Clustering-based Labelling Scheme - A Hybrid Approach for Efficient Querying and Updating XML Documents

Extensible Markup Language (XML) has become a dominant technology for transferring data through the worldwide web. The XML labelling schemes play a key role in handling XML data efficiently and robustly. Thus, many labelling schemes have been proposed. However, these labelling schemes have limitations and shortcomings. Thus, the aim of this research was to investigate the existing XML labelling schemes and their limitations in order to address the issue of efficiency of XML query performance. This thesis investigated the existing labelling schemes and classified them into three categories based on certain criteria, in order to identify the limitations and challenges of these labelling schemes. Based on the outcomes of this investigation, this thesis proposed a state-of-theart labelling scheme, called clustering-based labelling scheme, to resolve or improve the key limitations such as the efficiency of the XML query processing, labelling XML nodes, and XML updates cost. This thesis argued that using certain existing labelling schemes to label nodes, and using the clustering-based techniques can improve query and labelling nodes efficiency. Theoretically, the proposed scheme is based on dividing the nodes of an XML document into clusters. Two existing labelling schemes, which are the Dewey and LLS labelling schemes, were selected for labelling these clusters and their nodes. Subsequently, the proposed scheme was designed and implemented. In addition, the Dewey and LLS labelling scheme were implemented for the purpose of evaluating the proposed scheme. Subsequently, four experiments were designed in order to test the proposed scheme against the Dewey and LLS labelling schemes. The results of these experiments suggest that the proposed scheme achieved better results than the Dewey and LLS schemes. Consequently, the research hypothesis was accepted overall with few exceptions, and the proposed scheme showed an improvement in the performance and all the targeted features and aspects

State Management for Efficient Event Pattern Detection

Event Stream Processing (ESP) Systeme überwachen kontinuierliche Datenströme, um benutzerdefinierte Queries auszuwerten. Die Herausforderung besteht darin, dass die Queryverarbeitung zustandsbehaftet ist und die Anzahl von Teilübereinstimmungen mit der Größe der verarbeiteten Events exponentiell anwächst. Die Dynamik von Streams und die Notwendigkeit, entfernte Daten zu integrieren, erschweren die Zustandsverwaltung. Erstens liefern heterogene Eventquellen Streams mit unvorhersehbaren Eingaberaten und Queryselektivitäten. Während Spitzenzeiten ist eine erschöpfende Verarbeitung unmöglich, und die Systeme müssen auf eine Best-Effort-Verarbeitung zurückgreifen. Zweitens erfordern Queries möglicherweise externe Daten, um ein bestimmtes Event für eine Query auszuwählen. Solche Abhängigkeiten sind problematisch: Das Abrufen der Daten unterbricht die Stream-Verarbeitung. Ohne eine Eventauswahl auf Grundlage externer Daten wird das Wachstum von Teilübereinstimmungen verstärkt. In dieser Dissertation stelle ich Strategien für optimiertes Zustandsmanagement von ESP Systemen vor. Zuerst ermögliche ich eine Best-Effort-Verarbeitung mittels Load Shedding. Dabei werden sowohl Eingabeeevents als auch Teilübereinstimmungen systematisch verworfen, um eine Latenzschwelle mit minimalem Qualitätsverlust zu garantieren. Zweitens integriere ich externe Daten, indem ich das Abrufen dieser von der Verwendung in der Queryverarbeitung entkoppele. Mit einem effizienten Caching-Mechanismus vermeide ich Unterbrechungen durch Übertragungslatenzen. Dazu werden externe Daten basierend auf ihrer erwarteten Verwendung vorab abgerufen und mittels Lazy Evaluation bei der Eventauswahl berücksichtigt. Dabei wird ein Kostenmodell verwendet, um zu bestimmen, wann welche externen Daten abgerufen und wie lange sie im Cache aufbewahrt werden sollen. Ich habe die Effektivität und Effizienz der vorgeschlagenen Strategien anhand von synthetischen und realen Daten ausgewertet und unter Beweis gestellt.Event stream processing systems continuously evaluate queries over event streams to detect user-specified patterns with low latency. However, the challenge is that query processing is stateful and it maintains partial matches that grow exponentially in the size of processed events. State management is complicated by the dynamicity of streams and the need to integrate remote data. First, heterogeneous event sources yield dynamic streams with unpredictable input rates, data distributions, and query selectivities. During peak times, exhaustive processing is unreasonable, and systems shall resort to best-effort processing. Second, queries may require remote data to select a specific event for a pattern. Such dependencies are problematic: Fetching the remote data interrupts the stream processing. Yet, without event selection based on remote data, the growth of partial matches is amplified. In this dissertation, I present strategies for optimised state management in event pattern detection. First, I enable best-effort processing with load shedding that discards both input events and partial matches. I carefully select the shedding elements to satisfy a latency bound while striving for a minimal loss in result quality. Second, to efficiently integrate remote data, I decouple the fetching of remote data from its use in query evaluation by a caching mechanism. To this end, I hide the transmission latency by prefetching remote data based on anticipated use and by lazy evaluation that postpones the event selection based on remote data to avoid interruptions. A cost model is used to determine when to fetch which remote data items and how long to keep them in the cache. I evaluated the above techniques with queries over synthetic and real-world data. I show that the load shedding technique significantly improves the recall of pattern detection over baseline approaches, while the technique for remote data integration significantly reduces the pattern detection latency

