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Steroid hormones (SHs) are a rising concern due to their high bioactivity, ubiquitous nature, and prolonged existence as a micropollutants in water, they pose a potential risk to both human health and the environment, even at low concentrations. Estrogens, progesterone, and testosterone are the three important types of steroids essential for human development and maintaining multiorgan balance, are focus to this concern. These steroid hormones originate
from various sources, including human and livestock excretions, veterinary medications, agricultural runoff, and pharmaceuticals, contributing to their presence in the environment. According to the recommendation of WHO, the guidance value for estradiol (E2) is 1 ng/L. There are several methods been attempted to remove the SH micropollutant by conventional water and wastewater technologies which are still under research. Among the various methods, electrochemical membrane reactor (EMR) is one of the emerging technologies that can address the challenge of insufficient SHs removal from the aquatic environment by conventional treatment. The degradation of SHs can be significantly influenced by various factors when treated with EMR.
In this project, the removal of SH and the important mechanism for the removal using carbon nanotube CNT-EMR is studied and the efficiency of CNT-EMR in treating the SH micropollutant is identified. By varying different parameters this experiment is carried out with the (PES-CNTs) ultrafiltration membrane. The study is carried out depending upon the SH removal based on the limiting factor such as cell voltage, flux, temperature, concentration, and type of the SH.
This thesis focuses on the development and implementation of a Datagram Transport Layer Security (DTLS) communication framework within the ns-3 network simulator, specifically targeting the LoRaWAN model network. The primary aim is to analyse the behaviour and performance of DTLS protocols across different network conditions within a LoRaWAN context. The key aspects of this work include the following.
Utilization of ns-3: This thesis leverages ns-3’s capabilities as a powerful discrete event network simulator. This platform enables the emulation of diverse network environments, characterized by varying levels of latency, packet loss, and bandwidth constraints.
Emulation of Network Challenges: The framework specifically addresses unique challenges posed by certain network configurations, such as duty cycle limitations. These constraints, which limit the time allocated for data transmission by each device, are crucial in understanding the real-world performance of DTLS protocols.
Testing in Multi-client-server Scenarios: A significant feature of this framework is its ability to test DTLS performance in complex scenarios involving multiple clients and servers. This is vital for assessing the behaviour of a protocol under realistic network conditions.
Realistic Environment Simulation: By simulating challenging network conditions, such as congestion, limited bandwidth, and resource constraints, the framework provides a realistic environment for thorough evaluation. This allows for a comprehensive analysis of DTLS in terms of security, performance, and scalability.
Overall, this thesis contributes to a deeper understanding of DTLS protocols by providing a robust tool for their evaluation under various and challenging network conditions.
Global energy demand is still on an increase during the last decade, with a lot of impact on the climate change due to the intensive use of conventional fossil-based fuels power plants to cover this demand. Most recently, leaders of the globe met in 2015 to come out with the Paris Agreement, stating that the countries will start to take a more responsible and effective behaviour toward the global warming and climate change issues. Many studies have discussed how the future energy system will look like with respecting the countries’ targets and limits of greenhouse gases and their CO2 emissions. However, these studies rarely discussed the industry sector in detail even though it is one of the major role players in the energy sector. Moreover, many studies have simulated and modelled the energy system with huge jumps of intervals in terms of years and environmental goals. In the first part of this study, a model will be developed for the German electrical grid with high spatial and temporal resolutions and different scenarios of it will be analysed meticulously on shorter periods (annual optimization), with different flexibilities and used technologies and degrees of innovations within each scenario. Moreover, the challenge in this research is to adequately map the diverse and different characteristics of the medium-sized industrial sector. In order to be able to take a first step in assessing the relevance of the industrial sector in Germany for climate protection goals, the industrial sector will be mapped in PyPSA-Eur (an open-source model data set of the European energy system at the level of the transmission network) by detailing the demand for different types of industry and assigning flexibilities to the industrial types. Synthetically generated load profiles of various industrial types are available. Flexibilities in the industrial sector are described by the project partner Fraunhofer IPA in the GaIN project and can be used. Using a scenario analysis, the development of the industrial sector and the use of flexibilities are then to be assessed quantitatively.
Diese Arbeit befasst sich mit der Redigitalisierung von ausgedruckten Architektur-zeichnungen mit möglichst einfachen Mitteln. So sollen Fotos von herkömmlichen Smartphones die Grundlage für die Extraktion von Maßstab und Raumgeometrien sein.
Der erste der drei Schritte, die das Foto dabei durchläuft, ist die Beseitigung von perspektivischen Verzerrungen (Rektifizierung). Die hierfür benötigten Punkte werden durch ein, in dieser Arbeit trainiertes, Convolutional Neural Network (CNN) detektiert. Die so ermittelten Positionen stellen im zweiten Schritt, der Ermittlung eines Maßstabes, die Grundlage für das Auslesen der Maßzahlen mittels optical character recognition (OCR) dar. Da Räume nicht als solche in Bauzeichnungen eingezeichnet sind, werden im letzten Schritt, zuerst Wände, Türen und Fenster, durch mehrere mathematische Faltungen (convolutions) lokalisiert und innerhalb dieser Elemente, mittels wachsender Regionen, nach Räumen und Fluren gesucht.
Nach dem ein Foto diese Schritte durchlaufen hat, werden die ermittelten Geometrien sowie der Maßstab in einer Liste abgespeichert und im rektifizierten Bild, zusammen mit den berechneten Flächeninhalten, visualisiert. So kann ein Anwender schnell und einfach den Erfolg des Programmoutputs beurteilen.
Eine Versuchsreihe mit einigen Fotos ergab, dass ein Schattenwurf auf dem Papierplan bei Aufnahme des Lichtbildes zu vermeiden ist, da dieser sowohl bei der Auswertung durch das CNN, als auch innerhalb des OCR-Vorgangs zu Problemen führt, die in einigen Fällen eine Rektifizierung oder Maßstabsermittlung verhinderten.
Bei den übrigen fünf Fotos wurden durchschnittlich 31,8 von 32 Räumen detektiert, dabei wurde zwischen zwei und zwölf mal fälschlicherweise die Fensterbank als Fußboden detektiert. Die Standardabweichung der Flächeninhalte aller Räume betrug dabei 0,66 m², werden nur die Räume betrachtet, bei denen die Fensterbank korrekt erkannt wurde, beträgt die Standardabweichung lediglich 0,25 m².
Insgesamt werden die in dieser Arbeit erzielten Ergebnisse als „gut“ eingestuft, es bleiben jedoch auch einige Optimierungsmöglichkeiten an verschiedenen Stellen, besonders bei der Suche nach Räumen, bestehen.
Linux and Linux-based operating systems have been gaining more popularity among the general users and among developers. Many big enterprises and large companies are using Linux for servers that host their websites, some even require their developers to have knowledge about Linux OS. Even in embedded systems one can find many Linux-based OS that run them. With its increasing popularity, one can deduce the need to secure such a system that many personnel rely on, be it to protect the data that it stores or to protect the integrity of the system itself, or even to protect the availability of the services it offers. Many researchers and Linux enthusiasts have been coming up with various ways to secure Linux OS, however new vulnerabilities and new bugs are always found, by malicious attackers, with every update or change, which calls for the need of more ways to secure these systems.
This Thesis explores the possibility and feasibility of another way to secure Linux OS, specifically securing the terminal of such OS, by altering the commands of the terminal, getting in the way of attackers that have gained terminal access and delaying, giving more time for the response teams and for forensics to stop the attack, minimize the damage, restore operations, and to identify collect and store evidence of the cyber-attack. This research will discuss the advantages and disadvantages of various security measures and compare and contrast with the method suggested in this research.
This research is significant because it paints a better picture of what the state of the art of Linux and Linux-based operating systems security looks like, and it addresses the concerns of security enthusiasts, while exploring new uncharted area of security that have been looked at as a not so significant part of protecting the OSes out of concern of the various limitations and problems it entails. This research will address these concerns while exploring few ways to solve them, as well as addressing the ideal areas and situations in which the proposed method can be used, and when would such method be more of a burden than help if used.
Die Wertschöpfung vorherrschender Datenmengen scheitert, obgleich diese als der Treibstoff der Zukunft gelten, oftmals an den grundlegendsten Dingen. Das Digitalisierungs- und auch Verlagerungsverhalten werden für das Content Management (CM) zunehmend zu einem herausfordernden Fallstrick.
Die Unternehmen sind mit Fragestellungen traktiert, die sich darauf referenzieren, EchtzeitStröme unstrukturierter Daten aus heterogenen Quellen zu analysieren und zu speichern.
Trotz aller Bemühungen, die unaufhaltsam wachsende Menge an Daten- beziehungsweise Content im Rahmen eines effizienten Managements künftig manuell in den Griff zu bekommen, scheint es, als ob die Unternehmen an der kaum zu bewerkstelligenden Herausforderung scheitern werden.
Die vorliegende Arbeit untersucht, inwieweit es einer innovativen Technologie, wie der Künstlichen Intelligenz (KI) gelingen kann, das Content Management nachhaltig zu revolutionieren und damit den Content in seinem Umfang so zu organisieren und zu nutzen, um den Unternehmen eine Perspektive zu bieten, die steigende Welle an Big Data zu bewältigen.
Somit bewegt sich diese Arbeit auf dem Forschungsfeld der KI, als Teilgebiet der Informatik, die enorme Chancen und gleichzeitig Herausforderungen für die Wissenschaft und die Innovationsfähigkeit der Unternehmen mit sich bringt.
Im Rahmen qualitativer Expert*inneninterviews als Lösungsansatz wurde untersucht, inwiefern es KI-gestützten Systemen gelingen kann, Wissensmitarbeiter*innen entlang des Content Life Cycles zu unterstützen und den Nutzer*innen bezüglich der Ausspielung der Inhalte eine optimale Customer Experience zu bieten.
