000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft
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Strong security measures are required to protect sensitive data and provide ongoing service as a result of the rising reliance on online applications for a range of purposes, including e-commerce, social networking, and commercial activities. This has brought to light the necessity of strengthening security measures. There have been multiple incidents of attackers acquiring access to information, holding providers hostage with distributed denial of service attacks, or accessing the company’s network by compromising the application.
The Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) has published a comprehensive set of information security principles and standards that can be utilized as a solid basis for the development of a web application that is secure.
The purpose of this thesis is to build and construct a secure web application that adheres to the requirements established in the BSI guideline. This will be done in order to answer the growing concerns regarding the security of web applications. We will also evaluate the efficacy of the recommendations by conducting security tests on the prototype application and determining whether or not the vulnerabilities that are connected with a web application that is not secure have been mitigated.
Die Bachelorarbeit mit dem Titel "Chatbots als Kommunikationsinstrument: Ein Leitfaden für kleine und mittelständische Unternehmen zur Optimierung der Kundenkommunikation durch den Einsatz von Chatbots" zielt darauf ab, praxisorientierte Leitlinien für KMU zu entwickeln, die Chatbots zur Verbesserung ihrer Kundenkommunikation einsetzen möchten. Die Arbeit konzentriert sich auf zwei Hauptaspekte: Erstens, wie KMU Chatbots erfolgreich in ihre Marketingstrategien integrieren können, unter Berücksichtigung technischer und unternehmerischer Bedürfnisse und Ziele. Zweitens, wie der Einsatz von Chatbots die Effektivität der Kundenkommunikation in diesen Unternehmen beeinflusst, mit dem Ziel, Kundenansprache und -bindung zu verbessern sowie Prozesse zu optimieren. Durch theoretische Grundlagen und praxisnahe Empfehlungen bietet die Arbeit einen umfassenden Leitfaden, der konkrete Handlungsempfehlungen für die erfolgreiche Implementierung von Chatbots liefert. Diese sollen KMU dabei unterstützen, einen nachhaltigen Mehrwert für ihre Kundenbeziehungen zu schaffen und ihre Wettbewerbsfähigkeit zu stärken.
Socially assistive robots (SARs) are becoming more prevalent in everyday life, emphasizing the need to make them socially acceptable and aligned with users' expectations. Robots' appearance impacts users' behaviors and attitudes towards them. Therefore, product designers choose visual qualities to give the robot a character and to imply its functionality and personality. In this work, we sought to investigate the effect of cultural differences on Israeli and German designers' perceptions of SARs' roles and appearance in four different contexts: a service robot for an assisted living/retirement residence facility, a medical assistant robot for a hospital environment, a COVID-19 officer robot, and a personal assistant robot for domestic use. The key insight is that although Israeli and German designers share similar perceptions of visual qualities for most of the robotics roles, we found differences in the perception of the COVID-19 officer robot's role and, by that, its most suitable visual design. This work indicates that context and culture play a role in users' perceptions and expectations; therefore, they should be taken into account when designing new SARs for diverse contexts.
In einer digitalisierten Welt wird das Smartphone zunehmend multifunktional eingesetzt. Auch Anwendungen für eine eindeutige Identifikation wie bei Banking-Apps sind bereits verfügbar, weshalb das Smartphone auch als Ersatz des klassischen Schlüssels genutzt werden kann.
Ziel der Thesis ist es, genau das unter Beweis zu stellen. Im Rahmen der Arbeit soll eine mobile Applikation in Android Studio für ein Google Pixel 7 Pro entwickelt werden, die mit einem Türschloss interagieren und dieses ansteuern kann. Eine Besonderheit dieses Systems besteht in der präzisen Positionsbestimmung mithilfe der Ultra-Wideband Technologie. Diese wird genutzt, um die Position des Smartphones zum Türschloss genau zu bestimmen und festzulegen, ab welcher Position das Schloss auf die Interaktion des Smartphones reagieren soll.
Die im Rahmen der Thesis entwickelte App hat das Ziel erfüllt. Sie fungiert als Demo-App für ein funktionierendes Tür-System, bei dem die Positionsbestimmung mit Ultra-Wideband umgesetzt wurde. Ebenfalls wurde der Datenaustausch mit mehreren Sicherheitsmechanismen wie einem AES-Algorithmus, einem Running Counter oder einem Hash-Wert umgesetzt.
