EMBEDDED-KOMMUNIKATION · HAW
Bussysteme und Sensoren.
Vergleich von Kommunikationsprotokollen und Dokumentation passender Lösungen für Embedded-Systeme.
Technische Details
Analyse von Ethernet, CAN, SPI, USB und RS485 für Embedded-Systeme. Vergleich der Protokolle und Dokumentation von Kommunikationsanforderungen und Auswahlkriterien.
Eine Änderung durchläuft sechs verbundene Systeme.
Bereit
AUSGEWÄHLTES SYSTEM01 / Code
Ziehen zum Drehen · Station auswählen
Illustrative Simulation · keine Live-Daten
RELEASE-PFAD / SIMULATIONVon der Änderung zur sicheren Auslieferung.Wähle ein Szenario
BESTANDENE SCHRITTE00 / 06ÄNDERUNG01
⌘
01 / SOURCE02 / DELIVERY
Tempo
Starte die Simulation oder gehe Schritt für Schritt vor. Wähle eine Station für Details.
STATION IM DETAIL
Code
01 / 06
Eine Änderung landet in der Versionsverwaltung. Ein Commit oder Pull Request kann eine Pipeline starten.
GitPull request
ENTSCHEIDUNGWartet auf einen Lauf
AKTIVITÄT
Pipeline-Protokoll
00Szenario wählen und Pipeline starten.
Simulierte Ereignisse · keine Verbindung zu NXP-Systemen
FEEDBACK NACH DEM DEPLOYMENT
Den Release beobachten.
Wartet auf Deployment
Ein simulierter Gesundheitsindex zeigt, wie Monitoring einen Rollback unterstützen kann. Die Werte sind Beispiele, keine Messdaten.
Nach dem Deployment erscheint hier das Gesundheitsfeedback.
DEPLOYBEOBACHTENENTSCHEIDUNG
In diesem Lauf wurde noch kein Release bereitgestellt.
↗
Wähle ein Szenario und sieh, wie Prüfungen und Feedback zusammenwirken.
ERGEBNISSE VERGLEICHEN
Deine letzten Läufe.
Schließe einen Lauf ab, um Ergebnisse zu vergleichen. Der Verlauf bleibt nur auf dieser Seite.
Bis zu vier simulierte Läufe · wähle einen Lauf, um sein Szenario erneut zu laden.
BERUFLICHER HINTERGRUND
Bei NXP arbeite ich mit Jenkins für Build- und Testautomatisierung, Ansible und Observability-Werkzeugen. Dieses Lab ist eine vereinfachte Illustration, keine NXP-Pipeline und keine Darstellung von Produktionsdaten.
INTERAKTIVE STUDIE / 06Zusammenhänge erkunden.Eine illustrative Engineering-Welt verbindet die Fachgebiete hinter den Projekten. Wähle einen Bereich oder gehe direkt zu den Projekten.+
Wähle ein Gebiet und entdecke die Engineering-Welt.Zum Drehen ziehen; über ± Zoom und Feld einstellen.
Die interaktive 3D-Ansicht ist nicht verfügbar oder der Datensparmodus ist aktiv. Über die Projektlinks unten kannst du weiter erkunden.
Engineering entdecken
Geführte Navigation
ENGINEERING ENTDECKEN01 / 04
Station wählen oder dem Pfad folgen
EMBEDDED SYSTEMS · AKTUELLES STUDIUM
Von Elektronik bis Embedded Software: FPGA- und CNN-Konzepte sind Teil meines aktuellen Masterstudiums.
SignaleBerechnungSysteme
Über diese Darstellung
Die Balken zeigen Werte aus dem Abtastexperiment: Die Höhe steht für den Betrag, Türkis für nicht negative und Bernstein für negative Werte. Ein Ring markiert den gewählten Wert. Es sind keine Gerätedaten.
Die 24 violetten äußeren Balken zeigen relative FFT-Bandmaxima von 0–256 Hz im gewählten Zeitfenster. Ein heller Punkt markiert das stärkste Band. Die Daten sind synthetisch.
Das Filterexperiment ist eine Veranschaulichung, kein trainiertes Netz und keine FPGA-Implementierung.
Ein prozeduraler WebGL-Shader formt das Feld auf der GPU innerhalb der bestehenden 3D-Szene. Fluss und Konturen sind visuelle Metaphern. In der Spektrumansicht fassen acht Sektoren die 24 berechneten FFT-Bänder zusammen; jeder zeigt das stärkste Band auf einer begrenzten dB-Anzeigeskala.
Kameraperspektive und Zoom
ANSICHT STEUERN
WELT → PRAXIS
Dem Zusammenhang folgen.
Vom visuellen Modell zu den Ideen und der Arbeit dahinter.
01 / HARDWARE & SIGNALE
Von Signalen zu Systemen.
Erkunde ein mathematisches Signal und die FPGA- und CNN-Themen meines aktuellen Studiums.
Aktiviere JavaScript, um diese interaktive Berechnung zu erkunden.
01 / EINGABE
Pixel antippen zum Zeichnen. Mit den Pfeiltasten bewegen und mit der Leertaste umschalten. Der goldene Rahmen markiert das ausgewählte Filterfenster.
MUSTERWERKZEUGE
Zum Füllen über die Felder ziehen. Modus ausschalten, um über dem Gitter zu scrollen oder einzelne Felder zu löschen.