Die fehlende Nachvollziehbarkeit und das Missverständnis des KI-Begriffes sowie die Kluft zwischen der öffentlichen Debatte und der Realität der KI erweisen sich hierbei als die wohl größten Innovationsbremsen des KI-Einsatzes in der Content Management Umgebung.
Die Ergebnisse der Arbeit tragen im Wesentlichen dazu bei, das Verständnis für die KI zu schärfen und gleichzeitig das aufkommende Dilemma des Vertrauensdefizites der Mensch-Maschine-Kommunikation zu entschärfen.
Außerdem wird ein Grundverständnis dafür geschaffen, die KI als geeignetes Tool im Content Management zu erkennen.
Darüber hinaus wird demonstriert, dass sich durch den Einsatz der KI im Content Management ebenfalls immense Vorteile für die Ausspielung user*innenspezifierten Contents ergeben, die im folgenden Verlauf genauer aufgeführt werden.
AI-based Ground Penetrating Radar Signal Processing for Thickness Estimation of Subsurface Layers
(2023)
This thesis focuses on the estimation of subsurface layer thickness using Ground Penetrating Radar (GPR) A-scan and B-scan data through the application of neural networks. The objective is to develop accurate models capable of estimating the thickness of up to two subsurface layers.
Two different approaches are explored for processing the A-scan data. In the first approach, A-scans are compressed using Principal Component Analysis (PCA), and a regression feedforward neural network is employed to estimate the layers’ thicknesses. The second approach utilizes a regression one-dimensional Convolutional Neural Network (1-D CNN) for the same purpose. Comparative analysis reveals that the second approach yields superior results in terms of accuracy.
Subsequently, the proposed 1-D CNN architecture is adapted and evaluated for Step Frequency Continuous Wave (SFCW) radar, expanding its applicability to this type of radar system. The effectiveness of the proposed network in estimating subsurface layer thickness for SFCW radar is demonstrated.
Furthermore, the thesis investigates the utilization of GPR B-scan images as input data for subsurface layer thickness estimation. A regression CNN is employed for this purpose, although the results achieved are not as promising as those obtained with the 1-D CNN using A-scan data. This disparity is attributed to the limited availability of B-scan data, as B-scan generation is a resource-intensive process.
On a regular basis, we hear of well-known online services that have been abused or compromised as a result of data theft. Because insecure applications jeopardize users' privacy as well as the reputation of corporations and organizations, they must be effectively secured from the outset of the development process. The limited expertise and experience of involved parties, such as web developers, is frequently cited as a cause of risky programs. Consequently, they rarely have a full picture of the security-related decisions that must be made, nor do they understand how these decisions affect implementation accurately.
The selection of tools and procedures that can best assist a certain situation in order to protect an application against vulnerabilities is a critical decision. Regardless of the level of security that results from adhering to security standards, these factors inadvertently result in web applications that are insufficiently secured. JavaScript is a language that is heavily relied on as a mainstream programming language for web applications with several new JavaScript frameworks being released every year.
JavaScript is used on both the server-side in web applications development and the client-side in web browsers as well.
However, JavaScript web programming is based on a programming style in which the application developer can, and frequently must, automatically integrate various bits of code from third parties. This potent combination has resulted in a situation today where security issues are frequently exploited. These vulnerabilities can compromise an entire server if left unchecked. Even though there are numerous ad hoc security solutions for web browsers, client-side attacks are also popular. The issue is significantly worse on the server side because the security technologies available for server-side JavaScript application frameworks are nearly non-existent.
Consequently, this thesis focuses on the server-side aspect of JavaScript; the development and evaluation of robust server-side security technologies for JavaScript web applications. There is a clear need for robust security technologies and security best practices in server-side JavaScript that allow fine-grained security.
However, more than ever, there is this requirement of reducing the associated risks without hindering the web application in its functionality.
This is the problem that will be tackled in this thesis: the development of secure security practices and robust security technologies for JavaScript web applications, specifically, on the server-side, that offer adequate security guarantees without putting too many constraints on their functionality.
Though the basic concept of a ledger that anyone can view and verify has been around for quite some time, today’s blockchains bring much more to the table including a way to incentivize users. The coins given to the miner or validator were the first source of such incentive to make sure they fulfilled their duties. This thesis draws inspiration from other peer efforts and uses this same incentive to achieve certain goals. Primarily one where users are incentivised to discuss their opinions and find scientific or logical backing for their standpoint. While traditional chains form a consensus on a version of financial "truth", the same can be applied to ideological truths too. To achieve this, creating a modified or scaled proof of stake consensus mechanism is explored in this work. This new consensus mechanism is a Reputation Scaled - Proof of Stake. This reputation can be built over time by voting for the winning side consistently or by sticking to one’s beliefs strongly. The thesis hopes to bridge the gap in current consensus algorithms and incentivize critical reasoning.
The progress in machine learning has led to advanced deep neural networks. These networks are widely used in computer vision tasks and safety-critical applications. The automotive industry, in particular, has experienced a significant transformation with the integration of deep learning techniques and neural networks. This integration contributes to the realization of autonomous driving systems. Object detection is a crucial element in autonomous driving. It contributes to vehicular safety and operational efficiency. This technology allows vehicles to perceive and identify their surroundings. It detects objects like pedestrians, vehicles, road signs, and obstacles. Object detection has evolved from being a conceptual necessity to an integral part of advanced driver assistance systems (ADAS) and the foundation of autonomous driving technologies. These advancements enable vehicles to make real-time decisions based on their understanding of the environment, improving safety and driving experiences. However, the increasing reliance on deep neural networks for object detection and autonomous driving has brought attention to potential vulnerabilities within these systems. Recent research has highlighted the susceptibility of these systems to adversarial attacks. Adversarial attacks are well-designed inputs that exploit weaknesses in the deep learning models underlying object detection. Successful attacks can cause misclassifications and critical errors, posing a significant threat to the functionality and safety of autonomous vehicles. With the rapid development of object detection systems, the vulnerability to adversarial attacks has become a major concern. These attacks manipulate inputs to deceive the target system, significantly compromising the reliability and safety of autonomous vehicles. In this study, we focus on analyzing adversarial attacks on state-of-the-art object detection models. We create adversarial examples to test the models’ robustness. We also check if the attacks work on a different object detection model meant for similar tasks. Additionally, we extensively evaluate recent defense mechanisms to see how effective they are in protecting deep neural networks (DNNs) from adversarial attacks and provide a comprehensive overview of the most commonly used defense strategies against adversarial attacks, highlighting how they can be implemented practically in real-world situations.
Die verstärkte Nachfrage des Marktes nach regelbaren EC-Antrieben mit erhöhten Leistungsdichten fordert das Einsetzen von höherwertigen Elektroblechsorten. Diese weisen durch ihren höheren Siliziumgehalt höhere Härten auf, was zu neue Herausforderungen bei der Montage führt. Das Fügen sogenannter gekerbter Wellen in das Rotorlamellenpaket kann zu Partikelbildung führen, wenn die Härtedifferenz zwischen den beiden Fügepartnern zu gering ausfällt. Dieser Umstand ist zur Einhaltung der steigenden Anforderungen bezüglich technischer Sauberkeit zu vermeiden, da ansonsten kostspielige Reinigungskonzepte in der Montagelinie installiert werden müssen. Für die Montage von Lagern werden die Rotorwellen selektiv induktiv randschichtgehärtet. Hierbei müssen bspw. Lagerstellen eine Mindesthärte erreichen und Kerbzonen unbehandelt bleiben, damit eine entsprechende Umformbarkeit beim Kerben erhalten bleibt sowie der Verschleiß der Kerbwerkzeuge möglichst geringgehalten wird.
Im Rahmen dieser Masterthesis wird die induktive Wärmebehandlung untersucht. Insbesondere wird hier das induktive Hochgeschwindigkeitsvergüten zur Weiterentwicklung der Welle-Nabe-Verbindung im Kerbbereich betrachtet, um bei gleichbleibender Taktzeit die erforderte Härtedifferenz zum Rotorlamellenwerkstoff zu ermöglichen. Hierbei wird der Kerbbereich wie für die Lagermontage induktiv randschichtgehärtet und anschließend bei höheren Temperaturen angelassen (vergütet).
Die Auswertung der Versuchsergebnisse zeigt, dass mit dem vorhandenen Maschinenfuhrpark nur das Anlassen mit Selbstabschreckung die geforderten Härtetoleranzen als Kompromiss zwischen Spanfreiheit beim Fügen und Werkzeugverschleiß ermöglicht. Diese wiederum zeigen aufgrund der ununterbrochene Wärmeleitung eine in Axialrichtung ausgeweiteten Wärmeeinflusszone, die zu unscharfen Härteübergängen im Vergleich zu nach dem Anlassen aktiv gekühlter Rotorwellen führt. Eine höhere Härte in der Kerbzone führt zu einem kleineren Kerbaufwurf unter gleichbleibenden Kerbbedingungen. Der Nachweis einer Prozessfähigkeit für die Härte ist nicht üblich und kann auch aufgrund der hohen Unsicherheit des Härteprüfverfahrens nicht erbracht werden. Das Anlassen verschlechtert nur geringfügig den Rundlauf. Die Einpresskräfte von Rotorlamellenpaketen hängt von der Höhe des Kerbaufwurfs ab und steigt entsprechend mit deren Zunahme. Für eine serientaugliche Umsetzung ist in Abhängigkeit des Anforderungsprofils eine Rücksprache mit der Designabteilung bezüglich axiale Härteübergang und Kerbeindringtiefe notwendig. Für eine dauerhafte Lösung wird die Verwendung eines Mittelfrequenzgenerators für den Anlassprozess empfohlen.