Fachlich erweiterbare 3D-Stadtmodelle – Management, Visualisierung und Interaktion

Domain-extendable semantic 3D city models are complex mappings and inventories of the urban environment which can be utilized as an integrative information backbone to facilitate a range of application fields like urban planning, environmental simulations, disaster management, and energy assessment. Today, more and more countries and cities worldwide are creating their own 3D city models based on the CityGML specification which is an international standard issued by the Open Geospatial Consortium (OGC) to provide an open data model and XML-based format for describing the relevant urban objects with regards to their 3D geometry, topology, semantics, and appearance. It especially provides a flexible and systematic extension mechanism called “Application Domain Extension (ADE)” which allows third parties to dynamically extend the existing CityGML definitions with additional information models from different application domains for representing the extended or newly introduced geographic object types within a common framework. However, due to the consequent large size and high model complexity, the practical utilization of country-wide CityGML datasets has posed a tremendous challenge regarding the setup of an extensive application system to support the efficient data storage, analysis, management, interaction, and visualization. These requirements have been partly solved by the existing free 3D geo-database solution called ‘3D City Database (3DCityDB)’ which offers a rich set of functionalities for dealing with standard CityGML data models, but lacked the support for CityGML ADEs. The key motivation of this thesis is to develop a reliable approach for extending the existing database solution to support the efficient management, visualization, and interaction of large geospatial data elements of arbitrary CityGML ADEs. Emphasis is first placed on answering the question of how to dynamically extend the relational database schema by parsing and interpreting the XML schema files of the ADE and dynamically create new database tables accordingly. Based on a comprehensive survey of the related work, a new graph-based framework has been proposed which uses typed and attributed graphs for semantically representing the object-oriented data models of CityGML ADEs and utilizes graph transformation systems to automatically generate compact table structures extending the 3DCityDB. The transformation process is performed by applying a series of fine-grained graph transformation rules which allow users to declaratively describe the complex mapping rules including the optimization concepts that are employed in the development of the 3DCityDB database schema. The second major contribution of this thesis is the development of a new multi-level system which can serve as a complete and integrative platform for facilitating the various analysis, simulation, and modification operations on the complex-structured 3D city models based on CityGML and 3DCityDB. It introduces an additional application level based on a so-called ‘app-concept’ that allows for constructing a light-weight web application to reach a good balance between the high data model complexity and the specific application requirements of the end users. Each application can be easily built on top of a developed 3D web client whose functionalities go beyond the efficient 3D geo-visualization and interactive exploration, and also allows for performing collaborative modifications and analysis of 3D city models by taking advantage of the Cloud Computing technology. This multi-level system along with the extended 3DCityDB have been successfully utilized and evaluated by many practical projects.Fachlich erweiterbare semantische 3D-Stadtmodelle sind komplexe Abbildungen und Datenbestände der städtischen Umgebung, die als ein integratives