Updating Data Warehouses with Temporal Data

There has been a growing trend to use temporal data in a data warehouse for making strategic and tactical decisions. The key idea of temporal data management is to make data available at the right time with different time intervals. The temporal data storing enables this by making all the different time slices of data available to whoever needs it. Users with different data latency needs can all be accommodated. Data can be “frozen” via a view on the proper time slice. Data as of a point in time can be obtained across multiple tables or multiple subject areas, resolving consistency and synchronization issues. This paper will discuss implementations such as temporal data updates, coexistence of load and query against the same table, performance of load and report queries, and maintenance of views against the tables with temporal data

Towards Principles for Structuring and Managing Very Large Semantic Multidimensional Data Models

The management of semantic multidimensional data models plays an important role during the phases of development and maintenance of data warehouse systems. Unfortunately, this is not done with the necessary stress by now. Reasons might be seen in the plethora of semantic notations or the insufficient tool support for multidimensional modeling. The paper on hand provides experiences gained within a project with an industry partner of the telecommunications industry. Their problem is a very huge data warehouse with more than 400 data cubes and several hundred key performance indicators. We developed a repository-based solution for managing the semantic data models. Our lessons learned show that especially for very large data models there has to be a repository based solution as well as a clear concept on how to break them up into their component pars. The aim of our principles is to increase the understandability as well as the maintainability of semantic multidimensional data models