Dennoch muss erwähnt werden, dass das Ziel, den Datenaustausch ebenfalls mit Ultra-Wideband zu implementieren, nicht gelungen ist. Hierfür wird in der bestehenden App Bluetooth Low Energy genutzt.
Im Laufe der Arbeit hat sich gezeigt, dass Ultra-Wideband im Zusammenhang mit dem angedachten Tür-System zur Positionsbestimmung geeignet ist. Es konnte eine hohe Präzision mit einer Aktualisierungsrate von mehreren Ranging-Ergebnissen pro Sekunde erreicht werden.
Allerdings ist ein abgeschlossenes Konzept, das ausschließlich auf Ultra-Wideband basiert, bislang nicht möglich. Ebenfalls erschweren fehlende Standards die Implementierung. Hier mangelt es an einer Vereinheitlichung.
Auch besteht Potenzial zur Entwicklung von Konzepten für die Umsetzung des Datenaustauschs über Ultra-Wideband in mobilen Applikationen. Somit wäre es möglich, Ultra-Wideband als alleinige Technologie für solche Systeme zu nutzen.
Abschließend zeigt diese Arbeit jedoch, dass Positionsbestimmung mit Ultra-Wideband im in der Thesis untersuchten Konzept möglich ist und die Technologie für eine Indoorpositionierung in Kombination mit einem smarten Türschloss genutzt werden kann. Die herausragende Präzision in Echtzeit kann in diesem Prototyp verdeutlicht werden und als ein funktionierendes System als Grundlage für zukünftige Arbeiten genutzt werden.
Die wachsende Verbreitung von KI-gesteuerten Empfehlungssystemen und personalisiertem Lernen in LXPs wirft grundlegende ethische Fragen für Anwender auf, insbesondere hinsichtlich der Transparenz und Nachvollziehbarkeit dieser Systeme. Diese Bachelorarbeit behandelt die Schnittstelle zwischen KI, Ethik und Bildung, wobei der Schwerpunkt auf der Erklärbarkeit von KI-basierten Systemen liegt. Das Beispiel, das für die Untersuchung herangezogen wird, ist Moodle LXP an der Hochschule Offenburg. Die Motivation dieser Arbeit entspringt der dringenden Notwendigkeit, die Akzeptanz und Vertrauenswürdigkeit von KI-Systemen in Bildungsumgebungen zu fördern, indem Erklärbarkeit als integraler Bestandteil integriert wird.
Im Rahmen des Projekts KompiLe wird Moodle zu einer sogenannten Learning Experience Platform (LXP) ausgebaut, die Studierenden personalisiertes, selbstbestimmtes Lernen ermöglicht. Zentrale Elemente der LXP sind Bewertungen interner und externer Lernressourcen sowie individualisierte, auf KI basierende Lernempfehlungen für Studierende. Diese Empfehlungen beruhen auf der Analyse persönlicher Daten der Studierenden, was eine grundlegende Voraussetzung für das Funktionieren des Systems darstellt. Damit Studierende solchen KI-basierten Lernempfehlungen vertrauen, müssen angemessene Erklärungen die gesamte Prozesskette begleiten. Dies beinhaltet die freiwillige Freigabe persönlicher Daten, die Erstellung von Bewertungen sowie die Präsentation persönlicher Lernempfehlungen.
Das Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, eine benutzerfreundliche Integration von Erklärungen für die genannten Prozesse in Moodle LXP zu entwickeln. Dies soll dazu beitragen, die Vertrauenswürdigkeit und Akzeptanz des durch KI unterstützten Lernens zu stärken. Die Arbeit konzentriert sich auf die Konzeption verständlicher Erklärungen für verschiedene Arten von Bewertungen und Lernempfehlungen sowie deren Integration und Darstellung in Moodle LXP. Die entwickelte Benutzeroberfläche zielt darauf ab, Studierende zu entlasten und ihnen hilfreiche sowie thematisch sinnvolle Informationen für die KI-basierten Empfehlungen bereitzustellen. Es wurde ein Konzept für die Erklärbarkeit erstellt und als Mockup umgesetzt. Abschließend wurde die grobe Voransicht des fertigen Designs in ausgewählten Gruppen von Studierenden evaluiert, und die Auswirkungen auf die Vertrauenswürdigkeit und Akzeptanz der Empfehlungen auf die Lernenden wurden untersucht.