Informationsrückgrat genutzt werden können, um eine Reihe von Anwendungsfeldern wie z. B. Stadtplanung, Umweltsimulationen, Katastrophenmanagement und Energiebewertung zu ermöglichen. Heute schaffen immer mehr Länder und Städte weltweit ihre eigenen 3D-Stadtmodelle auf Basis des internationalen Standards CityGML des Open Geospatial Consortium (OGC), um ein offenes Datenmodell und ein XML-basiertes Format zur Beschreibung der relevanten Stadtobjekte in Bezug auf ihre 3D-Geometrien, Topologien, Semantik und Erscheinungen zur Verfügung zu stellen. Es bietet insbesondere einen flexiblen und systematischen Erweiterungsmechanismus namens „Application Domain Extension“ (ADE), der es Dritten ermöglicht, die bestehenden CityGML-Definitionen mit zusätzlichen Informationsmodellen aus verschiedenen Anwendungsdomänen dynamisch zu erweitern, um die erweiterten oder neu eingeführten Stadtobjekt-Typen innerhalb eines gemeinsamen Framework zu repräsentieren. Aufgrund der konsequent großen Datenmenge und hohen Modellkomplexität bei der praktischen Nutzung der landesweiten CityGML-Datensätze wurden jedoch enorme Anforderungen an den Aufbau eines umfangreichen Anwendungssystems zur Unterstützung der effizienten Speicherung, Analyse, Verwaltung, Interaktion und Visualisierung der Daten gestellt. Die bestehende kostenlose 3D-Geodatenbank-Lösung „3D City Database“ (3DCityDB) entsprach bereits teilweise diesen Anforderungen, indem sie zwar eine umfangreiche Funktionalität für den Umgang mit den Standard-CityGML-Datenmodellen, jedoch keine Unterstützung für CityGML-ADEs bietet. Die Schlüsselmotivation für diese Arbeit ist es, einen zuverlässigen Ansatz zur Erweiterung der bestehenden Datenbanklösung zu entwickeln, um das effiziente Management, die Visualisierung und Interaktion großer Datensätze beliebiger CityGML-ADEs zu unterstützen. Der Schwerpunkt liegt zunächst auf der Beantwortung der Schlüsselfrage, wie man das relationale Datenbankschema dynamisch erweitern kann, indem die XML-Schemadateien der ADE analysiert und interpretiert und anschließend dem entsprechende neue Datenbanktabellen erzeugt werden. Auf Grundlage einer umfassenden Studie verwandter Arbeiten wurde ein neues graphbasiertes Framework entwickelt, das die typisierten und attributierten Graphen zur semantischen Darstellung der objektorientierten Datenmodelle von CityGML-ADEs verwendet und anschließend Graphersetzungssysteme nutzt, um eine kompakte Tabellenstruktur zur Erweiterung der 3DCityDB zu generieren. Der Transformationsprozess wird durch die Anwendung einer Reihe feingranularer Graphersetzungsregeln durchgeführt, die es Benutzern ermöglicht, die komplexen Mapping-Regeln einschließlich der Optimierungskonzepte aus der Entwicklung des 3DCityDB-Datenbankschemas deklarativ zu formalisieren. Der zweite wesentliche Beitrag dieser Arbeit ist die Entwicklung eines neuen mehrstufigen Systemkonzepts, das auf CityGML und 3DCityDB basiert und gleichzeitig als eine komplette und integrative Plattform zur Erleichterung der Analyse, Simulationen und Modifikationen der komplex strukturierten 3D-Stadtmodelle dienen kann. Das Systemkonzept enthält eine zusätzliche Anwendungsebene, die auf einem sogenannten „App-Konzept“ basiert, das es ermöglicht, eine leichtgewichtige Applikation bereitzustellen, die eine gute Balance zwischen der hohen Modellkomplexität und den spezifischen Anwendungsanforderungen der Endbenutzer erreicht. Jede Applikation lässt sich ganz einfach mittels eines bereits entwickelten 3D-Webclients aufbauen, dessen Funktionalitäten über die effiziente 3D-Geo-Visualisierung und interaktive Exploration hinausgehen und auch die Durchführung kollaborativer Modifikationen und Analysen von 3D-Stadtmodellen mit Hilfe von der Cloud-Computing-Technologie ermöglichen. Dieses mehrstufige System zusammen mit dem erweiterten 3DCityDB wurde erfolgreich in vielen praktischen Projekten genutzt und bewertet