Privacy in rfid and mobile objects

Los sistemas RFID permiten la identificación rápida y automática de etiquetas RFID a través de un canal de comunicación inalámbrico. Dichas etiquetas son dispositivos con cierto poder de cómputo y capacidad de almacenamiento de información. Es por ello que los objetos que contienen una etiqueta RFID adherida permiten la lectura de una cantidad rica y variada de datos que los describen y caracterizan, por ejemplo, un código único de identificación, el nombre, el modelo o la fecha de expiración. Además, esta información puede ser leída sin la necesidad de un contacto visual entre el lector y la etiqueta, lo cual agiliza considerablemente los procesos de inventariado, identificación, o control automático. Para que el uso de la tecnología RFID se generalice con éxito, es conveniente cumplir con varios objetivos: eficiencia, seguridad y protección de la privacidad. Sin embargo, el diseño de protocolos de identificación seguros, privados, y escalables es un reto difícil de abordar dada las restricciones computacionales de las etiquetas RFID y su naturaleza inalámbrica. Es por ello que, en la presente tesis, partimos de protocolos de identificación seguros y privados, y mostramos cómo se puede lograr escalabilidad mediante una arquitectura distribuida y colaborativa. De este modo, la seguridad y la privacidad se alcanzan mediante el propio protocolo de identificación, mientras que la escalabilidad se logra por medio de novedosos métodos colaborativos que consideran la posición espacial y temporal de las etiquetas RFID. Independientemente de los avances en protocolos inalámbricos de identificación, existen ataques que pueden superar exitosamente cualquiera de estos protocolos sin necesidad de conocer o descubrir claves secretas válidas ni de encontrar vulnerabilidades en sus implementaciones criptográficas. La idea de estos ataques, conocidos como ataques de “relay”, consiste en crear inadvertidamente un puente de comunicación entre una etiqueta legítima y un lector legítimo. De este modo, el adversario usa los derechos de la etiqueta legítima para pasar el protocolo de autenticación usado por el lector. Nótese que, dada la naturaleza inalámbrica de los protocolos RFID, este tipo de ataques representa una amenaza importante a la seguridad en sistemas RFID. En esta tesis proponemos un nuevo protocolo que además de autenticación realiza un chequeo de la distancia a la cual se encuentran el lector y la etiqueta. Este tipo de protocolos se conocen como protocolos de acotación de distancia, los cuales no impiden este tipo de ataques, pero sí pueden frustrarlos con alta probabilidad. Por último, afrontamos los problemas de privacidad asociados con la publicación de información recogida a través de sistemas RFID. En particular, nos concentramos en datos de movilidad que también pueden ser proporcionados por otros sistemas ampliamente usados tales como el sistema de posicionamiento global (GPS) y el sistema global de comunicaciones móviles. Nuestra solución se basa en la conocida noción de k-anonimato, alcanzada mediante permutaciones y microagregación. Para este fin, definimos una novedosa función de distancia entre trayectorias con la cual desarrollamos dos métodos diferentes de anonimización de trayectorias.Els sistemes RFID permeten la identificació ràpida i automàtica d’etiquetes RFID a través d’un canal de comunicació sense fils. Aquestes etiquetes són dispositius amb cert poder de còmput i amb capacitat d’emmagatzematge de informació. Es per això que els objectes que porten una etiqueta RFID adherida permeten la lectura d’una quantitat rica i variada de dades que els descriuen i caracteritzen, com per exemple un codi únic d’identificació, el nom, el model o la data d’expiració. A més, aquesta informació pot ser llegida sense la necessitat d’un contacte visual entre el lector i l’etiqueta, la qual cosa agilitza considerablement els processos d’inventariat, identificació o control automàtic. Per a que l’ús de la tecnologia RFID es generalitzi amb èxit, es convenient complir amb diversos objectius: eficiència, seguretat i protecció de la privacitat. No obstant això, el disseny de protocols d’identificació segurs, privats i escalables, es un repte difícil d’abordar dades les restriccions computacionals de les etiquetes RFID i la seva naturalesa sense fils. Es per això que, en la present tesi, partim de protocols d’identificació segurs i privats, i mostrem com es pot aconseguir escalabilitat mitjançant una arquitectura distribuïda i col•laborativa. D’aquesta manera, la seguretat i la privacitat s’aconsegueixen mitjançant el propi protocol d’identificació, mentre que l’escalabilitat s’aconsegueix per mitjà de nous protocols col•laboratius que consideren la posició espacial i temporal de les etiquetes RFID. Independentment dels avenços en protocols d’identificació sense fils, existeixen atacs que poden passar exitosament qualsevol d’aquests protocols sense necessitat de conèixer o descobrir claus secretes vàlides, ni de trobar vulnerabilitats a les seves implantacions criptogràfiques. La idea d’aquestos atacs, coneguts com atacs de “relay”, consisteix en crear inadvertidament un pont de comunicació entre una etiqueta legítima i un lector legítim. D’aquesta manera, l’adversari utilitza els drets de l’etiqueta legítima per passar el protocol d’autentificació utilitzat pel lector. Es important tindre en compte que, dada la naturalesa sense fils dels protocols RFID, aquests tipus d’atacs representen una amenaça important a la seguretat en sistemes RFID. En aquesta dissertació proposem un nou protocol que, a més d’autentificació, realitza una revisió de la distància a la qual es troben el lector i l’etiqueta. Aquests tipus de protocols es coneixen com a “distance-boulding protocols”, els quals no prevenen aquests tipus d’atacs, però si que poden frustrar-los amb alta probabilitat. Per últim, afrontem els problemes de privacitat associats amb la publicació de informació recol•lectada a través de sistemes RFID. En concret, ens concentrem en dades de mobilitat, que també poden ser proveïdes per altres sistemes àmpliament utilitzats tals com el sistema de posicionament global (GPS) i el sistema global de comunicacions mòbils. La nostra solució es basa en la coneguda noció de privacitat “k-anonymity” i parcialment en micro-agregació. Per a aquesta finalitat, definim una nova funció de distància entre trajectòries amb la qual desenvolupen dos mètodes diferents d’anonimització de trajectòries.Radio Frequency Identification (RFID) is a technology aimed at efficiently identifying and tracking goods and assets. Such identification may be performed without requiring line-of-sight alignment or physical contact between the RFID tag and the RFID reader, whilst tracking is naturally achieved due to the short interrogation field of RFID readers. That is why the reduction in price of the RFID tags has been accompanied with an increasing attention paid to this technology. However, since tags are resource-constrained devices sending identification data wirelessly, designing secure and private RFID identification protocols is a challenging task. This scenario is even more complex when scalability must be met by those protocols. Assuming the existence of a lightweight, secure, private and scalable RFID identification protocol, there exist other concerns surrounding the RFID technology. Some of them arise from the technology itself, such as distance checking, but others are related to the potential of RFID systems to gather huge amount of tracking data. Publishing and mining such moving objects data is essential to improve efficiency of supervisory control, assets management and localisation, transportation, etc. However, obvious privacy threats arise if an individual can be linked with some of those published trajectories. The present dissertation contributes to the design of algorithms and protocols aimed at dealing with the issues explained above. First, we propose a set of protocols and heuristics based on a distributed architecture that improve the efficiency of the identification process without compromising privacy or security. Moreover, we present a novel distance-bounding protocol based on graphs that is extremely low-resource consuming. Finally, we present two trajectory anonymisation methods aimed at preserving the individuals' privacy when their trajectories are released

