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Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Nutzung von Reinforcement Learning in der Informationsbeschaffungs-Phase eines Penetration Tests. Es werden Kernprobleme in den bisherigen Ansätzen anderer das Thema betreffender wissenschaftlicher Arbeiten analysiert und praktische Lösungsansätze für diese bisherigen Hindernisse vorgestellt und implementiert. Die Arbeit zeigt damit eine beispielhafte Implementierung eines Reinforcement Learning Agenten zur Automatisierung der Informationsbeschaffungs-Phase eines Penetration Tests und stellt Lösungen für existierende Probleme in diesem Bereich dar.
Eingebettet wird diese wissenschaftliche Arbeit in die Anforderungen der Herrenknecht AG hinsichtlich der Absicherung des Tunnelbohrmaschinen-Netzwerks. Dabei werden praktische Ergebnisse des eigen entwickelten Reinforcement Learning Modells im Tunnelbohrmaschinen-Test-Netzwerk der Herrenknecht AG vorgestellt.
Diese Arbeit widmet sich dem Anleger der aktuellen Maschinengeneration der HEIDELBERG Speedmaster XL 106, diese erreicht eine maximale Druckgeschwindigkeit von 21 000 bedruckten Bögen pro Stunde (Bg/h) und stößt bei einer Bedruckstoffdicke von 0,6 mm an ihre technischen Grenzen. Ein vollautomatisierter Auto-Non-Stopp-Wechsel (ANS-Wechsel) zur Gewährleistung einer kontinuierlichen Bedruckstoffzufuhr an der Druckmaschine ist bei maximaler Druckgeschwindigkeit von 21 000 Bg/h oberhalb dieser Bedruckstoffdicke nicht mehr möglich. Es besteht die Forderung nach höheren Bedruckstoffdicken bei unverändert maximaler Druckgeschwindigkeit von 21 000 Bg/h und gleichzeitiger Gewährleistung eines sicheren ANS-Wechselvorgangs.
Im Zuge dieser Arbeit wird durch eine Analyse zahlreicher Kundenmaschinen eine präzise Zielsetzung definiert. Eine eingehende Untersuchung des vollautomatischen ANS-Wechselvorgangs zur kontinuierlichen Bedruckstoffversorgung der Druckmaschine folgt. Dieser Wechselprozess wird im Laufe der Arbeit in seine Einflussfaktoren aufgeschlüsselt, die anschließend schrittweise und methodisch bezüglich der Zielsetzung definiert werden. Dabei wird der technische Grenzbereich des aktuellen Systems identifiziert und erweitert. Als Ergebnis gilt es, die betroffenen Komponenten erneut auf ihre Auslegung zu überprüfen, da sie aufgrund dieses erweiterten Grenzbereichs möglicherweise höheren Belastungen ausgesetzt sind. Die Untersuchung zeigt, dass es Situationen gibt, in denen sicherheitsrelevante Komponenten unzulässig stark beansprucht werden. Daher werden Lösungskonzepte vorgestellt, um die geforderten technischen Grenzen und sicherheitstechnischen Anforderungen zu erfüllen.
Leadgenerierung durch Marketing Automation im Vorfeld einer Messe am Beispiel der Firma SensoPart
(2023)
This master’s thesis presents a comprehensive report on a research project carried out in collaboration with SensoPart, a prominent manufacturer of sensors for industrial automation processes. The study focuses on the strategic planning, execution and analysis of a targeted lead generation campaign to support SensoParts participation in a major automation themed trade show. The decision-making process and different approaches used throughout the project are explained in a well-founded way, allowing the reader to understand the underlying thoughts and strategies. In addition, the elements of the campaign, including visuals such as images, graphs and key statistics, are presented to enhance understanding.
Oft anfallende Prozesse und Aufgaben im IT-Umfeld kosten viel Zeit und personelle Ressourcen. Zudem können bei einer manuellen Ausführung dieser Aufgaben Fehler entstehen. Die Effizienz und die Wettbewerbsfähigkeit derer Unternehmen sinkt, die diese Aufgaben nicht unter Kontrolle haben. Ziel ist es wiederkehrende Aufgaben mit wenig Aufwand zu automatisieren und so das Fehlerpotential zu vermindern.
Eine besondere Herausforderung ergibt sich hierbei in der Aggregation der diversen verteilten Konten, wie Mitarbeiterlaptop, Server und online genutzte Dienste.
In dieser Arbeit sollen zunächst Anforderungen an die zu entwickelnde Lösung festgelegt werden. Die erarbeiteten Anforderungen sollen anschließend den vorhandenen Lösungen gegenübergestellt werden, um diese bewerten zu können. Anschließend erfolgt die Implementierung einer neuen oder Anpassung und Erweiterung einer vorhandenen Lösung.
Das Verstehen und Extrahieren von Informationen aus Dokumenten stellt eine Herausforderung dar, welche den Einsatz weiterer Technologien bedarf. Vorliegende
Masterarbeit untersucht die Anwendbarkeit von Methoden des maschinellen Lernens im Bereich der Wissensextraktion auf Basis von Angebotsdokumenten. Hierbei gilt die Frage zu klären, inwiefern sich diese Dokumente eignen, um Strukturen
für die Modellierung mit einem Produktkonfigurator zu lernen. Kern der Arbeit stellen die Datenaufbereitung von PDF-Dokumenten sowie das Modeling multimodal
lernender Algorithmen dar. Abgesehen von Texten werden zusätzlich Layoutinformationen für das Lernen der Strukturen genutzt. Zudem werden die Ergebnisse der
erstellten Modelle evaluiert und die Güte in Anbetracht des vorliegenden Problems
bewertet.
Mit der prototypischen Implementierung einer automatisierten Dokumentengenerierung wird demonstriert, wie das extrahierte Wissen in der Software CAS Configurator Merlin genutzt werden kann.