Fachlich erweiterbare 3D-Stadtmodelle – Management, Visualisierung und Interaktion

Domain-extendable semantic 3D city models are complex mappings and inventories of the urban environment which can be utilized as an integrative information backbone to facilitate a range of application fields like urban planning, environmental simulations, disaster management, and energy assessment. Today, more and more countries and cities worldwide are creating their own 3D city models based on the CityGML specification which is an international standard issued by the Open Geospatial Consortium (OGC) to provide an open data model and XML-based format for describing the relevant urban objects with regards to their 3D geometry, topology, semantics, and appearance. It especially provides a flexible and systematic extension mechanism called “Application Domain Extension (ADE)” which allows third parties to dynamically extend the existing CityGML definitions with additional information models from different application domains for representing the extended or newly introduced geographic object types within a common framework. However, due to the consequent large size and high model complexity, the practical utilization of country-wide CityGML datasets has posed a tremendous challenge regarding the setup of an extensive application system to support the efficient data storage, analysis, management, interaction, and visualization. These requirements have been partly solved by the existing free 3D geo-database solution called ‘3D City Database (3DCityDB)’ which offers a rich set of functionalities for dealing with standard CityGML data models, but lacked the support for CityGML ADEs. The key motivation of this thesis is to develop a reliable approach for extending the existing database solution to support the efficient management, visualization, and interaction of large geospatial data elements of arbitrary CityGML ADEs. Emphasis is first placed on answering the question of how to dynamically extend the relational database schema by parsing and interpreting the XML schema files of the ADE and dynamically create new database tables accordingly. Based on a comprehensive survey of the related work, a new graph-based framework has been proposed which uses typed and attributed graphs for semantically representing the object-oriented data models of CityGML ADEs and utilizes graph transformation systems to automatically generate compact table structures extending the 3DCityDB. The transformation process is performed by applying a series of fine-grained graph transformation rules which allow users to declaratively describe the complex mapping rules including the optimization concepts that are employed in the development of the 3DCityDB database schema. The second major contribution of this thesis is the development of a new multi-level system which can serve as a complete and integrative platform for facilitating the various analysis, simulation, and modification operations on the complex-structured 3D city models based on CityGML and 3DCityDB. It introduces an additional application level based on a so-called ‘app-concept’ that allows for constructing a light-weight web application to reach a good balance between the high data model complexity and the specific application requirements of the end users. Each application can be easily built on top of a developed 3D web client whose functionalities go beyond the efficient 3D geo-visualization and interactive exploration, and also allows for performing collaborative modifications and analysis of 3D city models by taking advantage of the Cloud Computing technology. This multi-level system along with the extended 3DCityDB have been successfully utilized and evaluated by many practical projects.Fachlich erweiterbare semantische 3D-Stadtmodelle sind komplexe Abbildungen und Datenbestände der städtischen Umgebung, die als ein integratives