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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.
Die Visualisierung von Programmabläufen ist ein zentraler Aspekt für Programmieranfänger, um das Verständnis von Codeabläufen zu erleichtern und den Einstieg in der Softwareentwicklung zu unterstützen. In dieser Masterthesis wird ein speziell auf die Bedürfnisse von Einsteigern zugeschnittenes generisches Framework vorgestellt, wobei der Fokus auf einer einfachen, verständlichen aber auch korrekten Darstellung der Programmausführung liegt. Das Framework integriert das Debugger Adapter Protocol, um den Debugger unterschiedlicher Sprachen ansprechen und verwenden zu können.
In dieser Arbeit werden zunächst die Anforderungen für das generische Framework diskutiert. Anschließend werden bestehende Ansätze zur Visualisierung von Programmabläufen ausführlich untersucht und analysiert. Die Implementierung des Frameworks wird daraufhin detailliert beschrieben, wobei besonderer Wert auf die Erweiterbarkeit unterschiedlicher Sprachen gelegt wird.
Um die Eignung des Frameworks zu evaluieren, werden mehrere Aufgaben aus dem ersten Modul mit der jeweiligen Programmiersprache des Studiengangs Angewandte Informatik der Hochschule Offenburg betrachtet. Die Ergebnisse zeigen, dass das Framework mit den Aufgaben umgehen und diese korrekt und verständlich darstellen kann.
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 Thema dieser Masterthesis lautet „Camera Stream Solution – Marktübersicht, Lösungsansätze, Prototyp“. Mit dieser Arbeit wird eine Videostreaming-Lösung für die Herrenknecht-Plattform CONNECTED realisiert. Dabei geht es um die Bildschirmaufnahme von Navigations- und Steuerungsbildschirmen auf Tunnelbohrmaschinen und die Übertragung dieser Aufnahmen in die Cloud. Letztlich wird ermöglicht die Aufnahmen in nahezu Echtzeit als Videostream in einem Videoplayer wiederzugeben.
Zu Beginn werden die Grundlagen zur Datenübertragung im Internet sowie zum Streaming erläutert. Im Anschluss wird eine Marktübersicht verschiedener Streaming-Komponenten gegeben sowie einige Lösungsansätze vorgestellt und anhand ausgewählter Kriterien verglichen. Im nächsten Schritt wird die Implementierung eines Prototyps behandelt. Dieser nutzt unter anderem ffmpeg für die Bildschirmaufnahme und die Kodierung sowie die Streaming-Protokolle RTMP (Real Time Messaging Protocol) und HLS (HTTP Live Streaming). Zur Realisierung der Architektur gehört auch die Entwicklung einer REST-API und eines REST-Clients in C#.
Mit dem Projekt wird eine „echte“ Streaming-Lösung für die Kundenplattform CONNECTED entwickelt, die einen Videostream mit 24 Bildern pro Sekunde bietet, um die bisherige Darstellung von Screenshots auf der Plattform zu ersetzen.