Implementation and Evaluation of an Assisting Fuzzer Harness Generation Tool for AUTOSAR Code
(2024)
The digitalization in vehicles tends to add more connectivity such as over-the-air (OTA) updates. To achieve this digitization, each ECU (Electronic Control Unit) becomes smarter and needs to support more and more different externally available protocols such as TLS, which increases the attack surface for attackers. To ensure the security of a vehicle, fuzzing has proven to be an effective method to discover memory-related security vulnerabilities. Fuzzing the software run- ning on a ECU is not an easy task and requires a harness written by a human. The author needs a deep understanding of the specific service and protocol, which is time consuming. To reduce the time needed by a harness author, this thesis aims to develop FuzzAUTO, the first assistant harness generation tool targeting the AUTOSAR (AUTomotive Open System ARchitecture) BSW (Basic Software) to support manual harness generation.
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.
Privacy is the capacity to keep some things private despite their social repercussions. It relates to a person’s capacity to control the amount, time, and circumstances under which they disclose sensitive personal information, such as a person’s physiology, psychology, or intelligence. In the age of data exploitation, privacy has become even more crucial. Our privacy is now more threatened than it was 20 years ago, outside of science and technology, due to the way data and technology highly used. Both the kinds and amounts of information about us and the methods for tracking and identifying us have grown a lot in recent years. It is a known security concern that human and machine systems face privacy threats. There are various disagreements over privacy and security; every person and group has a unique perspective on how the two are related. Even though 79% of the study’s results showed that legal or compliance issues were more important, 53% of the survey team thought that privacy and security were two separate things. Data security and privacy are interconnected, despite their distinctions. Data security and data privacy are linked with each other; both are necessary for the other to exist. Data may be physically kept anywhere, on our computers or in the cloud, but only humans have authority over it. Machine learning has been used to solve the problem for our easy solution. We are linked to our data. Protect against attackers by protecting data, which also protects privacy. Attackers commonly utilize both mechanical systems and social engineering techniques to enter a target network. The vulnerability of this form of attack rests not only in the technology but also in the human users, making it extremely difficult to fight against. The best option to secure privacy is to combine humans and machines in the form of a Human Firewall and a Machine Firewall. A cryptographic route like Tor is a superior choice for discouraging attackers from trying to access our system and protecting the privacy of our data There is a case study of privacy and security issues in this thesis. The problems and different kinds of attacks on people and machines will then be briefly talked about. We will explain how Human Firewalls and machine learning on the Tor network protect our privacy from attacks such as social engineering and attacks on mechanical systems. As a real-world test, we will use genomic data to try out a privacy attack called the Membership Inference Attack (MIA). We’ll show Machine Firewall as a way to protect ourselves, and then we’ll use Differential Privacy (DP), which has already been done. We applied the method of Lasso and convolutional neural networks (CNN), which are both popular machine learning models, as the target models. Our findings demonstrate a logarithmic link between the desired model accuracy and the privacy budget.
KI-gestützte Cyberangriffe
(2023)
Die Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) und des Deep Learning haben in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht. Insbesondere Technologien wie Large Language Models (LLMs) machen KI-Technologie innerhalb kurzer Zeit zugänglich für die Allgemeinheit. Die Generierung von Text, Bild und Sprache durch künstliche Intelligenz erzielt innerhalb kurzer Zeit gute Ergebnisse. Parallel zu dieser Entwicklung hat die Cyberkriminalität in den vergangenen Jahren im Bereich der KI zugenommen. Cyberangriffe verursachen im Zuge der Digitalisierung größeren Schaden und Angriffe entwickeln sich kontinuierlich weiter, um bestehende Schutzmaßnahmen zu umgehen.
Diese Arbeit bietet eine Einführung in das Themengebiet KI-gestützte Cyberangriffe. Sie präsentiert aktuelle KI-gestützte Cyberangriffsmodelle und analysiert, inwiefern diese für Anfänger*innen in der Cyberkriminalität zugänglich sind.