Contextual Social Networking

The thesis centers around the multi-faceted research question of how contexts may be detected and derived that can be used for new context aware Social Networking services and for improving the usefulness of existing Social Networking services, giving rise to the notion of Contextual Social Networking. In a first foundational part, we characterize the closely related fields of Contextual-, Mobile-, and Decentralized Social Networking using different methods and focusing on different detailed aspects. A second part focuses on the question of how short-term and long-term social contexts as especially interesting forms of context for Social Networking may be derived. We focus on NLP based methods for the characterization of social relations as a typical form of long-term social contexts and on Mobile Social Signal Processing methods for deriving short-term social contexts on the basis of geometry of interaction and audio. We furthermore investigate, how personal social agents may combine such social context elements on various levels of abstraction. The third part discusses new and improved context aware Social Networking service concepts. We investigate special forms of awareness services, new forms of social information retrieval, social recommender systems, context aware privacy concepts and services and platforms supporting Open Innovation and creative processes. This version of the thesis does not contain the included publications because of copyrights of the journals etc. Contact in terms of the version with all included publications: Georg Groh, [email protected] zentrale Gegenstand der vorliegenden Arbeit ist die vielschichtige Frage, wie Kontexte detektiert und abgeleitet werden können, die dazu dienen können, neuartige kontextbewusste Social Networking Dienste zu schaffen und bestehende Dienste in ihrem Nutzwert zu verbessern. Die (noch nicht abgeschlossene) erfolgreiche Umsetzung dieses Programmes führt auf ein Konzept, das man als Contextual Social Networking bezeichnen kann. In einem grundlegenden ersten Teil werden die eng zusammenhängenden Gebiete Contextual Social Networking, Mobile Social Networking und Decentralized Social Networking mit verschiedenen Methoden und unter Fokussierung auf verschiedene Detail-Aspekte näher beleuchtet und in Zusammenhang gesetzt. Ein zweiter Teil behandelt die Frage, wie soziale Kurzzeit- und Langzeit-Kontexte als für das Social Networking besonders interessante Formen von Kontext gemessen und abgeleitet werden können. Ein Fokus liegt hierbei auf NLP Methoden zur Charakterisierung sozialer Beziehungen als einer typischen Form von sozialem Langzeit-Kontext. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf Methoden aus dem Mobile Social Signal Processing zur Ableitung sinnvoller sozialer Kurzzeit-Kontexte auf der Basis von Interaktionsgeometrien und Audio-Daten. Es wird ferner untersucht, wie persönliche soziale Agenten Kontext-Elemente verschiedener Abstraktionsgrade miteinander kombinieren können. Der dritte Teil behandelt neuartige und verbesserte Konzepte für kontextbewusste Social Networking Dienste. Es werden spezielle Formen von Awareness Diensten, neue Formen von sozialem Information Retrieval, Konzepte für kontextbewusstes Privacy Management und Dienste und Plattformen zur Unterstützung von Open Innovation und Kreativität untersucht und vorgestellt. Diese Version der Habilitationsschrift enthält die inkludierten Publikationen zurVermeidung von Copyright-Verletzungen auf Seiten der Journals u.a. nicht. Kontakt in Bezug auf die Version mit allen inkludierten Publikationen: Georg Groh, [email protected]

Ontology based data warehousing for mining of heterogeneous and multidimensional data sources

Heterogeneous and multidimensional big-data sources are virtually prevalent in all business environments. System and data analysts are unable to fast-track and access big-data sources. A robust and versatile data warehousing system is developed, integrating domain ontologies from multidimensional data sources. For example, petroleum digital ecosystems and digital oil field solutions, derived from big-data petroleum (information) systems, are in increasing demand in multibillion dollar resource businesses worldwide. This work is recognized by Industrial Electronic Society of IEEE and appeared in more than 50 international conference proceedings and journals

Sustainable Smart Cities and Smart Villages Research

ca. 200 words; this text will present the book in all promotional forms (e.g. flyers). Please describe the book in straightforward and consumer-friendly terms. [There is ever more research on smart cities and new interdisciplinary approaches proposed on the study of smart cities. At the same time, problems pertinent to communities inhabiting rural areas are being addressed, as part of discussions in contigious fields of research, be it environmental studies, sociology, or agriculture. Even if rural areas and countryside communities have previously been a subject of concern for robust policy frameworks, such as the European Union’s Cohesion Policy and Common Agricultural Policy Arguably, the concept of ‘the village’ has been largely absent in the debate. As a result, when advances in sophisticated information and communication technology (ICT) led to the emergence of a rich body of research on smart cities, the application and usability of ICT in the context of a village has remained underdiscussed in the literature. Against this backdrop, this volume delivers on four objectives. It delineates the conceptual boundaries of the concept of ‘smart village’. It highlights in which ways ‘smart village’ is distinct from ‘smart city’. It examines in which ways smart cities research can enrich smart villages research. It sheds light on the smart village research agenda as it unfolds in European and global contexts.

New Fundamental Technologies in Data Mining

The progress of data mining technology and large public popularity establish a need for a comprehensive text on the subject. The series of books entitled by "Data Mining" address the need by presenting in-depth description of novel mining algorithms and many useful applications. In addition to understanding each section deeply, the two books present useful hints and strategies to solving problems in the following chapters. The contributing authors have highlighted many future research directions that will foster multi-disciplinary collaborations and hence will lead to significant development in the field of data mining