004 Informatik
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In der Marketingstrategie von Event- und Club-Veranstaltern ist eine zielgerichtete Ansprache der Kundschaft unerlässlich, um eine nachhaltige Beziehung zur Zielgruppe aufzubauen und so den geschäftlichen Erfolg zu sichern. Während erhebliche Investitionen in herkömmliche Werbekanäle wie soziale Medien fließen, bleiben diese Plattformen oft ohne Garantie, dass die Werbemittel die relevanten Nutzer erreichen. Die White-Label-App beabsichtigt dieses Problem zu beheben, indem es Veranstaltern ermöglicht wird, eine engagierte Community direkt über die mobile Plattform aufzubauen und mit dieser zielgerichtet zu kommunizieren.
Das Kernziel der Bachelorarbeit ist die prototypische Entwicklung dieser Smartphone-App als individualisierbare und modulare White-Label-Lösung, die präzise auf die Bedürfnisse von Veranstaltern und deren Kunden zugeschnitten ist. Hierbei ist die zentrale Forschungsfrage: Wie kann eine modulare und individualisierbare White-Label-App effizient implementiert werden?
Zur Beantwortung dieser Frage werden auf Basis einer Wettbewerbsanalyse und der gründlichen Bewertung aktueller Best Practices im Bereich der App-Entwicklung verschiedene Aspekte untersucht. Hierzu zählen die Identifikation von möglichen Marktlücken und -chancen, die Eignung verschiedener Technologien und Entwurfsmuster, die Überwindung spezifischer Herausforderungen bei der Implementierung einer White-Label-App und die performante Integration der API.
Um einen praxisorientierten Ansatz zu gewährleisten, werden darüber hinaus verschiedene Kernfunktionalitäten der App beispielhaft implementiert. Dazu gehören Features wie eine Eventübersicht mit Informationen zu Veranstaltungen und ein Ticketingsystem mit Reservierungsmöglichkeiten.
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.
JavaScript-Frameworks (JSF) sind im Bereich der Webentwicklung seit längerem prominent. Jährlich werden neue JSF entwickelt, um spezifische Probleme zu lösen. In den letzten Jahren hat sich der Trend entwickelt, bei der Wahl des JSF verstärkt auch auf die Performanz der entwickelten Webseite zu achten. Dabei wird versucht, den Anteil an JavaScript auf der Webseite zu reduzieren oder ganz zu eliminieren. Besonders neu ist der Ansatz der "Island Architecture", die erstmals 2019 vorgeschlagen wurde. In dieser Thesis soll die Performanz der meistbenutzten und des performantesten JSF mit dem JSF "Astro" verglichen werden, welches die "Island Architecture" von sich aus unterstützt. Der Schwerpunkt liegt beim Vergleichen der Webseitenperformanz, jedoch werden auch Effizienz und Einfachheit während der Entwicklung untersucht. Das Ziel dieser Arbeit ist es, potenzielle Frameworks zu untersuchen, die die Effizienz und Produktivität für den Nutzer und während der Entwicklung steigern können.
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.
Garbage in, Garbage out: How does ambiguity in data affect state-of-the-art pedestrian detection?
(2024)
This thesis investigates the critical role of data quality in computer vision, particularly in the realm of pedestrian detection. The proliferation of deep learning methods has emphasised the importance of large datasets for model training, while the quality of these datasets is equally crucial. Ambiguity in annotations, arising from factors like mislabelling, inaccurate bounding box geometry and annotator disagreements, poses significant challenges to the reliability and robustness of the pedestrian detection models and their evaluation. This work aims to explore the effects of ambiguous data on model performance with a focus on identifying and separating ambiguous instances, employing an ambiguity measure utilizing annotator estimations of object visibility and identity. Through accurate experimentation and analysis, trade-offs between data cleanliness and representativeness, noise removal and retention of valuable data emerged, elucidating their impact on performance metrics like the log average miss-rate, recall and precision. Furthermore, a strong correlation between ambiguity and occlusion was discovered with higher ambiguity corresponding to greater occlusion prevalence. The EuroCity Persons dataset served as the primary dataset, revealing a significant proportion of ambiguous instances with approximately 8.6% ambiguity in the training dataset and 7.3% in the validation set. Results demonstrated that removing ambiguous data improves the log average miss-rate, particularly by reducing the false positive detections. Augmentation of the training data with samples from neighbouring classes enhanced the recall but diminished precision. Error correction of wrong false positives and false negatives significantly impacts model evaluation results, as evidenced by shifts in the ECP leaderboard rankings. By systematically addressing ambiguity, this thesis lays the foundation for enhancing the reliability of computer vision systems in real-world applications, motivating the prioritisation of developing robust strategies to identify, quantify and address ambiguity.
Immer mehr Unternehmen setzen auf eine Cross-Cloud-Strategie, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Anwendungen und Daten über mehrere Cloud-Plattformen hinweg effizient zu verwalten und zu betreiben. Konsistenz und Atomarität zwischen den Cloud-Plattformen zu wahren, stellt eine große Herausforderung dar. Hierzu wird in dieser Arbeit eine Lösung vorgestellt, um Cross-Cloud-Atomarität zu erreichen, welche auf Basis des 2-Phasen-Commit-Protokolls (2PC) beruht. In diesem Zusammenhang wird die Funktionsweise des 2PC-Protokolls erörtert und Erweiterungen sowie Alternativen zum Protokoll kurz angesprochen. Zusätzlich werden alternative Lösungsansätze diskutiert, die für die Erzielung von Cross-Cloud-Atomarität in Betracht gezogen werden können. Dadurch wird ein umfassender Einblick in das Thema sowie mögliche Lösungsansätze für diese Herausforderung gewährt.