Informationsrückgrat genutzt werden können, um eine Reihe von Anwendungsfeldern wie z. B. Stadtplanung, Umweltsimulationen, Katastrophenmanagement und Energiebewertung zu ermöglichen. Heute schaffen immer mehr Länder und Städte weltweit ihre eigenen 3D-Stadtmodelle auf Basis des internationalen Standards CityGML des Open Geospatial Consortium (OGC), um ein offenes Datenmodell und ein XML-basiertes Format zur Beschreibung der relevanten Stadtobjekte in Bezug auf ihre 3D-Geometrien, Topologien, Semantik und Erscheinungen zur Verfügung zu stellen. Es bietet insbesondere einen flexiblen und systematischen Erweiterungsmechanismus namens „Application Domain Extension“ (ADE), der es Dritten ermöglicht, die bestehenden CityGML-Definitionen mit zusätzlichen Informationsmodellen aus verschiedenen Anwendungsdomänen dynamisch zu erweitern, um die erweiterten oder neu eingeführten Stadtobjekt-Typen innerhalb eines gemeinsamen Framework zu repräsentieren. Aufgrund der konsequent großen Datenmenge und hohen Modellkomplexität bei der praktischen Nutzung der landesweiten CityGML-Datensätze wurden jedoch enorme Anforderungen an den Aufbau eines umfangreichen Anwendungssystems zur Unterstützung der effizienten Speicherung, Analyse, Verwaltung, Interaktion und Visualisierung der Daten gestellt. Die bestehende kostenlose 3D-Geodatenbank-Lösung „3D City Database“ (3DCityDB) entsprach bereits teilweise diesen Anforderungen, indem sie zwar eine umfangreiche Funktionalität für den Umgang mit den Standard-CityGML-Datenmodellen, jedoch keine Unterstützung für CityGML-ADEs bietet. Die Schlüsselmotivation für diese Arbeit ist es, einen zuverlässigen Ansatz zur Erweiterung der bestehenden Datenbanklösung zu entwickeln, um das effiziente Management, die Visualisierung und Interaktion großer Datensätze beliebiger CityGML-ADEs zu unterstützen. Der Schwerpunkt liegt zunächst auf der Beantwortung der Schlüsselfrage, wie man das relationale Datenbankschema dynamisch erweitern kann, indem die XML-Schemadateien der ADE analysiert und interpretiert und anschließend dem entsprechende neue Datenbanktabellen erzeugt werden. Auf Grundlage einer umfassenden Studie verwandter Arbeiten wurde ein neues graphbasiertes Framework entwickelt, das die typisierten und attributierten Graphen zur semantischen Darstellung der objektorientierten Datenmodelle von CityGML-ADEs verwendet und anschließend Graphersetzungssysteme nutzt, um eine kompakte Tabellenstruktur zur Erweiterung der 3DCityDB zu generieren. Der Transformationsprozess wird durch die Anwendung einer Reihe feingranularer Graphersetzungsregeln durchgeführt, die es Benutzern ermöglicht, die komplexen Mapping-Regeln einschließlich der Optimierungskonzepte aus der Entwicklung des 3DCityDB-Datenbankschemas deklarativ zu formalisieren. Der zweite wesentliche Beitrag dieser Arbeit ist die Entwicklung eines neuen mehrstufigen Systemkonzepts, das auf CityGML und 3DCityDB basiert und gleichzeitig als eine komplette und integrative Plattform zur Erleichterung der Analyse, Simulationen und Modifikationen der komplex strukturierten 3D-Stadtmodelle dienen kann. Das Systemkonzept enthält eine zusätzliche Anwendungsebene, die auf einem sogenannten „App-Konzept“ basiert, das es ermöglicht, eine leichtgewichtige Applikation bereitzustellen, die eine gute Balance zwischen der hohen Modellkomplexität und den spezifischen Anwendungsanforderungen der Endbenutzer erreicht. Jede Applikation lässt sich ganz einfach mittels eines bereits entwickelten 3D-Webclients aufbauen, dessen Funktionalitäten über die effiziente 3D-Geo-Visualisierung und interaktive Exploration hinausgehen und auch die Durchführung kollaborativer Modifikationen und Analysen von 3D-Stadtmodellen mit Hilfe von der Cloud-Computing-Technologie ermöglichen. Dieses mehrstufige System zusammen mit dem erweiterten 3DCityDB wurde erfolgreich in vielen praktischen Projekten genutzt und bewertet