Much of the research in the field of audio-based machine learning has focused on recreating human speech via feature extraction and imitation, known as deepfakes. The current state of affairs has prompted a look into other areas, such as the recognition of recording devices, and potentially speakers, by only analysing sound files. Segregation and feature extraction are at the core of this approach.
This research focuses on determining whether a recorded sound can reveal the recording device with which it was captured. Each specific microphone manufacturer and model, among other characteristics and imperfections, can have subtle but compounding effects on the results, whether it be differences in noise, or the recording tempo and sensitivity of the microphone while recording. By studying these slight perturbations, it was found to be possible to distinguish between microphones based on the sounds they recorded.
After the recording, pre-processing, and feature extraction phases we completed, the prepared data was fed into several different machine learning algorithms, with results ranging from 70% to 100% accuracy, showing Multi-Layer Perceptron and Logistic Regression to be the most effective for this type of task.
This was further extended to be able to tell the difference between two microphones of the same make and model. Achieving the identification of identical models of a microphone suggests that the small deviations in their manufacturing process are enough of a factor to uniquely distinguish them and potentially target individuals using them. This however does not take into account any form of compression applied to the sound files, as that may alter or degrade some or most of the distinguishing features that are necessary for this experiment.
Building on top of prior research in the area, such as by Das et al. in in which different acoustic features were explored and assessed on their ability to be used to uniquely fingerprint smartphones, more concrete results along with the methodology by which they were achieved are published in this project’s publicly accessible code repository.
Im Rahmen dieser Masterarbeit soll ein Radträger für ein Leichtbaufahrzeug entwickelt werden. Dieser soll ein niedriges Gewicht sowie eine hohe Steifigkeit aufweisen und fertigbar sein.
Dabei wird über einen iterativen Prozess aus Simulation, Topologieoptimierung und Neukonstruktion ein neues Radträgerdesign entwickelt.
Zu Beginn der Arbeit wird auf die wissenschaftlichen Grundlagen eingegangen. Dabei spielen vor allem das Thema Leichtbau sowie die finite Elemente Methode eine Rolle. Es wird auf Prinzipien der Konstruktion eingegangen, um das Bauteil fertigungsgerecht und auch effizient zu gestalten.
Im nächsten Kapitel wird der aktuelle Stand der Technik genauer untersucht. Hierbei wird der Entwicklungsprozess der aktuellen Radträger-Varianten untersucht und diese mittels FEM nachgerechnet. Zuvor werden noch die für die Simulation benötigten wirkenden Kräfte berechnet und Plausibilitätstests durchgeführt, bei denen Computersimulationen mit realen Messwerten auf deren Richtigkeit überprüft werden.
In den letzten Kapiteln geht es um die Entwicklung des Radträgers. Hier werden einige Konzepte entwickelt und mittels FEM-Simulationen getestet. Durch den Einsatz von Topologieoptimierungen wird versucht, das Gewicht des Radträgers bei gleichbleibender Steifigkeit zu senken.
Total Cost of Ownership (TCO) is a key tool to have a complete understanding of the costs associated with an investment, as it allows to analyze not only the initial acquisition costs, but also the long-term costs related to operation, maintenance, depreciation, and other factors. In the context of the cement industry, TCO is especially important due to the complexity of the production processes and the wide variety of components and machinery involved in the process.
For this reason, a TCO analysis for the cement industry has been conducted in this study, with the objective of showing the different components of the cost of production. This analysis will allow the reader to gain knowledge about these costs, in the industrial model will be to make informed decisions on the adoption of technologies and practices that will allow them to reduce costs in the long run and improve their operational efficiency.
In particular, this study pursues to give visibility to technologies and practices that enable the reduction of carbon emissions in cement production, thus contributing to the sustainability of industry and the protection of the environment. By being at the forefront of sustainability issues, the cement industry can contribute to the achievement of environmentally friendly technologies and enable the development of people and industry.
The Oxyfuel technology has been selected as a carbon capture solution for the cement industry due to its practical application, low costs, and practical adaptation to non-capture processes. The adoption of this technology allows for a significant reduction in CO2 emissions, which is a crucial factor in achieving sustainability in the cement manufacturing process.
Carbon capture storage technologies represent a high investment, although these technologies increase the cost of production, the application of Oxyfuel technology is one of the most economically viable as the cheapest technology per capture according to the comparison. However, this price increase is a technical advantage as the carbon capture efficiency of this technology reaches 90%. This level of efficiency leads to a decrease in taxes for the generation of CO2 emissions, making the cement manufacturing process sustainable.
Ein Sachcomic von Schlogger:
- Warum streiten wir?
- Welche gesellschaftlichen und psychologischen Probleme erschweren moderne Beziehungen?
- Wie streiten wir?
- Warum lohnt es sich Streiten zu lernen?
- Was ist Kommunikation und was kann dabei schief laufen?
- Wie streiten wir konstruktiver?
Diese Fragen versucht "STREIT[SAM]"anhand vieler grafischer Beispiele und Theorien wie z.B."Das Vier-Seiten-Modell" von Schulz von Thun, den "Axiomen zur Kommunikationspsychologie"
von Paul Watzlawick oder der Gewaltfreien Kommunikation nach Rosenberg zu beantworten.
Entwicklung eines Kommunikationskonzepts für Black Forest Formula an der Hochschule Offenburg
(2021)
Die vorliegende Masterthesis befasst sich mit der Entwicklung eines Kommunikationskonzepts für das Black Forest Formula Projekt an der Hochschule Offenburg. Die bisherigen kommunikativen Aktivitäten werden im Rahmen dieser Arbeit überarbeitet und erweitert, sodass ein konsistentes Gesamtkonzept für die Kommunikation entsteht. Hierzu werden die einzelnen Phasen eines Konzeptionsprozesses durchlaufen. Das Ziel ist eine langfristige Planung, welche die Interessen der verschiedenen Gruppen innerhalb und außerhalb des Projekts berücksichtigt, um deren Unterstützung zu sichern. Des Weiteren wird durch die Ausrichtung auf festgelegte Kommunikationsziele eine Verbesserung der internen und externen Kommunikation von Black Forest Formula angestrebt. Die Arbeit richtet sich daher insbesondere an die leitenden Mitglieder des Teams und soll diesen als Handlungsempfehlung dienen. Darüber hinaus ist die Arbeit auch für all jene interessant, die sich mit dem Ablauf und den Methoden zur Entwicklung von Kommunikationskonzepten befassen möchten.
E-Learning hat als ergänzendes Erlösmodell ein hohes Potenzial im Online-Journalismus, findet bisher allerdings wenig Beachtung. Insbesondere Garten- und Pflanzenthemen lassen sich aufgrund ihrer Praxisnähe gut über Onlinekurse vermitteln. Die Arbeit untersucht die Ansprüche der gartenjournalistischen Zielgruppe an einen entsprechenden Onlinekurs sowie an das dazugehörige Erlösmodell. Dazu gibt die Masterthesis theoretische Einblicke in die Themen Online-Journalismus, Erlösmodelle und E-Learning und betrachtet diese im Kontext der Erfolgsfaktoren von Onlinekursen. Neben der Themenrelevanz und dem Anbietervertrauen wurden die Motivierung und der Unterhaltungswert, Verständlichkeit und Praxisbezug sowie Betreuungsleistung und Kollaborationsmöglichkeiten als Erfolgsfaktoren ermittelt. Be- züglich des Erlösmodells stellen der Leistungsumfang sowie die Erlösform und Preisattraktivität ele- mentare Faktoren dar. Mit Hilfe qualitativer Sozialforschung am Beispiel der Zielgruppe von Mein schö- ner Garten wurden die Aspekte analysiert und deren Bedeutsamkeit bestätigt. Besonders die Wissens- vermittlung durch eine kompetente Lehrkraft, eine individuelle Betreuung, Live-Events und Community-Aspekte stellen einen Mehrwert gegenüber anderen gartenjournalistischen Angeboten dar. Jedoch unterscheiden sich die konkreten Ansprüche an die Gestaltung der Faktoren und die Gewichtung ihrer Relevanz ist abhängig vom Lerntyp. Das zeigt sich auch in einer variierenden Zahlungsbereitschaft, die wesentlich von den persönlichen Erwartungen und dem gebotenen Zusatznutzen abhängt. Individuelle Tarife und eine ergänzende Werbefinanzierung sind deshalb sinnvoll.
Um die Akzeptanz und Relevanz von Mailings zu steigern, ist es für Unternehmen wichtig, die Kundeninteressen möglichst gezielt anzusprechen. Bereits jetzt wird die E-Mail-Marketing Lösung Inxmail Professional zusammen mit Recommender Systemen eingesetzt, was das Erstellen und Versenden von E-Mails mit personalisierten Produktempfehlungen ermöglicht. Das notwendige Wissen für den Aufbau und den Betrieb dieser Recommender Systeme liegt dabei jedoch bei (externen) Technologie-Partnern, wodurch höhere Kosten und zusätzliche Abhängigkeiten für Inxmail und seine Kunden entstehen.
Mit dieser Arbeit wurde erforscht, was es für das Unternehmen Inxmail bedeutet, mit Open-Source-Software ein eigenständiges Recommender System aufzubauen und in die E-Mail-Marketing Lösung Inxmail Professional zu integrieren. Hierfür wird Inxmail Professional in einem typischen Kontext mit einem angebundenen Onlineshop System betrachtet. Das Recommender System soll anhand der Daten, die es aus dem Onlineshop System bekommt, individuelle Produktempfehlungen berechnen, um diese automatisiert beim Versand für jeden Empfänger abfragen und in die E-Mail integrieren zu können.
Auf Basis des Machine Learning Servers Harness und der integrierten Universal Recommender Engine wurde ein Recommender System aufgebaut.