02 / FILTER3 × 3
÷ 1
03 / MERKMALSKARTE3 × 3
INPUT / 5 × 5OUTPUT / 3 × 3
Zum Drehen ziehen
Einen Ausgabewert auswählen
Aktiviere Bewegung, um den Scan abzuspielen.
PositivNegativ
Eine Browser-Berechnung, inspiriert von CNNs: ein 3 × 3-Filter, Schrittweite 1, ohne Padding. Die Höhe zeigt den Betrag, die Farbe das Vorzeichen. Dies ist keine FPGA-Implementierung und kein trainiertes neuronales Netz.
02 / SIGNALESampling-LaborEin Signal verändern und sehen, wie Abtastung täuschen kann.+
INTERAKTIVES ENGINEERING / 01
Sehen, was beim Abtasten verloren geht.
Ändere ein Signal und seine Abtastrate. Beobachte, wie dieselben Abtastwerte auf eine andere Frequenz hindeuten können.
Dieses Browser-Experiment benötigt JavaScript. Bei zu langsamer Abtastung kann ein Signal eine andere Frequenz vortäuschen.
EINE SEKUNDE / ZEITBEREICHIM BROWSER BERECHNET
0 s1 s
Die Animation ist pausiert; die manuellen Bedienelemente funktionieren weiterhin.
Ursprünglicher SinusAbtastpunkteEin anderer Sinus mit denselben AbtastwertenGestrichelte Linien verbinden die Punkte; sie sind keine Signalrekonstruktion.
SZENARIO AUSPROBIEREN
Die Beispiele beginnen bei 0° Phase. Wähle die Grenze und verändere anschließend die Phase.
BEOBACHTUNGBelow Nyquist
The sampling rate is more than twice the signal frequency.
Nyquist-Frequenz
10 Hz
Gefalteter Frequenzbetrag
3 Hz
Wie wird das berechnet?
Die Signalfrequenz wird in das Intervall zwischen null und der halben Abtastrate gefaltet.
3 mod 20 = 3 · min(3, 20 − 3) = 3 Hz
Der gefaltete Wert ist ein Frequenzbetrag. Aus den Abtastwerten allein lässt sich das ursprüngliche Signal nicht eindeutig bestimmen.
FREQUENZBEREICH / INTERAKTIVSpektrum-Studio öffnenErkunde, was eine FFT über ein synthetisches Signal zeigt.↗
Aktiviere JavaScript, um das Spektrum zu berechnen und zu erkunden. Es werden weder Audio, Mikrofon noch Geräteverbindung verwendet.
SPEKTRUM-STUDIO / 01
Sieh die Frequenzen in einem Signal.
Erzeuge ein synthetisches Signal und vergleiche, wie die FFT seine Komponenten trennt. Das Wasserfalldiagramm zeigt eine Folge berechneter Zeitfenster.
Diagrammbereich: −72 bis +6 dB. Zahlenwerte reichen bis −96 dB.
Anderes Fenster bei diesem Bin: —
BERECHNETE ZEITFENSTER0–256 Hz →
Erstes ZeitfensterLetztes Zeitfenster
Das Wasserfalldiagramm ist nicht verfügbar, aber Spektrum und Zahlenwerte bleiben verfügbar.
Bewegung ist pausiert; nutze den Zeitfenster-Regler.
Die Zeitfenster verlaufen von oben nach unten; heller bedeutet stärkerer FFT-Betrag. Tippe auf ein Zeitfenster oder nutze den Regler. Sweep verändert den Ton; bei einem oder zwei Tönen wird dasselbe Zeitfenster wiederholt. Dies sind keine aufgezeichneten Sensordaten.
SIGNAL ERZEUGEN
Ein einzelner synthetischer Sinus macht Leckage sichtbar.
Vergleiche beide Positionen, um spektrale Leckage zu sehen.
Der zweite Sinus hat 55 % der Amplitude des ersten Tons und den gewählten Frequenzabstand.
ANALYSECalculating…
Primärton im Zeitfenster
—
Stärkster dargestellter Bin
—
Bin-Abstand
—
Maximaler Pegel
—
Was zeigt die Darstellung?
Ein Hann-Fenster verringert spektrale Leckage, verbreitert aber die Peaks. Eine größere FFT verringert den Bin-Abstand. Der Pegel bezieht sich auf einen Sinus mit Amplitude eins und ist keine kalibrierte Messung.
Synthetische Demonstration mit 1.024 Abtastwerten pro Sekunde. Der Sweep ist eine Folge unabhängiger stationärer Töne. Dies sind weder Live-Telemetrie noch Audio, ein trainiertes Netz oder eine FPGA-Implementierung.
Dieselbe Frequenz und Phase werden mit 1.024 Abtastwerten pro Sekunde synthetisch erzeugt.
Ein ideales mathematisches Beispiel, keine Live-Sensordaten. Der ursprüngliche Sinus hat eine einstellbare Phase; angezeigt wird der gefaltete Frequenzbetrag.
04 — ÜBER MICH
Neugierig im Denken. Praktisch im Handeln.
Ich bin Information-Engineering-Absolvent und Masterstudent der Microelectronic Systems in Hamburg. Meine Erfahrung umfasst DevOps, Embedded Software, Robotik, Elektronik und Halbleitersicherheit.
Bei NXP arbeite ich außerdem an Automatisierung, Build-Systemen und Observability für die Entwicklung sicherer Software.