Sicherheit und Privatsphäre in Online Sozialen Netzwerken

Online Soziale Netzwerke (OSNs) repräsentieren das vorherrschende Medium zur computergestützten Kommunikation und Verbreitung persönlicher, geschäftlicher oder auch wissenschaftlicher Inhalte. Eine Reihe von Vorkommnissen in der jüngsten Vergangenheit hat gezeigt, dass die Bereitstellung privater Informationen in OSNs mit erheblichen Risiken für die Sicherheit und den Schutz der Privatsphäre seiner Nutzer verbunden ist. Gleiches gilt für die Bereiche Wirtschaft und Wissenschaft. Ursächlich dafür ist die zentralisierte Verwaltung der Nutzer und ihrer publizierten Inhalte unter einer singulären administrativen Domäne. Mit Vegas präsentiert der erste Teil dieser Arbeit ein dezentrales OSN, das mit seiner restriktiven Sicherheitsarchitektur diesem Problem begegnet. Oberstes Ziel ist die technische Umsetzung des Rechts auf informationelle Selbstbestimmung. Dazu schränkt Vegas den Zugriff auf den sozialen Graphen und jeglichen Informationsaustausch auf die Nutzer des eigenen Egonetzwerks ein. Neben der Möglichkeit zur Kommunikation und der Bereitstellung persönlicher Informationen erlauben einige OSNs auch das Browsen des sozialen Graphen und die Suche nach Inhalten anderer Nutzer. Um auch in sicheren und die Privatsphäre schützenden OSNs wie Vegas vom akkumulierten Wissen des sozialen Graphen zu profitieren, beschäftigt sich der zweite Teil dieser Arbeit mit der Entwicklung und Analyse intelligenter Priorisierungsstrategien zur Weiterleitung von Suchanfragen innerhalb dezentraler OSNs. Im Kontext von OSNs werden neue Algorithmen und Protokolle zunächst simulativ evaluiert. Die Grundlage bildet in der Regel der Crawling-Datensatz eines OSNs. Offensichtlich ist das Crawling in sicheren und die Privatsphäre schützenden dezentralen OSNs wie Vegas nicht möglich. Um diesem Problem zu begegnen, beschäftigt sich der dritte Teil dieser Arbeit mit der Entwicklung eines generischen Modells zur künstlichen Erzeugung sozialer Interaktionsgraphen. Neben den strukturellen Besonderheiten zentralisierter und dezentraler Systeme wird erstmals auch das Interaktionsverhalten der Nutzer eines OSNs modelliert. Die Eignung des Modells wird auf der Grundlage gecrawlter sozialer Graphen evaluiert.Online Social Networks (OSNs) represent the dominating media for computer-aided communication and the distribution of personal, commercial, and scientific content. Recently a series of incidents has shown that, for its users, the provision of private information in an OSN can create considerable security and privacy risks. The same statement holds for the commercial and the scientific domain. The problem arises from a centralized organization of users and their published contents and its management through a single administrative domain. To overcome this problem, the first part of this thesis introduces Vegas, a decentralized OSN which is based on a highly restrictive security architecture. The major goal of Vegas is to provide a technical implementation of the right for informational self-determination. Therefore Vegas restricts access to the social graph and the exchange of information to users of the own ego-network. In addition to the possibility to communicate and to provide personal data, several OSNs allow for browsing the social graph and for searching content of other users. To benefit from the accumulated knowledge of the social graph in secure and privacy-preserving OSNs like Vegas, the second part of this thesis addresses the development and the analysis of intelligent prioritization strategies for query forwarding in decentralized OSNs. In context of OSNs, the evaluation of new algorithms and protocols takes place through simulation which is based on crawling data of an OSN. Obviously crawling secure and privacy-preserving OSNs like Vegas is not possible. Therefore the third part of this thesis presents a generic model to synthesize social interaction graphs. Besides structural characteristics of centralized and decentralized OSNs, the model also considers the interaction behavior of its users. Its applicability is evaluated on the basis of social graph crawling data