Für die Integration des Onlineshop Systems Shopware wurde ein Plugin entwickelt, welches das Recommender System über alle relevanten Benutzeraktionen benachrichtigt. Die Inxmail Professional Integration basiert auf einem Webservice, der implementiert wurde, um die individuellen Produktempfehlungen für einen Kunden/Empfänger beim Recommender System abzufragen und mit den Detailinformationen zu den Produkten aus dem Onlineshop aufzubereiten.
Es konnte gezeigt werden, dass auf der Grundlage von Open-Source-Technologien ein eigenständiges Recommender System aufgebaut, evaluiert und in Inxmail Professional mit angebundenem Onlineshop System integriert werden kann. Der Gesamtprozess für die Evaluation des Systems wurde weitestgehend automatisiert, wodurch viele manuelle und zeitintensive Schritte über Steuerungsskripte abgehandelt werden können. Das System erlaubt die reibungslose Verarbeitung großer Datenmengen (> 19.000.000 Events) auf einem einzelnen Server. Die Vorhersagequalität wurde anhand realer Interaktionsdaten aus öffentlichen E-Commerce-Datensätzen mit Offline-Tests gemessen. Dadurch wurde sichergestellt, dass das System in der Lage ist, bei stetig wachsender Eventmenge zuverlässige aufempfehlungen zu berechnen. Die Tests haben gezeigt, dass bei mehreren Millionen Events von mehreren Tausend Benutzern für mehrere Tausend Produkte, 13 % bis 15 % aller tatsächlichen Käufe in den Top-10 der vom System vorgeschlagenen Empfehlungen enthalten waren.
Damit wurde die Grundlage für den selbstständigen Aufbau und Betrieb eines Recommender Systems gelegt, was eine sinnvolle und kostengünstige Alternative zu externen Systemen sein kann.
The identification of vulnerabilities is an important element of the software development process to ensure the security of software. Vulnerability identification based on the source code is a well studied field. To find vulnerabilities on the basis of a binary executable without the corresponding source code is more challenging. Recent research has shown how such detection can be performed statically and thus runtime efficiently by using deep learning methods for certain types of vulnerabilities.
This thesis aims to examine to what extent this identification can be applied sufficiently for a variety of vulnerabilities. Therefore, a supervised deep learning approach using recurrent neural networks for the application of vulnerability detection based on binary executables is used. For this purpose, a dataset with 50,651 samples of 23 different vulnerabilities in the form of a standardised LLVM Intermediate Representation was prepared. The vectorised features of a Word2Vec model were then used to train different variations of three basic architectures of recurrent neural networks (GRU, LSTM, SRNN). For this purpose, a binary classification was trained for the presence of an arbitrary vulnerability, and a multi-class model was trained for the identification of the exact vulnerability, which achieved an out-of-sample accuracy of 88% and 77%, respectively. Differences in the detection of different vulnerabilities were also observed, with non-vulnerable samples being detected with a particularly high precision of over 98%. Thus, the methodology presented allows an accurate detection of vulnerabilities, as well as a strong limitation of the analysis scope for further analysis steps.
Cloud computing is a combination of technologies, including grid computing and distributed computing, that use the Internet as a network for service delivery. Organizations can select the price and service models that best accommodate their demands and financial restrictions. Cloud service providers choose the pricing model for their cloud services, taking the size, usage, user, infrastructure, and service size into account. Thus, cloud computing’s economic and business advantages are driving firms to shift more applications to the cloud, boosting future development. It enlarges the possibilities of current IT systems.
Over the past several years, the ”cloud computing” industry has exploded in popularity, going from a promising business concept to one of the fastest expanding areas of the IT sector. Most enterprises are hosting or installing web services in a cloud architecture for management simplicity and improved availability. Virtual environments are applied to accomplish multi-tenancy in the cloud. A vulnerability in a cloud computing environment poses a direct threat to the users’ privacy and security. In our digital age, the user has many identities. At all levels, access rights and digital identities must be regulated and controlled.
Identity and access management(IAM) are the process of managing identities and regulating access privileges. It is considered as a front-line soldier of IT security. It is the goal of identity and access management systems to protect an organization’s assets by limiting access to just those who need it and in the appropriate cases. It is required for all businesses with thousands of users and is the best practice for ensuring user access control. It identifies, authenticates, and authorizes people to access an organization’s resources. This, in turn, enhances access management efficiency. Authentication, authorization, data protection, and accountability are just a few of the areas in which cloud-based web services have security issues. These features come under identity and access management.
The implementation of identity and access management(IAM) is essential for any business. It’s becoming more and more business-centric, so we need more than technical know-how to succeed. Organizations may save money on identity management and, more crucially, become much nimbler in their support of new business initiatives if they have developed sophisticated IAM capabilities. We used these features of identity and access management to validate the robustness of the cloud computing environment with a comparison of traditional identity and access management.
Viralität auf TikTok
(2023)
Die Social Media Plattform TikTok erfreut sich spätestens seit der Corona-Pandemie einer immer größer werdenden Gemeinschaft. Mittlerweile verfügt die App über mehr als 20 Millionen Nutzer:innen - alleine in Deutschland. Virale Videos sprießen förmlich aus dem Boden. Diese Masterarbeit beschäftig sich mit der Frage, welche Faktoren der Viralität zu Grunde liegen und ob man die Viralität maßgeblich beeinflussen kann. Dies erfolgt mittels theoretischer Grundlagen, einer quantitativen Nutzerumfrage und Experteninterivews mit erfolgreichen deutschen Creatorn. Abschließend werden Videos für TikTok konzipiert und analysiert.
Die rasante Digitalisierung verändert die Hochschule Offenburg nachhaltig. Jedes Semester entstehen zahlreiche akademische Arbeiten und Prüfungsdaten, die von hoher Bedeutung für die Qualitätssicherung und den Bildungsprozess sind. Bisher fehlte jedoch eine effiziente Lösung zur Archivierung dieser Daten. Meine Masterarbeit präsentiert ein neues Archivierungskonzept, das eine zentrale, digitale Plattform schafft. Diese ermöglicht es Lehrenden und Studierenden, leicht auf ihre Daten zuzugreifen, sei es für Projektarbeiten, Seminarleistungen oder Prüfungen. Ich stelle nicht nur das Konzept vor, sondern auch die Umsetzung eines Prototyps auf Intrexx, einer Low-Code-Entwicklungsplattform. Mein Ziel ist es, ein Handbuch für zukünftige Entwickler zu hinterlassen, um zur digitalen Transformation der Hochschule beizutragen und die Bildungsprozesse zu optimieren.
Go ist eine 2009 veröffentlichte Programmiersprache mit einem statischen Typsystem. Seit Version 1.18 sind auch Generics ein Teil der Sprache. Deren Übersetzung wurde im de facto Standard-Compiler mittels Monomorphisierung umgesetzt. Diese bringt neben einigen Vorteilen auch Nachteile mit sich. Aus diesem Grund beschäftigt sich diese Arbeit mit einer alternativen Übersetzungsstrategie für Generics in Go und implementiert diese in einem neuen Compiler für Featherweight Generic Go, einem Subset von Go. Zum Schluss steht damit ein nahezu funktionierender Compiler, welcher schließlich Racket-Code ausgibt. Eine Evaluierung der Performanz der Übersetzungsstrategie ist allerdings noch ausstehend.
Das übergeordnete Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung einer Lernanwendung für die Theorieausbildung von Gleitschirm- und Drachenfliegern. Daraus abgeleitete Ziele sind eine Überprüfung der Tätigkeit auf ihre Wirtschaftlichkeit sowie eine vollständige Analyse der Anforderungen von Nutzern und anderen Stakeholdern.
Die Analyse von Markt, Anforderungen und Technologien liefert wertvolle und hilfreiche Erkenntnisse für die Umsetzung der Lernanwendung. Die Berechnungen in der Marktanalyse zeigen, dass eine Umsetzung der Anwendung grundsätzlich wirtschaftlich möglich ist. Die bestehende und potentielle Konkurrenz wurde ermittelt und ihr Angebot detailliert verglichen und analysiert. Die Ermittlung der notwendigen Kennzahlen zur Berechnung der Wirtschaftlichkeit der unternehmerischen Tätigkeit ergeben sich durch die Berechnung von Marktvolumen Marktsättigungsgrad und Marktpotential. Im Kapitel Anforderungsmanagement wird zunächst eine umfangreiche Anforderungsermittlung durchgeführt. Diese besteht aus einem Interview und der Durchführung und Auswertung einer Online-Umfrage. Die Ergebnisse der Anforderungsermittlung werden analysiert und anschließend in Form eines Lasten- und eines Pflichtenhefts dokumentiert. Es zeigt sich, dass die ermittelten und analysierten Daten eine solide Grundlage für die weiteren Arbeiten bilden. Ein Experten-Interview und die Umfrage unter Gleitschirmfliegern ergeben keine in Konflikt stehenden Anforderungen und die aus der Auswertung der Umfrage ermittelten Anforderungen bestätigen viele bereits aus dem Interview ermittelten Anforderungen. Die ausgewertete Umfrage bietet außerdem wichtige Erkenntnisse über gewünschte Funktionen und die Zahlungsbereitschaft der Ziel- gruppe. Diese Erkenntnisse sind besonders in Anbetracht der anzustrebenden Marktpositionierung hilfreich. Die Spezifikation von Anforderungen im Lastenheft ermöglicht es, ein passendes Konzept zu erstellen und den Anforderungen gerecht werdende Technologien auszuwählen. Für die Konzeption der Anwendung wurden Personas, Wireframes und Strukturdiagramme erstellt, die den Anforderungen aus dem Lastenheft gerecht werden. Der Konzeption der Anwendung wurde, verglichen mit den anderen Arbeits- schritten, weniger Platz eingeräumt, da erstens kaum restriktive Anforderungen an das Design bestehen und zweitens die Anwendungsentwicklung mit UI-Frameworks kein fotorealistisches Layout voraussetzt, um ästhetische und benutzerfreundliche Anwendungen zu konzipieren. Es zeigt sich, dass für die gegebenen Anforderungen die Erstellung von Wireframes ausreichend ist. Im Kapitel „Technologieauswahl“ wird eine umfangreiche analytische Arbeit betrieben, um eine optimale Auswahl von passenden Technologien zu erhalten. Die analytische Arbeit besteht dabei aus dem Vergleich verschiedener Systemumgebungen, App-Technologien und Frameworks. Dabei wird deutlich, dass eine Progressive Web-App in einer cloudbasierten Systemumgebung mit einem Backend-as-a-Service Modell die Anforderungen am besten erfüllt. Im Kapitel „Umsetzung“ wird dokumentiert, wie die Anwendung realisiert wurde. Für die Umsetzung der Lernanwendung und des dazugehörigen Administrationsbereiches wurden etwa 6000 Zeilen Code geschrieben. Sowohl den Administrationsbereich als auch die Lernanwendung konnte zu großen Teilen fertig gestellt werden.
Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass die Zielsetzung dieser Arbeit erfüllt wurde, indem die wichtigsten Grundlagen zur späteren vollständigen Umsetzung erarbeitet wurden. Mit Spannung zu erwarten ist, wie sich die gewählte BaaS-System-umgebung in Zukunft entwickelt und ob diese auch weiterhin den Anforderungen gerecht wird. Neben den noch ausstehenden Arbeiten bei der Umsetzung sind auch mögliche Erweiterungen denkbar. So konnte das Lernsystem noch weiter optimiert werden, zum Beispiel durch automatische Erstellung eines Lernplans, basierend auf dem Prüfungstermin oder durch Implementierung von Push-Benachrichtigungen, die den Nutzer zum Öffnen der Anwendung auffordern. Denkbar ist auch eine Übertragung des Anwendungskonzepts auf andere Sportarten oder Ausbildungen. Dabei müsste überlegt werden, ob sich die jeweilige Prüfungsform zum Lernen mit einer Lernkartei eignet oder welche Aufwände für eine Anpassung an andere Sportarten notwendig wären.
In this work, an implementation of the somewhat homomorphic BV encryption scheme is presented. During the implementation, care was taken to ensure that the resulting program will be as efficient as possible i.e. fast and resource-saving. The basis for this is the work of Arndt Bieberstein, who implemented the BV scheme with respect to functionality. The presented implementation supports the basics of the BV scheme, namely (symmetric and asymmetric) encryption, decryption and evaluation of addition as well as multiplication. Additionally, it supports the encoding of positive and negative numbers, various gaussian sampling methods, basically infinitely large polynomial coefficients, the generation of suitable parameters for a use case, threading and relinearization to reduce the size of a ciphertext after multiplications. After presenting the techniques used in the implementation, it’s actual efficiency is determined by measuring the timings of the operations for various parameters.
In den letzten Jahrzehnten haben permanentmagneterregte Synchronmaschinen und deren Regelung immer mehr Einzug in industrielle Applikationen erhalten. Durch die weltweit wachsende Elektromobilität partizipiert das Automobil an deren fortschreitenden Einsatzmöglichkeit.
Die Modellierung eines physikalisch-technischen Systems ist ein wichtiger Bestandteil in der Entwicklung einer Regelung. Inhaltlich setzt sich die Abschlussarbeit mit dieser Vorgehensweise für eine 6-phasige permanentmagneterregte Synchronmaschine auseinander. Durch die doppelte Anzahl an Statorwicklungen existieren unter anderem zwei verschiedene Wicklungskonzepte, wie eine elektrische Maschine aufgebaut sein könnte. Beide Wicklungskonzepte, bei dem entweder eine volle magnetische Kopplung oder keine magnetische Kopplung der betrachteten Teilsysteme vorliegt, werden untersucht. Ziel der Masterthesis ist es, eine mathematische Grundlage für die Modellbildung einer 6-phasigen permanentmagneterregten Synchronmaschine herzuleiten, um darauf aufbauend eine feldorientierte Regelung zu entwerfen. Wie in der industriellen Antriebstechnik gebräuchlich, erfolgt die Regelung in einem rotierenden Koordinatensystem. Die Stromregelung basiert auf einen zeitkontinuierlichen PI-Regler samt Spannungsbegrenzung und einer Anti-Windup-Struktur. In der Ausarbeitung wird mithilfe zweier Simulationsmodelle bewiesen, dass sowohl das mathematische Modell einer 6-phasigen permanentmagneterregten Synchronmaschine als auch deren Regelung simulationstechnisch die erwarteten Resultate liefern.
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.
Annotated training data is essential for supervised learning methods. Human annotation is costly and laborsome especially if a dataset consists of hundreds of thousands of samples and annotators need to be hired. Crowdsourcing emerged as a solution that makes it easier to get access to large amounts of human annotators. Introducing paid external annotators however introduces malevolent annotations, both intentional and unintentional. Both forms of malevolent annotations have negative effects on further usage of the data and can be summarized as spam. This work explores different approaches to post-hoc detection of spamming users and which kinds of spam can be detected by them. A manual annotation checking process resulted in the creation of a small user spam dataset which is used in this thesis. Finally an outlook for future improvements of these approaches will be made.
Reibung und Verschleiß in tribologischen Kontakten verursachen knapp ein Viertel des weltweiten Primärenergiebedarfs. Dies stellt ein enormes Potential zur Minderung von Treibhausgasemissionen und Absenkung von Kosten dar. Aufgrund dessen ist die Optimierung von Reibkontakten ein Kernthema der Tribologie. Hierfür ist der Supraschmierzustand, bei welchem die Reibung aufgrund spezieller Schmiermechanismen annähernd vollständig verschwindet (Reibungszahl 𝜇 ⩽ 0,01), von besonderem Interesse. Die jährlich steigende Anzahl an Veröffentlichungen belegt das hohe wissenschaftliche Interesse an dem Thema. Bisher konnte Supraschmierung jedoch nur für Modellsysteme nachgewiesen werden, das Übertragen auf technische Systeme ist noch nicht gelungen.
Ziele dieser Arbeit waren der Nachweis von Supraschmierung in einem punktförmigen Modellkontakt und die Überführung in den Flächenkontakt eines realen Gleitlagers durch Verwendung von technischer Keramik und/oder DLC-Beschichtungen.
Hierfür wurde zunächst das Schmierverhalten einiger Modellschmierstoffe in einem Stahl/a-C:H:Si- Kontakt untersucht. Die niedrigsten Reibwerte wurden bei Verwendung von Glycerol erzielt. Daher wurde Glycerol als Modellschmierstoff für weitere tribologische Untersuchungen an unterschiedlichen Oberflächen (a-C:H, ta-C, Keramik) verwendet.
Die besten Ergebnisse hinsichtlich Reibung und Verschleiß wurden mit technischer Keramik erzielt. Mit einer Stahl/Si3N4-Paarung wird bei 80 °C Supraschmierung für Gleitgeschwindigkeiten von 0,007 𝑚/𝑠 bis 0,965 𝑚/𝑠 nachgewiesen. Als kleinste Reibungszahl wird 𝜇 = 0,0015 gemessen.
Die geringste Reibung in einem Stahl/DLC-Kontakt wird mit einer a-C:H:Si-Schicht erreicht. Hierbei konnte Supraschmierung bei 80 °C für Gleitgeschwindigkeiten von 0,029𝑚/𝑠 bis 0,484𝑚/𝑠 nachgewiesen werden. Die kleinste Reibungszahl für das System beträgt 𝜇 = 0,0063.
Der Nachweis von Supraschmierung gelingt für anwendungsnahe Betriebsparameter, dies stellt einen Fortschritt gegenüber den meisten Literaturdaten dar. Um die Übertragbarkeit auf technische Systeme zu demonstrieren,werden die besten identifizierten Oberflächen und Schmierstoffe auf einem anwendungsnahen Gleitlagerprüfstand untersucht. Durch Verwendung von a-C:H:Si-beschichteten Wellen und Glycerol als Schmierstoff kann der Reibwert bei Raumtemperatur von 𝜇 = 0,965 im Referenzsystem auf 𝜇 = 0,038 gesenkt werden.
Um die Arbeit fortzusetzen, werden die identifizierten Systeme in axiallagerähnlicher Anordnung (Gleitring/Gleitpad) untersucht.
Um gezielt DLC-Schichten zu entwickeln, sind Reibungssimulationen notwendig. Im nächsten Schritt sollen umfassende Oberflächenanalysen durchgeführt werden, um die nötige Datenbasis für die Simulation zu erstellen.
Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein Telepräsenzsystem entwickelt, bei dem ein Teleroboter mit beweglicher Kamera zum Einsatz kommt, der seine Ausrichtung über ein Head-mounted Display synchronisiert. Der Anwender des Systems sieht auf dem Display das Abbild der Umgebung des Teleroboters. Jede Kopfbewegung des Anwenders wird in Echtzeit auf die Kamerabewegung umgesetzt. Der Anwender kann sozusagen seinen Sehsinn temporär auf den Roboter auslagern, der ihn in einer entfernten Umgebung repräsentiert.
Im Bereich des Bevölkerungsschutzes versteht man unter Krisensituationen, unerwartet auftretende Katastrophen, die ernste Folgen für Mensch und Natur haben. Einsatzkräfte stehen in Krisensituationen unter einer erhöhten physischen und psychischen Belastung. Im Ernstfall bleibt nicht viel Zeit und verschiedene Vorgehensweisen können über Leben und Tod entscheiden. Schnelle Entscheidungen sind in diesem zeitkritischen Nutzungskontext unumgänglich. Interaktive Systeme können die Einsatzkräfte in ihrer täglichen Arbeit unterstützen, vorausgesetzt, die Systeme sind intuitiv und einfach zu bedienen.