IT-Governance
(2023)
Die Dynamik der technologischen Entwicklungen übt einen großen Druck auf die Leitungs- und Überwachungsorgane eines Unternehmens aus. Die Hyperkonnektivität impliziert, dass die interne IT und OT Anknüpfungspunkte an den externen Kontext besitzen, wodurch die Komplexität aufgrund eines Nebeneinanders einer Vielzahl von Hard- und Software exponentiell steigt. Die gesetzlichen Notwendigkeiten zusammen mit den geschäftspolitischen Anforderungen sollten zur Überlegung führen, eine IT-Governance im Unternehmen zu etablieren. Das System der Wahl und die Dichte der Regulierung ist den Verantwortlichen unter Berücksichtigung des Unternehmensinteresses überlassen, lautete das Fazit des ersten Teils des Beitrags (ZCG 4/23). Im zweiten Teil werden nun konkret die ISO Standards 38500 et al. als eine Möglichkeit zur Umsetzung näher betrachtet. Dabei geht es um die einzelnen Komponenten in Form der zehn zur Verfügung stehenden Standards und deren integrative Top-Down-Gestaltung. Es zeigt sich, dass Themen wie die Daten-Governance und die KI-Governance ausreichend Berücksichtigung finden.
IT-Governance (Teil 1)
(2023)
Unabhängig von den gelieferten Ergebnissen hat ChatGPT die KI-Anwendungen auf ein neues Level gehoben. Aber auch digitalwirtschaftliche Geschäftsmodelle wie Ökosystem-Plattformen verändern die Art und Weise des Wirtschaftens. Eine Rahmung mittels einer IT-Governance wird dadurch nicht nur erforderlich, sondern bietet eine große Chance, die exponentiellen Entwicklungen strukturiert angehen und begleiten zu können. Ausgehend vom Deutschen Corporate Governance Kodex (DCGK) beleuchtet der erste Teil den Bezug dazu.
Sofern ein Rahmenwerk für den risikoorientierten Umgang mit Ransomware-Angriffen existiert, sollten die Verantwortlichen in Unternehmen darauf zurückgreifen und in die unternehmensweite Systematik einbetten. Das ermöglicht die Steuerung und das Management von Risiken, die zuvor von hoher Unsicherheit geprägt waren und Organisationen unerwartet treffen. Ferner ist zu berücksichtigen, dass das Social Engineering eine bedeutende Rolle bei der Lieferung von schadhafter Software spielt und frühzeitig in den Analyseprozess einzubeziehen ist.
Die moderne Erpressung von Unternehmen nach erfolgreichen Ransomware-Attacken ist sowohl ein monetäres als auch nicht-monetäres Problem. Angreifende erhalten über einen initialen, häufig menschlichen Endpunkt Zugang zur Organisation und können die Schadsoftware platzieren. Die beiden Angriffsvektoren Social Engineering und Ransomware nutzen die organisatorischen und technischen Schwachstellen, um auf diverse Vermögensgegenstände zuzugreifen. In diesem ersten Beitrag der zweiteiligen Serie wird das Verständnis für dieses Vorgehen entwickelt.
Ausreißer in Datenreihen geben einen Hinweis auf mögliche Risiken. Die empirischen Daten bestimmen weitestgehend die anzuwendenden Methoden. Dabei helfen Klassifikationssysteme, um zielorientiert zu einer Auswahl gelangen zu können. Die einfachste Form bilden univariate Datenreihen, deren Ausreißer mittels Häufigkeitsverteilungen, Konfidenzintervalle um den Mittelwert und Boxplots bestimmt werden.