Peer-to-Peer-Technologie in Teilnehmerzugangsnetzen

In den letzten Jahren haben verschiedene P2P-Applikationen wie z.B. das File-Sharing eine weite Verbreitung erlangt. Deshalb wird zunächst untersucht, inwiefern gezieltes P2P-Routing hilft, P2P-Datenmassen besser zu bewältigen und die Netzwerkinfrastruktur zu entlasten. Wenngleich P2P-Netze oftmals mit dem illegalen Tausch lizenzrechtlichen Materials assoziiert werden, so sind die zugrunde liegenden Technologien vom Verwendungszweck losgelöst zu betrachten. Ferner studiert die vorliegende Forschungsarbeit daher Einsatzmöglichkeiten der P2P-Netzwerktechnologie in Teilnehmerzugangsnetzen

Intelligentes Gesamtmaschinenmanagement für elektrische Antriebssysteme

Elektrische Antriebssysteme werden zunehmend in das Anwendungsgebiet Mobiler Arbeitsmaschinen übertragen, mit dem Ziel eine Optimierung des Arbeitsprozesses zu erreichen. Durch den Einsatz eines intelligenten lernfähigen Gesamtmaschinenmanagements werden zukunftsweisende Ergebnisse zur Arbeitsprozessoptimierung erzielt. Es wird in virtuellen Fahrversuchen nachgewiesen, dass Mobile Arbeitsmaschinen wiederkehrende Arbeitsprozesse mit unterschiedlichen Fahrern erlernen und prädizieren können

Kontextadaptive Dienstnutzung in Ubiquitous Computing Umgebungen

Die vorliegende Arbeit präsentiert einen Ansatz zur Spezifikation und Implementierung von kontextadaptiven Anwendungen in einer Ubiquitous Computing Umgebung. Grundlegend ist dabei das Konzept der kontextadaptiven Dienstnutzung, die sowohl die kontextadaptive Selektion als auch Ausführung von Diensten umfasst. Die kontextadaptive Selektion erweitert grundlegende Techniken der Dienstvermittlung insofern, dass ein Matching nicht ausschließlich durch die Spezifikation von gewünschten Dienstattributen erfolgt, sondern auch Kontextinformationen Berücksichtigung finden. Die Ausführung eines Dienstes kann ebenfalls an kontextuelle Bedingungen geknüpft werden. Eine realisierte Kombination von kontextadaptiver Selektion und Ausführung ermöglicht eine sowohl personalisierte als auch situationsbezogene Bereitstellung von Diensten. Kern der kontextadaptiven Dienstnutzung ist dabei ein Datenzentrisches Protokoll, welches die Weiterleitung (Routing) von Anwendungsdaten anhand kontextueller Einschränkungen erlaubt. Dieser Ansatz gestattet neben der kontextadaptiven Nutzung individueller Dienste auch die spontane Komposition von Diensten in einer Ubiquitous Computing Umgebung. Ferner wird ein Konzept zur dynamischen Rollenverwaltung für Endgeräte in einer Ubiquitous Computing Umgebung entwickelt und ein Verfahren zur Konstruktion von Kontextinformationen innerhalb eines Ad-hoc-Sensornetzwerks vorgestellt