Um diese Systeme auf deren intuitive Bedienung einschätzen zu können, wird im Rahmen dieser Masterarbeit eine Bewertungsmethodik erarbeitet und angewandt. Zunächst wird hierfür ein Reifegradmodell erarbeitet, das Aufschluss darüber gibt, inwiefern ausgewählte Software-entwicklungsunternehmen im Bereich des Bevölkerungsschutzes Usability-Praktiken einsetzen. Dieses wird auf drei unterschiedliche Unternehmen im Bereich des Bevölkerungsschutzes angewandt. Im Anschluss daran werden drei Anwendungen der Unternehmen durch Usability Tests mit Endanwendern auf deren tatsächlich wahrgenommene Usability geprüft. So kann erforscht werden, inwiefern der Usability-Reifegrad eines Softwareentwicklungsunter-nehmens auch Aussagen auf die Gebrauchstauglichkeit seiner Software zulässt.
Diese Forschungsarbeit stellt fest, dass eine Messung des Usability-Reifegrades Aufschluss darüber gibt, wie gebrauchstauglich die untersuchten Anwendungen sind. Daher ist eine Messung des Usability-Reifegrades im Bevölkerungsschutz grundsätzlich als sinnvoll einzustufen.
Empfehlungssysteme sind auf E-Commerce-Webseiten omnipräsent und unterstützen die Nutzer an bestimmten Touchpoints beim Onlineshopping, indem sie auf Produkte aufmerksam machen. In den meisten Anwendungsfällen werden Produkte empfohlen, die den Interessen der Nutzer entsprechen oder einen Warenkorb komplettieren sollen. Während klassische Empfehlungssysteme die Nutzer meistens zu Beginn oder zum Ende einer Produktannäherung erreichen, finden sie dazwischen selten Anwendung. Dabei könnten Empfehlungssysteme bereits in die Navigations-Journey der Nutzer integriert werden und so maßgeblich zur Produktauffindbarkeit beitragen. Trotz der Tatsache, dass Empfehlungssysteme maßgeblich zum Geschäftserfolg im Online-Handel beitragen, ist ihre Integration in die Navigation von E-Commerce-Plattformen noch wenig erforscht.
Ziel dieser Arbeit ist es daher zu ergründen, wie ein Empfehlungssystem in der lokalen Navigation von E-Commerce-Plattformen ausgestaltet sein sollte. Dabei soll der Prototyp eines Empfehlungssystems in der lokalen Navigation konzipiert werden, indem einerseits echte Warenkorbdaten einer E-Commerce-Plattform und andererseits Nutzerpräferenzen untersucht werden. Die Untersuchung umfasst die algorithmische Datenverarbeitung von Warenkorbdaten und die Durchführung einer quantitativen Befragung. Darüber hinaus wurde domänenspezifisches Wissen über die Verfahren, Algorithmen, Designkriterien und weitere Erfolgsfaktoren recherchiert.
Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die alleinige Verarbeitung von Warenkorbdaten nicht ausreichend für ein navigatorisches Empfehlungssystem ist, obwohl sich die Alternating Least Squares Matrixfaktorisierung als geeignetes Verfahren herausgestellt hat. Des Weiteren können Empfehlungssysteme in der lokalen Navigation sowohl einen positiven als auch einen negativen Einfluss auf die Nutzerzufriedenheit haben. Aus den Ergebnissen konnte ein detaillierter Prototyp konzipiert und vorgestellt werden. Bei diesem Prototyp handelt es sich um ein Session-basiertes Empfehlungssystem, das den Onlineshopping-Kontext der Nutzer ermitteln kann. Auf dieser Basis kann das System Produktkategorien in Echtzeit empfehlen, die zu diesem Kontext komplementär sind oder einen Social Proof abbilden.
The status quo of PROFINET, a commonly used industrial Ethernet standard, provides no inherent security in its communication protocols. In this thesis an approach for protecting real-time PROFINET RTC messages against spoofing, tampering and optionally information disclosure is specified and implemented into a real-world prototype setup. Therefor authenticated encryption is used, which relies on symmetric cipher schemes. In addition a procedure to update the used symmetric encryption key in a bumpless manner, e.g. without interrupting the real-time communication, is introduced and realized.
The concept for protecting the PROFINET RTC messages was developed in collaboration with a task group within the security working group of PROFINET International. The author of this thesis has also been part of that task group. This thesis contributes by proofing the practicability of the concept in a real-world prototype setup, which consists of three FPGA-based development boards that communicate with each other to showcase bumpless key updates.
To enable a bumpless key update without disturbing the deterministic real-time traffic by dedicated messages, the key update annunciation and status is embedded into the header. By provisioning two key slots, of which only one is in used, while the other is being prepared, a well-synchronized coordinated switch between the receiver and the sender performs the key update.
The developed prototype setup allows to test the concept and builds the foundation for further research and implementation activities, e.g. the impact of cryptographic operations onto the processing time.
Ziel dieser Arbeit ist die Modellierung und Nutzung eines digitalen Zwillings am Beispiel eines realen Tiny-Houses. Dazu werden für die Komponenten der technischen Gebäudeausrüstung Wärmepumpe, thermische Speicher, thermoaktives Bauteilsystem, PVT-Kollektoren und Batterie als Grey-Box-Modelle modelliert und in der Python-Umgebung umgesetzt. In dieser Arbeit wird auf die physikalischen Hintergründe und mathematischen Formulierungen für jede Komponente eingegangen.
In einem automatisierten Programm werden die digitalen Komponenten mit Messwerten aus dem realen Anlagenbetrieb verknüpft. Dieses Skript wird zu Fehlererkennung verwendet. Dabei konnte ein fehlerhafter Betrieb der PVT-Kollektoren bewiesen werden.
Die Verknüpfung der einzelnen Komponenten zum digitalen Zwilling wird zur Betriebsoptimierung verwendet. Hierzu wird die Simulation des Ausgangszustands mit verschiedenen Optimierungsstrategien verglichen. Dabei konnte der Anlagenbetrieb hinsichtlich Komfortbedingungen und Energieeffizienz deutlich optimiert werden. Die finale Optimierungsstrategie basiert auf einereinfachen Wettervorhersage.
Mit der Modellierung und Nutzung eines digitalen Zwillings trägt diese Arbeit dazu bei, innovative Lösungen für die zukünftige Entwicklung und Gestaltung von Gebäuden sowie die Optimierung bereits bestehender Gebäude mithilfe digitaler Zwillinge voranzutreiben.
It is generally agreed that the development and deployment of an important amount of IoT devices throughout the world has revolutionized our lives in a way that we can rely on these devices to complete certain tasks that may have not been possible just years ago which also brought a new level of convenience and value to our lives.
This technology is allowing us in a smart home environment to remotely control doors, windows, and fridges, purchase online, stream music easily with the use of voice assistants such as Amazon Echo Alexa, also close a garage door from anywhere in the world to cite some examples as this technology has added value to several domains ranging from household environments, cites, industries by exchanging and transferring data between these devices and customers. Many of these devices’ sensors, collect and share information in real-time which enables us to make important business decisions.
However, these devices pose some risks and also some security and privacy challenges that need to be addressed to reach their full potential or be considered to be secure. That is why, comprehensive risk analysis techniques are essential to enhance the security posture of IoT devices as they can help evaluate the robustness and reliability towards potential susceptibility to risks, and vulnerabilities that IoT devices in a smart home setting might possess.
This approach relies on the basis of ISO/IEC 27005 methodology and risk matrix method to highlight the level of risks, impact, and likelihood that an IoT device in smart home settings can have, map the related vulnerability, threats and risks and propose the necessary mitigation strategies or countermeasures that can be taken to secure a device and therefore satisfying some security principles. Around 30 risks were identified on Amazon Echo and the related IoT system using the methodology. A detailed list of countermeasures is proposed as a result of the risk analysis. These results, in turn, can be used to elevate the security posture of the device.
Die akustischen Emissionen von Wasserinstallationsgeräten, insbesondere während der nächtlichen Ruhezeit in angrenzenden Räumen, können erhebliche Störungen verursachen. Die primäre Ursache dieser Belästigungen liegt in der spezifischen Funktionsweise von Wasserarmaturen, welche somit als Hauptquelle der Lärmemissionen identifiziert werden können. Hydrodynamische und -akustische Simulationen erweisen sich in diesem Zusammenhang als wertvolle Werkzeuge zur Identifikation von kritischen Bereichen, welche für die Schallabstrahlung verantwortlich sind.
In dieser vorliegenden Arbeit werden die hydrodynamischen und -akustischen Eigenschaften eines Installationsgeräuschnormals mithilfe numerischer Methoden untersucht, wobei gleichzeitig ein kommerzielles Berechnungswerkzeug zur Vorhersage von akustischen Schallfeldern in Bezug auf ein hybrides Verfahren evaluiert und validiert wird. Das Installationsgeräuschnormal dient dabei als Testfall, um die Leistungsfähigkeit des hybriden Akustikmodells in Verbindung mit einem RANS- sowie RANS/LES-Ansatz zu überprüfen. Es werden verschiedene Varianten des Installationsgeräuschnormals untersucht und mit experimentellen Messdaten validiert.
Die hydrodynamischen Simulationsergebnisse der verschiedenen Varianten zeigen eine hervorragende Übereinstimmung mit den experimentellen Daten bei der Verwendung eines RANS/LES-Ansatzes. Der Einsatz eines solchen Hybrid-Modells zur Turbulenzmodellierung hat gezeigt, dass eine verbesserte Wiedergabe von zeitabhängigen Phänomenen in der Strömung erreicht werden kann, welche in direktem Zusammenhang mit der Vorhersage der Schallausbreitung stehen und somit eine bedeutende Auswirkung darauf haben.