A report from the World Economic Forum (2019) stated loneliness as the third societal stressor in the world, mainly in western countries. Moreover, research shows that loneliness tends to be experienced more severely by young adults than other age groups (Rokach, 2000), which is the case of university students who face profound periods of loneliness when attending university in a new place (Diehl et al., 2018). Digital technology, especially mental health apps (MHapps), have been viewed as promising solutions to address this distress in universities, however, little evidence on this topic reveals uncertainty around how these resources impact individual well-being. Therefore, this research proposed to investigate how the gamified social mobile app Noneliness reduced loneliness rates and other associated mental health issues of students from a German university. As little work has focused on digital apps targeting loneliness, this project also proposed to describe and discuss the app’s design and development processes. A multimethod approach was adopted: literature review on high-efficacy MHapps design, gamification for mental health and loneliness interventions; User Experience Design and Human-centered Computing. Evaluations occurred according to the app’s development iterations, which assessed four versions (from prototype to Beta) through quantitative and qualitative studies with university students. The main results obtained regarding the design aspects were: users' preference for minimalistic interfaces; importance in maintaining privacy and establishing trust among users; students' willingness to use an online support space for emotional and educational support. Most used features were those related to group discussions, private chats and university social events. Preferred gamification elements were those that provided positive reinforcement to motivate social interactions (e.g. Points, Levels and Achievements). Results of a pilot randomized controlled trial with university students (N = 12), showed no statistically significant interactions in reducing loneliness among experimental group members (n = 7, x² = 3.500, p-value = 0.477, Cramer’s V = 0.27) who made continued use of the app for six weeks. On the other hand, the app showed effects of moderate magnitude on loneliness reduction in this group. The app also demonstrated relatively strong magnitude effects on other associated variables, such as depression and stress in the experimental group. In addition to motivating the conduct of further studies with larger samples, the findings point to a potential app effectiveness not only to reduce loneliness, but also other variables that may be associated with the distress.
Digital, virtual environments and the metaverse are rapidly taking shape and will generate disruptive changes in the areas of ethics, privacy, safety, and how the relationships between human beings will be developed. To uncover some of some of the implications that will impact those areas, this study investigates the perceptions of 101 younger people from the generations Y and Z. We present a first exploratory analysis of the findings, focusing on knowledge and self-perception. Results show that these young generations are seriously doubting their knowledge on the metaverse and virtual worlds – regarding both the definition and the usage. It is interesting to see only a medium confidence level, considering that the participants are young and from an academic environment, which should increase their interest in and the affinity towards virtual worlds. Males from both generations perceive themselves as significantly more knowledgeable than females. Regarding a fitting definition, almost 40% agreed on the metaverse as a “universal and immersive virtual world that is made accessible using virtual reality and augmented reality technologies”. Regarding the topic in general, several participants (almost 40%) considered themselves sceptics or “just” users (38%). Interestingly, generation Y participants were more likely than the younger generation Z participants to identify themselves as early adopters or innovators. In result, the considerable amount of “mixed feelings” regarding digital, virtual environments and the metaverse shows that in-depth studies on the perception of the metaverse as well as its ethical and integrity implications are required to create more accessible, inclusive, safe, and inclusive digital, virtual environments.
Für die flächendeckende Einführung von IP-basierter Infrastruktur benötigt der WDR Werkzeuge zur Bewertung von Qualitätskriterien komplexer Mediennetzwerke. Zu diesem Zweck wurde die Web-Applikation "Netztest" entwickelt.
Die Applikation besitzt eine intuitive Benutzeroberfläche und ermöglicht eine Bedienung ohne Netzwerk-technisches Hintergrundwissen. Sie greift über die Programmierschnittstelle auf die Messfunktionen der Software "Fusion" von VIAVI Solutions zu. "Fusion" bietet umfassende Konfigurationsmöglichkeiten und ist für ein Nutzende ohne technisches Hintergrundwissen schwer einsetzbar. Die Applikation "Netztest" vereinfacht die Schnittstelle zum Nutzenden und begrenzt die Funktionsvielfalt auf für den Anwendungsfall passende Testkonfigurationen.
Zu Beginn dieser Arbeit werden mit Hilfe einer Anforderungsanalyse Optimierungsmöglichkeiten der Applikation aufgezeigt. Anschließend wird die Implementierung eines UDP-basierten Teststandards vorgenommen, da "Netztest" bisher nur einen TCP-basierten Test bot. Das verbindungslose Transportprotokoll UDP eignet sich insbesondere für die Übertragung von Audio- und Videodaten. Für den WDR als Produktionsunternehmen solcher Medien ist ein Durchsatztest, der auf UDP basiert daher unabdingbar.