Die Bachelorarbeit „Forensic Chain – Verwaltung digitaler Spuren in Deutschland“ untersucht die Anwendung eines Blockchain-basierten Chain of Custody Systems im deutschen rechtlichen und regulatorischen Kontext. Die digitale Forensik, die sich mit der Sicherung und Analyse digitaler Spuren befasst, gewinnt an Bedeutung, da kriminelle Aktivitäten vermehrt im digitalen Raum stattfinden. Die Blockchain-Technologie bietet transparente und unveränderliche Aufzeichnungen, die sich für die Speicherung von Informationen im Zusammenhang mit digitalen Beweismitteln eignen. Das Hautpziel der Arbeit besteht darin, die Umsetzung eines Chain of Custody Prozesses im Forensic Chain System zu untersuchen und die Eignung dieses Systems im deutschen Raum zu bewerten. Hierfür wird ein Prototyp des Forensic Chain Systems entwickelt, um das erstellte Konzept zu testen. Die Ergebnisse tragen zum Verständnis der Wichtigkeit der digitalen Forensik in Deutschland bei und bieten Einblicke in die Einführung von Blockchain-basierten Chain of Custody-Systemen in diesem Bereich. Sie leisten einen Beitrag zur Weiterentwicklung der digitalen Forensik.
Truth is the first causality of war”, is a very often used statement. What rather intrigues the mind is what causes the causality of truth. If one dives deeper, one may also wonder why is this so-called truth the first target in a war. Who all see the truth before it dies. These questions rarely get answered as the media and general public tends to focus more on the human and economic losses in a war or war like situation. What many fail to realize is that these truthful pieces of information are critical to how a situation further develops. One correct information may change the course of the whole war saving millions and one mis-information may do the opposite.
Since its inception, some studies have been conducted to propose and develop new applications for OSINT in various fields. In addition to OSINT, Artificial Intelligence is a worldwide trend that is being used in conjunction witThe question here is, what is this information. Who transmits this and how? What is the source. Although, there has been an extensive use of the information provided by the secret services of any nation, which have come handy to many, another kind of information system is using the one that is publicly available, but in different pieces. This kind of information may come from people posting on social media, some publicly available records and much more. The key part in this publicly available information is that these are just pieces of information available across the globe from various different sources. This could be seen as small pieces of a puzzle that need to be put together to see the bigger picture. This is where OSINT comes in place.
h other areas (AI). AI is the branch of computer science that is in charge of developing intelligent systems. In terms of contribution, this work presents a 9-step systematic literature review as well as consolidated data to support future OSINT studies. It was possible to understand where the greatest concentration of publications was, which countries and continents developed the most research, and the characteristics of these publications using this information. What are the trends for the next OSINT with AI studies? What AI subfields are used with OSINT? What are the most popular keywords, and how do they relate to others over time?A timeline describing the application of OSINT is also provided. It was also clear how OSINT was used in conjunction with AI to solve problems in various areas with varying objectives. Private investigators and journalists are no longer the primary users of open-source intelligence gathering and analysis (OSINT) techniques. Approximately 80-90 percent of data analysed by intelligence agencies is now derived from publicly available sources. Furthermore, the massive expansion of the internet, particularly social media platforms, has made OSINT more accessible to civilians who simply want to trawl the Web for information on a specific individual, organisation, or product. The General Data Protection Regulation (GDPR) of the European Union was implemented in the United Kingdom in May 2018 through the new Data Protection Act, with the goal of protecting personal data from unauthorised collection, storage, and exploitation. This document presents a preliminary review of the literature on GDPR-related work.
The reviewed literature is divided into six sections: ’What is OSINT?’, ’What are the risks?’ and benefits of OSINT?’, ’What is the rationale for data protection legislation?’, ’What are the current legislative frameworks in the UK and Europe?’, ’What is the potential impact of the GDPR on OSINT?’, and ’Have the views of civilian and commercial stakeholders been sought and why is this important?’. Because OSINT tools and techniques are available to anyone, they have the unique ability to be used to hold power accountable. As a result, it is critical that new data protection legislation does not impede civilian OSINT capabilities.
In this paper we see how OSINT has played an important role in the wars across the globe in the past. We also see how OSINT is used in our everyday life. We also gain insights on how OSINT is playing a role in the current war going on between Russia and Ukraine. Furthermore, we look into some of these OSINT tools and how they work. We also consider a use case where OSINT is used as an anti terrorism tool. At the end, we also see how OSINT has evolved over the years, and what we can expect in the future as to what OSINT may look like.
Künstliche Intelligenzen, Deep Learning und Machine-Learning-Algorithmen sind im digitalen Zeitalter zu einem Punkt gekommen, in dem es schwer ist zu unterscheiden, welche Informationen und Quellen echt sind und welche nicht. Der Begriff „Deepfakes“ wurde erstmals 2017 genutzt und hat bereits 2018 mit einer App bewiesen, wie einfach es ist, diese Technologie zu verwenden um mit Videos, Bildern oder Ton Desinformationen zu verbreiten, politische Staatsoberhäupter nachzuahmen oder unschuldige Personen zu deformieren. In der Zwischenzeit haben sich Deepfakes bedeutend weiterentwickelt und stellen somit eine große Gefahr dar.
Diese Arbeit bietet eine Einführung in das Themengebiet Deepfakes. Zudem behandelt sie die Erstellung, Verwendung und Erkennung von Deepfakes, sowie mögliche Abwehrmaßnahmen und Auswirkungen, welche Deepfakes mit sich bringen.