Die akustische Untersuchung der verschiedenen Varianten des Installationsgeräuschnormals zeigt, dass die Schallabstrahlung ausschließlich in breitbandigen Frequenzspektren erfolgt. Im Rahmen des Vergleichs mit den Messdaten lässt sich erkennen, dass eine akustische Analyse auf Basis eines hybriden Modells in Verbindung mit dem Akustikmodell vielversprechende Ergebnisse bezüglich der Vorhersage des Schallfelds liefern kann und dabei im Vergleich zu einfachen RANS-Modellen Vorteile aufweist.
As the population grows, so does the amount of biowaste. As demand for energy grows, biogas is a promising solution to the problem. Lignocellulosic materials are challenged of slow degradability due to the presence of polymers such as cellulose, lignin and hemicellulose. There are several pretreatment methods available to enhance the degradability of such materials, including enzymatic pretreatment. In this pretreatment, there are few parameters that can influence the results, the most important being the enzyme to solid ratio and the solid to liquid ratio. During this project, experiments were conducted to determine the optimal conditions for those two factors. It was discovered that a solid to liquid ratio of 31 g of buffer per 1 gram of organic dry matter produced the highest reducing sugar release in flasks when combined with 34 mg of protein per 1 gram of organic dry mass. Additionally, another experiment was carried out to investigate the impact of enzymatic pretreatment on biogas production using artificial biowaste as a substrate. Artificial biowaste produced 577,9 NL/kg oDM, while enzymatically pretreated biowaste produced 639,3 NL/kg oDM. This resulted in a 10,6% rise in cumulative biogas production compared to its use without enzymatic pretreatment. By the conclusion of the investigation, specific cumulative dry methane yields of 364,7 NL/kg oDM and 426,3 NL/kg oDM were obtained from artificial biowaste without and with enzymatic pretreatment, respectively. This resulted in a methane production boost of 16,9%. Additionally in case of the reactors with enzymatically pretreated substrate kinetic constant was lower more than double, where maximum volume of biogas increased, comparing to the reactors without enzymatic pretreatment.
Die Belastungen und Anforderungen in der heutigen Arbeitswelt sind teilweise sehr gross. Faktoren wie Zeitdruck, Kostendruck, persönliche und externe Qualitätsan-sprüche, Schadensrisiko, Menge und Vielseitigkeit der Aufgaben, Führungsmängel etc. sowie eigene Einstellungen und Denkmuster erhöhen das Stresslevel bei vielen Angestellten unterschiedlichster Positionen. Ein aktueller Burn-Out Fall bei der TK CONSULT AG unterstreicht diese These. Gemäss aktueller Studien in der Schweiz liegt der volkswirtschaftliche Schaden (ohne Berufsunfälle, Berufskrankheiten, Inva-lidität und frühzeitiger Tod) bei ca. 4.2 Milliarden CHF, was ca. 1.2% des Bruttoin-landsprodukts der Schweiz entspricht (vgl. [2] S. ii). Des Weiteren zeigen verschie-dene Stressstudien, dass eine Zunahme der Stressbelastung stattfindet [1] [2]. Aufgrund dessen ist es sinnvoll, etwas gegen diesen Trend und die damit verbun-denen Kosten zu unternehmen.
Ziel dieser Thesis ist es, Massnahmen auf der persönlichen als auch der betriebli-chen Ebene zu erarbeiten. Diese sollen leicht verständlich und leicht umsetzbar sein.
Bei den persönlichen Massnahmen steht vor allem die Verbesserung des Selbst-managements durch eigene Zielsetzungen, Anpassung von eigenen Einstellungen und Denkmustern, Erholungsstrategien, Erweiterung der eigenen Kompetenzen und Verbesserung des Zeitmanagements im Vordergrund.
Bei den betrieblichen Massnahmen soll durch Mitarbeiterschulungen, Coaching, aktiver Gesundheitsförderung und Verbesserung der allgemeinen Arbeitsbedingun-gen eine Verbesserung der Stressbelastung erzielt werden.
One of the most critical areas of research and expansion has been exploiting new technologies in supply chain risk management. One example of this is the use of Digital Twins. The performance of physical systems can be analyzed and simulated using digital twins, virtual versions of these systems that use real-time data, and sophisticated algorithms. Inside the supply chain risk management field, digital twins present a one-of-a-kind opportunity to improve an organization's ability to anticipate, address, and react to the possibility of problems within the supply chain.
The objective of this study is to identify and assess the advantages that accrue to supply chain risk management as a result of Digital Twins' adoption into the system, as well as to identify the challenges associated with achieving those benefits. In the context of supply chain risk management, a thorough literature study is conducted to analyze the essential traits and capabilities of digital twins and how these qualities lead to enhanced risk management methods. This study investigates the essential properties and capacities of digital twins. In addition, the state of digital twin technology and its applications in supply chain risk management are evaluated, and prospective areas for further study and development are highlighted.
The primary purpose of this investigation is to provide a comprehensive and in-depth analysis of the digital twins' role in supply chain risk management through the utilization of digital twins, as well as to highlight the potential benefits and challenges associated with the implementation of digital twins. The research was carried out based on the existing body of written material and the replies of 27 individuals who had previous experience making use of digital twins and took part in an online questionnaire.
The results of this study will be relevant to a diverse group of stakeholders, including specialists in risk management and researchers, amongst others.
Decarbonisation Strategies in Energy Systems Modelling: Biochar as a Carbon Capture Technology
(2022)
The energy system is changing since some years in order to achieve the climate goals from the Paris Agreement which wants to prevent an increase of the global temperature above 2 °C. Decarbonisation of the energy system has become for governments a big challenge and different strategies are being stablished. Germany has set greenhouse gas reduction limits for different years and keeps track of the improvement made yearly. The expansion of renewable energy systems (RES) together with decarbonisation technologies are a key factor to accomplish this objective.
This research is done to analyse the effect of introducing biochar, a decarbonisation technology, and study how it will affect the energy system. Pyrolysis is the process from which biochar is obtained and it is modelled in an open-source energy system model. A sensibility analysis is made in order to assess the effect of changing the biomass potential and the costs for pyrolysis.
The role of pyrolysis is analysed in the form of different future scenarios to evaluate the impact. The CO2 emission limits from the years 2030 and 2045 are considered to create the scenarios, as well as the integration of flexibility technologies. Four scenarios in total are assessed and the result from the sensibility analysis considering pyrolysis are always compared to the reference scenario, where pyrolysis is not considered.
Results show that pyrolysis has a bigger impact in the energy system when the CO2 limit is low. Biochar can be used to compensate the emissions from other conventional power plant and achieve an energy transition with lower costs. Furthermore, it was also found that pyrolysis can also reduce the need of flexibility. This study also shows that the biomass potential and the pyrolysis costs can affect a lot the behaviour of pyrolysis in the energy system.
Windows Registry Forensik - Analyse von Shellbags im Rahmen digitalforensischer Untersuchungen
(2019)
Digitalforensische Untersuchungen sind heute ebenso wichtig wie herkömmliche forensische Untersuchungen. Neben leicht sichtbaren Spuren wie Internethistorie oder Suchmaschinenanfragen befinden sich auch in der Windows Registry verwertbare Spuren. Zu diesen Spuren zählen auch die Shellbags. Sie werden vom System genutzt, um Ordnereinstellungen zu speichern.
Diese Arbeit beleuchtet neben den Grundlagen digitaler Forensik und der Windows Registry diese Shellbags. Es wird untersucht, welche Aktionen am System unter Windows 7 und Windows 10 Shellbags erzeugen oder diese verändert. Um dieses Ziel zu erreichen, wird ein Katalog an Experimenten durchgeführt. Dieser beinhaltet unterschiedliche Aktionen am System, vom Erstellen bis zum Löschen eines Ordners. Dabei wird der Zustand der Shellbags in Registry-Abbildern vor und nach der Aktion verglichen und somit untersucht, welche Veränderungen zu erkennen sind. Die Ergebnisse werden dokumentiert und interpretiert. Somit wird eine Übersicht über die Auswirkungen dieser Aktionen auf die Shellbags erstellt, an dem sich orientiert werden kann.
Abschließend wird in einer prototypischen Implementierung ein eigenes Tool in Python entwickelt, das Shellbags aus der Registry auslesen und ausgeben kann.
Among the billions of smartphone users in the world, Android still holds more than 80% of the market share. The applications which the users install have a specific set of features that need access to some device functionalities and sensors that may hold sensitive information about the user. Therefore, Android releases have set permission standards to let the user know what information is being disclosed to the application. Along with other security and privacy improvements, significant changes to the permission scheme are introduced with the Android 6.0 version (API level 23). In this master thesis, the Android permission scheme is tested on two devices from different eras. The evolution of Android over the years is examined in terms of confidentiality. For each device, two applications are built; one focused on extracting every piece of information within the confidentiality scope with every permission declared and/or requested, and the other app focused on getting this type of information without user notification. The resulting analysis illustrates whether how and in what way the Android permission scheme declined or improved over time.
Mobile Anwendungen werden im beruflichen Umfeld immer häufiger eingesetzt und dienen als praktische Helfer für Vertriebsmitarbeiter oder im Kundendienst. Dagegen ist ein Einsatz in der Baubranche ein recht neues Feld. Die tägliche Erfassung der Leistungsergebnisse einer Baustelle samt Geräteeinsatz, Mitarbeiterstunden, Lieferungen und Wetterdaten in Tagesberichten wird von vielen Bauunternehmen bisher noch auf Papier erledigt und später von Hand in ein Verwaltungsprogramm übertragen. Die Dokumentation direkt vor Ort mit einem mobilen Endgerät bietet den Vorteil, dass die Daten sofort verfügbar sind und auch besser ausgewertet werden können. Im Rahmen der vorliegenden Masterthesis wird nun in Zusammenarbeit mit dem Bauunternehmen Grafmüller untersucht, wie eine mobile Anwendung zu diesem Zweck aussehen kann. Dabei werden zunächst die Betriebsdatenerfassung im Allgemeinen und die Hintergründe der mobilen Anwendungsentwicklung analysiert. Dies dient dann als Basis für die Konzeption und die Umsetzung der Anwendung. Dabei werden bereits existierende Konkurrenzprodukte und die aktuelle Situation der Tagesberichtserstellung betrachtet. Besonderes Augenmerk liegt auf der plattformunabhängigen Entwicklung. Dazu wird der Einsatz von Webtechnologien zur Erstellung von hybriden Apps mit Hilfe entsprechender Werkzeuge untersucht. Die Umsetzung selbst beinhaltet den generellen Aufbau der mobilen Anwendung auf Basis eines hybriden App-Frameworks. Dazu zählt die persistente Datenspeicherung und die Synchronisation mit einer Administrationsanwendung sowie weitere Zusatzfunktionen, die gerätespezifische Eigenschaften nutzen, beispielsweise GPS.