Entwicklungen im Web 2.0 aus technischer, ökonomischer und sozialer Sicht

Inhalt: I User-Generated Content 1 Tagging vs. Ontologies 3 David Stadler; Semantic Web vs. Web 2.0 13 Armin Stein; User-Generated Advertising 23 Burkhard Weiß; Qualitätsaspekte im User-Generated Content 39 Jens Feldkamp; Data Mining im User-Generated Content 51 Nico Albrecht; II Business-Aspekte 59 AdSense, verwandte Geschäftsmodelle und ihre Long-Tail-Effekte 61 Michael Räckers; SaaS-Geschäftsmodelle im Web 2.0 73 Sebastian Hallek; Monetisierung großer Datenmengen 85 Jan Lammers; Second Life 97 Gereon Strauch; Sicherheit und Vertrauen im Wandel vom Read zum Read/WriteWeb 115 Gunnar Thies; III Suchen und Sozialisieren 127 Universelles Suchen im Web Eine technische, ökonomische und soziale Betrachtung 129 Sebastian Herwig; Spezialisiertes Suchen im Web 141 Felix Müller-Wienbergen; Personalisierte Suche 153 Milan Karow; Blogging vs. Knowledge Management Wie Blogs zu gutem Wissensmanagement in Organisationen beitragen können 167 Daniel Beverungen; IV Technische Aspekte 179 Akamaiisierung von Applikationen 181 Ingo Düppe; IPTV 189 Philipp Bergener; Die Infrastruktur von Suchmaschinen am Fallbeispiel Google 197 Philipp Ciechanowicz; Amazon-Webservices Eine Betrachtung technischer, ökonomischer und sozialer Aspekte 207 Oliver Müller; P2P und VoIP 221 Christian Hermanns --

Die automatisierte Bewertung von Dopamin-Transporter-SPECT basierend auf künstlicher Intelligenz

Bei der DAT-SPECT (dopamine transporter single photon emission computer tomography, [englisch]) handelt es sich um nuklearmedizinisches diagnostisches Verfahren, welches unter anderem bei dem klinischen Bild des Parkinsonismus Anwendung findet. Es bietet eine in vivo-Einschätzung über die Integrität dopaminerger Synapsen und unterliegt einer gewissen Interrater-Variabilität. Künstliche Intelligenz (KI) hat in den vergangenen Jahren in vielen Bereichen des Alltags Einzug gehalten. In der Medizin gibt es bereits jetzt Algorithmen, die die menschliche Beurteilung in ihrer Leistungsfähigkeit übertreffen. Hier ist besonders das Teilgebiet des tiefen Lernens in den Fokus gerückt. Ziel des Projektes war die Erprobung eines Ansatzes, mit dieser Methodik DAT-SPECT-Dateien automatisiert zu klassifizieren. Es wurden retrospektiv aus einem Datensatz von 1679 DAT-SPECT-Aufnahmen nach diagnostischer Bewertung durch klinisch tätiges ärztliches Personal 442 Einzeldateien ausgewählt und binär klassifiziert. Anschließend wurde eine KI-Umgebung basierend auf Google Tensorflow® aufgesetzt. Es wurden verschiedene Kombinationen aus Fraktionen eines faltenden künstlichen neuronalen Netzwerkes, Durchlaufraten und verschiedenen Trainingsdatensätzen angewandt. Diese wurden danach mit unbekannten Daten einem Testprozess unterzogen. Es wurden Genauigkeiten von bis zu 90%, Sensitivitäten und Spezifitäten von jeweils bis zu 100% erreicht. Die positiven und negativen Prädiktionswerte lagen ebenfalls je bei bis zu 100%. Allerdings zeigten die Ergebnisse starke Schwankungen je nach benutzter Trainings- und Testkombination. Tendenziell schien eine höhere Netzwerkfraktion mit höherer Laufrate bessere Resultate zu erbringen. Insgesamt illustriert die vorliegende Arbeit eine Möglichkeit, DAT-SPECT-Dateien automatisiert zu beurteilen. Auch wenn sowohl in der wissenschaftlichen Literatur wie auch in diesem Projekt teils beeindruckende Ergebnisse erzielt wurden, stellt die eingeschränkte Nachvollziehbarkeit sowie die bislang fehlende klinische Korrelation automatisierter Klassifikationen eine Herausforderung dar. Auch ergeben sich in diesem Kontext in Anbetracht der Verwendung sensibler Daten juristische wie ethische Fragestellungen, deren Bedeutung mit der zunehmenden Digitalisierung des Gesundheitssystems wachsen wird