Der Code der Anwendung wird so angepasst, dass beide Tests weitestgehend dieselben Funktionen verwenden und in Zukunft problemlos weitere Tests implementiert werden könnten. Nach dem Durchlaufen eines Tests werden die Ergebnisdaten graphisch dargestellt. Das Piktogramm einer Ampel zeigt dem oder der Nutzenden an, ob die gemessene Verbindung einsatzbereit, ausreichend oder nicht ausreichend ist.
Die Implementierung des Y.1564-Tests und damit das Ziel dieser Arbeit konnte erreicht werden, doch es gibt noch Schwachstellen und Verbesserungsmöglichkeiten, die vor einer Inbetriebnahme der Anwendung "Netztest" beseitigt werden müssten.
Der Bedarf an fortschrittlichen Bildungstechnologien wächst: Learning Experience Plattformen (LXP) erlangen angesichts der rasanten technologischen Entwicklungen und der daraus resultierenden Veränderungen des Lernverhaltens immer größere Relevanz. Diese Masterarbeit befasst sich mit der Konzeption und Konfiguration eines User-Interfaces für eine Learning Experience Plattform, speziell für die Moodle-Plattform der Hochschule Offenburg. Rahmengebend ist das KompiLe-Projekt, das durch das Bund-Länder- Programm Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung gefördert wird.
Als zentrales Ergebnis wurde ein spezifisches User-Interface für eine Learning Experience Plattform entworfen. Hierbei lag der Fokus insbesondere auf den Bereichen Dashboard, Meine Kurse und einen exemplarischen Kurs, die die wesentlichen Eigenschaften einer LXP repräsentieren sollten.
In einer Umfrage äußerten 55 Studierende und Lehrende ihre Vorstellungen und Präferenzen hinsichtlich der Elemente für das User-Interface. Unter Berücksichtigung dieser Erkenntnisse, kombiniert mit vorherigen Recherchen und einem Prototyp, wurde die finale Konfiguration entwickelt.
Im Vergleich zum vorherigen Design, das lediglich eine Zeitleiste zeigte, bietet das aktualisierte Dashboard erweiterte Möglichkeiten: Eine integrierte Kursübersicht ermöglicht es den Lernenden, direkt vom Dashboard aus auf Kurse zuzugreifen. Nutzer*innen haben die Möglichkeit, in der Kursübersicht zu filtern und durch die Auswahl von Favoriten ihre bevorzugten Kurse zu markieren. In einer Umfrage befürworteten fast 90% diese Funktion. Es wurde ein Interessen-Tag auf dem Dashboard hinzugefügt, der später zu dem Profil verlinken soll. Das Dashboard und die Kursseite wurden durch die Einführung einer linken Spalte aufgewertet, was zu einer erhöhten Symmetrie führte. Zudem wurden auf der Kursseite die ersten personalisierten Elemente wie Top bewertete Aktivitäten und Am häufigsten abgeschlossene Objekte hinzugefügt. Gamification- Elemente erfreuten sich großer Beliebtheit mit einer Zustimmung von 80%. Das Einbinden eines neuen modernen Gamification-Elements in Moodle erschien im Vergleich zu bereits verwendeten Elementen recht aufwändig und deshalb wurde sich zunächst dagegen entschieden. Im Kontext des sozialen Austauschs und der Interaktion war es auffällig, dass die Mehrheit der Studierenden es vorzog, ihre Online-Präsenz zu verbergen und das Moodle-Forum gegenüber anderen Interaktionsmöglichkeiten bevorzugte. Weniger signifikante Veränderungen fanden im Bereich Meine Kurse statt.
Diese Bachelorthesis behandelt die Entwicklung eines Prototyps zur Identifizierung und Verhinderung von Angriffen mithilfe von KI- und ML-Modellen. Untersucht werden die Leistungsfähigkeit verschiedener theoretischer Modelle im Kontext der Intrusion Detection, wobei Machine-Learning-Modelle wie Entscheidungsbäume, Random Forests und Naive Bayes analysiert werden. Die Arbeit betont die Relevanz der Datensatzauswahl, die Vorbereitung der Daten und bietet einen Ausblick auf zukünftige Entwicklungen in der Angriffserkennung.