Diese Arbeit umfasst erste Tests und die Inbetriebnahme eines neuen Prüfplatzes bei der QMK-GmbH. Der Prüfplatz selbst soll in der Lage sein, Leistungsshuntwiderstände kalibrieren zu können. Leistungsshuntwiderstände sind meist eher groß und schwer, damit durch viel Material die Wärmeentwicklung kompensiert werden kann. Zudem sind die Kontaktflächen dementsprechend groß, damit der Übergangswiderstand an den Kontaktflächen möglichst gering ist. Der Widerstandswert selbst ist sehr klein. Standardmäßig liegen Widerstände hier im Bereich von 10 bis 100 Ω. Um so kleine Widerstände möglichst genau messen zu können, muss technisch viel Aufwand betrieben werden. In der Regel wird dies mit einer Vierleitermessung realisiert. Leistungsshuntwiderstände werden aber generell mit einem eher hohen Strom im Bereich von 100 bis 10 000 . Mit dem neuen Prüfplatz soll dies auch umgesetzt werden. Die Widerstände sollen mithilfe von hohen Strömen bis 2 kA kalibriert werden, damit der, für den Prüfling, zutreffende Arbeitsbereich unter Berücksichtigung seiner Eigenerwärmung abgebildet werden kann. Für diese Anwendung wurde ein Prüfplatz entwickelt, der 2 kA zur Verfügung stellen kann und mithilfe eines genauen und kalibrierten Referenzwiderstandes den Widerstand des Kalibriergegenstandes ermitteln kann. Würde man den Aufbau messtechnisch beschreiben, so wird durch eine Konstantstromquelle ein Gleichstrom erzeugt, der beide in Reihe geschalteten Widerstände durchströmt. Damit ist der Strom an beiden Widerständen identisch und kann ermittelt werden. An den Widerständen wird gleichzeitig dessen Spannungsabfall gemessen. Mit dem ermittelten Strom kann anschließend über das Ohmsche Gesetz der „unbekannte“ Widerstandswert des Kalibriergegenstandes ermittelt werden. Dieser wird mit dem Sollwert seines Datenblattes verglichen und in einem Protokoll unter Berücksichtigung der eigenen Messunsicherheit bewertet. Die Messergebnisse werden nach der Messung bzw. Kalibrierung in einem Zertifikat zusammen gefasst, und dem Kunden ausgestellt.
Ziel der Arbeit ist es, eine Kalibriereinrichtung zu entwickeln und zu bewerten, die den Richtlinien und Grundlangen der DAkkS entspricht oder zumindest als Grundlage für eine Akkreditierung bei der DAkkS dient. In erster Linie, soll es mit der Kalibriereinrichtung möglich sein, ISO-Kalibrierungen nach der 9001 Norm durchzuführen und zu bewerten.
Die vorliegende Masterarbeit setzt sich mit dem Thema „Digitale Medien und soziale Anerkennung“ auseinander. Dabei wird der Frage nachgegangen, welchen Einfluss die Nutzung digitaler Medien auf das Selbstbild junger Erwachsener, auf das Thema Cybermobbing und den zwischenmenschlichen Umgang in der Gesellschaft hat. Als Praxisbeispiel wurde exemplarisch die Folge „Nosedive“ der dystopischen Sci-Fi-Serie „Black Mirror“ ausgewählt, in der eine Gesellschaft porträtiert wird, deren Leben durch ein soziales Bewertungssystem bestimmt wird. Im Zuge dessen soll ein Bezug zu realen Sozialkredit-Systemen hergestellt werden. Das Ziel der Forschung ist es, eine umfangreiche Analyse der Auswirkungen des Medienkonsums von Fiktion und Realität vor dem Hintergrund sozialer Anerkennung durchzuführen.
Im theoretischen Teil der Arbeit soll allgemein auf digitale Medien, das Nutzungsverhalten von Jugendlichen sowie auf die Bedeutung von Identität und Selbstbild (im Netz) eingegangen werden. Sowohl die Einflüsse der digitalen Mediennutzung auf die Identität, das Selbstbild sowie die Selbstdarstellung als auch die allgemeinen positiven und negativen Auswirkungen durch exzessiven Medienkonsum von Jugendlichen sollen in dieser Arbeit näher beleuchtet und einander gegenübergestellt werden. Im nächsten Schritt sollen die Auswirkungen auf die Bereiche Cybermobbing sowie die zwischenmenschliche Kommunikation und soziale Beziehungen untersucht werden. Nach Abhandlung der Einflüsse und Auswirkungen auf die Jugendlichen unserer Gesellschaft folgt der praktische Teil der Arbeit, in dem zunächst die Anthologie-Serie „Black Mirror“ und die Inhalte der Folge „Nosedive“ vorgestellt werden sollen. Anhand ausgewählter Merkmale soll die fiktionale Welt mit unserer modernen Gesellschaft analysiert und verglichen werden. Abschließend soll auf die Sozialkredit-Systeme in China eingegangen und ein Bezug zur Folge hergestellt werden. In der Analyse sollen die Ergebnisse der vorangegangenen Kapitel miteinbezogen werden. Die Ergebnisse der Arbeit zeigen, dass digitale Medien einen weitreichenden sowohl positiven als auch negativen Einfluss auf Jugendliche haben. Die Nutzung hat viele Bereiche unseres Lebens bereits verändert. Besonders soziale Medien hinterlassen ihre Spuren in der Identität und Werteentwicklung von Kindern und Jugendlichen. Obwohl sie in der jüngeren Generation hohes Ansehen genießen, bestimmen sie jedoch (noch) nicht über andere Bereiche des Lebens.
Even though the internet has only been there for a short period, it has grown tremendously. To- day, a significant portion of commerce is conducted entirely online because of increased inter- net users and technological advancements in web construction. Additionally, cyberattacks and threats have expanded significantly, leading to financial losses, privacy breaches, identity theft, a decrease in customers’ confidence in online banking and e-commerce, and a decrease in brand reputation and trust. When an attacker pretends to be a genuine and trustworthy institution, they can steal private and confidential information from a victim. Aside from that, phishing has been an ongoing issue for a long time. Billions of dollars have been shed on the global economy. In recent years, there has been significant progress in the development of phishing detection and identification systems to protect against phishing attacks. Phishing detection technologies frequently produce binary results, i.e., whether a phishing attempt was made or not, with no explanation. On the other hand, phishing identification methodologies identify phishing web- pages by visually comparing webpages with predetermined authentic references and reporting phishing together with its target brand, resulting in findings that are understandable. However, technical difficulties in the field of visual analysis limit the applicability of currently available solutions, preventing them from being both effective (with high accuracy) and efficient (with little runtime overhead). Here, we evaluate existed framework called Phishpedia. This hybrid deep learning system can recognize identity logos from webpage screenshots and match logo variants of the same brand with high precision. Phishpedia provides high accuracy with low run- time. Lastly, unlike other methods, Phishpedia does not require training on any phishing sam- ples whatsoever. Phishpedia exceeds baseline identification techniques (EMD, PhishZoo, and LogoSENSE), inaccurately detecting phishing pages in lengthy testing using accurate phishing data. The effectiveness of Phishpedia was tested and compared against other standard machine learning algorithms and some state-of-the-art algorithms. The given solutions performed better than different algorithms in the given dataset, which is impressive.
Das Team "magmaOffenburg" nimmt seit 2009 an der 3D-Simulationsliga des RoboCups teil. Wie gut das Laufen auf zwei Beinen in der verwendeten Simulationsumgebung "SimSpark" funktioniert ist einer der zentralen Faktoren für ein erfolgreiches Abschneiden. Bisher wird für das Laufen ausschließlich eine inverskinematische Walk-Engine verwendet.
In dieser Arbeit wird mit genetischen Algorithmen und einer modellfreien Parametrisierung Laufen komplett "from scratch" gelernt. Derselbe Ansatz wurde zuvor bereits erfolgreich für das Lernen von Kicks eingesetzt. Gegenüber der alten Walk-Engine zeichnet diesen Ansatz besonders aus, dass zum ersten Mal die Zehengelenke genutzt werden, welche eines der verfügbaren Robotermodelle besitzt. Dies ermöglicht einen natürlicheren und schnelleren Gang. Zwar ist die Stabilität des gelernten Laufens noch nicht vergleichbar mit dem bisherigen (der Spieler fällt etwa 26% häufiger hin), aber beispielsweise beim Vorwärtslaufen konnten mit einer Geschwindigkeit von 1.3 m/s statt 1 m/s Steigerungen von 30% erzielt werden.
Darüber hinaus wurde untersucht, wie dem Agenten im Anschluss an das gelernte Laufen wieder ein Übergang zur alten Walk-Engine gelingen kann. Der erfolgreichste Ansatz basiert ebenfalls wieder auf einer mit genetischen Algorithmen trainierten Bewegung. Er ist in etwa der Hälfte der Fälle erfolgreich.