Smartphones sind in unserem Alltag allgegenwärtig geworden und haben weltweit mehrere Milliarden aktive Nutzer. Das breite Funktionsspektrum moderner mobiler Geräte wird durch zahlreiche eingebettete Sensoren erweitert. Der Zugang zu diesen Sensoren für Drittanwendungen führt aber zu neuen Sicherheits- und Datenschutzrisiken. Aktuelle Forschung zeigt, dass Angreifer aus den Messungen der Bewegungssensoren private Tastatureingaben, Standorte oder Sprache der Nutzer schließen können. Außerdem kann der Sensor selbst für externe physische Störungen anfällig sein, was zu Angriffen auf sensorbasierte Systeme führen kann. In dieser Dissertation erforschen wir, wie Reaktionen von Sensoren auf bösartige physikalische Störungen zum Aufbau verdeckter Kommunikationskanäle zwischen ansonsten isolierten Geräten oder Prozessen ausgenutzt werden können. Wir stellen mehrere verdeckte Kanäle vor, die Anfälligkeiten der Sensoren auf elektromagnetische und akustische Störungen verwenden, um sensible Daten zwischen Geräten ohne spezielle Ausrüstung zu übertragen. Diese Kanäle ermöglichen es auch, Informationen zwischen Prozessen innerhalb des Smartphones zu übermitteln und so die Isolation mehrerer Prozesse durchzubrechen. Darüber hinaus erläutern wir, wie sensorbasierte verdeckte Kanäle Benutzerprofile auf zwei verschiedenen Geräten oder in zwei verschiedenen Anwendungen verknüpfen können. Infolgedessen gefährden sie die Privatsphäre der Endnutzer. Schließlich stellen wir ein Framework vor, das automatisch verdeckte Kanäle identifiziert, die auf physischen Interferenzen zwischen Hardwarekomponenten des Geräts basieren. Das Framework ermöglicht es uns, verschiedene Paare von Hardwarekomponenten auf zahlreichen mobilen Geräten einheitlich zu testen. Mithilfe des Frameworks können wir sowohl bereits bekannte verdeckte Kanäle auf Smartphones bestätigen, als auch die neue Interferenzquellen entdecken, die zum Aufbau verdeckter Kanäle verwendet werden können. Mit dem Schwerpunkt auf mobilen Plattformen wollen wir die Bedrohungen durch verdeckte Kanäle in sensorbasierten Systemen hervorheben und für holistische Methoden eintreten, die entsprechende Sicherheits- und Datenschutzrisiken proaktiv erkennen und bewerten können.