Semantics and efficient evaluation of partial tree-pattern queries on XML

Current applications export and exchange XML data on the web. Usually, XML data are queried using keyword queries or using the standard structured query language XQuery the core of which consists of the navigational query language XPath. In this context, one major challenge is the querying of the data when the structure of the data sources is complex or not fully known to the user. Another challenge is the integration of multiple data sources that export data with structural differences and irregularities. In this dissertation, a query language for XML called Partial Tree-Pattern Query (PTPQ) language is considered. PTPQs generalize and strictly contain Tree-Pattern Queries (TPQs) and can express a broad structural fragment of XPath. Because of their expressive power and flexibility, they are useful for querying XML documents the structure of which is complex or not fully known to the user, and for integrating XML data sources with different structures. The dissertation focuses on three issues. The first one is the design of efficient non-main-memory evaluation methods for PTPQs. The second one is the assignment of semantics to PTPQs so that they return meaningful answers. The third one is the development of techniques for answering TPQs using materialized views. Non-main-memory XML query evaluation can be done in two modes (which also define two evaluation models). In the first mode, data is preprocessed and indexes, called inverted lists, are built for it. In the second mode, data are unindexed and arrives continuously in the form of a stream. Existing algorithms cannot be used directly or indirectly to efficiently compute PTPQs in either mode. Initially, the problem of efficiently evaluating partial path queries in the inverted lists model has been addressed. Partial path queries form a subclass of PTPQs which is not contained in the class of TPQs. Three novel algorithms for evaluating partial path queries including a holistic one have been designed. The analytical and experimental results show that the holistic algorithm outperforms the other two. These results have been extended into holistic and non-holistic approaches for PTPQs in the inverted lists model. The experiments show again the superiority of the holistic approach. The dissertation has also addressed the problem of evaluating PTPQs in the streaming model, and two original efficient streaming algorithms for PTPQs have been designed. Compared to the only known streaming algorithm that supports an extension of TPQs, the experimental results show that the proposed algorithms perform better by orders of magnitude while consuming a much smaller fraction of memory space. An original approach for assigning semantics to PTPQs has also been devised. The novel semantics seamlessly applies to keyword queries and to queries with structural restrictions. In contrast to previous approaches that operate locally on data, the proposed approach operates globally on structural summaries of data to extract tree patterns. Compared to previous approaches, an experimental evaluation shows that our approach has a perfect recall both for XML documents with complete and with incomplete data. It also shows better precision compared to approaches with similar recall. Finally, the dissertation has addressed the problem of answering XML queries using exclusively materialized views. An original approach for materializing views in the context of the inverted lists model has been suggested. Necessary and sufficient conditions have been provided for tree-pattern query answerability in terms of view-to-query homomorphisms. A time and space efficient algorithm was designed for deciding query answerability and a technique for computing queries over view materializations using stack- based holistic algorithms was developed. Further, optimizations were developed which (a) minimize the storage space and avoid redundancy by materializing views as bitmaps, and (b) optimize the evaluation of the queries over the views by applying bitwise operations on view materializations. The experimental results show that the proposed approach obtains largely higher hit rates than previous approaches, speeds up significantly the evaluation of queries without using views, and scales very smoothly in terms of storage space and computational overhead

Semantically defined Analytics for Industrial Equipment Diagnostics

In this age of digitalization, industries everywhere accumulate massive amount of data such that it has become the lifeblood of the global economy. This data may come from various heterogeneous systems, equipment, components, sensors, systems and applications in many varieties (diversity of sources), velocities (high rate of changes) and volumes (sheer data size). Despite significant advances in the ability to collect, store, manage and filter data, the real value lies in the analytics. Raw data is meaningless, unless it is properly processed to actionable (business) insights. Those that know how to harness data effectively, have a decisive competitive advantage, through raising performance by making faster and smart decisions, improving short and long-term strategic planning, offering more user-centric products and services and fostering innovation. Two distinct paradigms in practice can be discerned within the field of analytics: semantic-driven (deductive) and data-driven (inductive). The first emphasizes logic as a way of representing the domain knowledge encoded in rules or ontologies and are often carefully curated and maintained. However, these models are often highly complex, and require intensive knowledge processing capabilities. Data-driven analytics employ machine learning (ML) to directly learn a model from the data with minimal human intervention. However, these models are tuned to trained data and context, making it difficult to adapt. Industries today that want to create value from data must master these paradigms in combination. However, there is great need in data analytics to seamlessly combine semantic-driven and data-driven processing techniques in an efficient and scalable architecture that allows extracting actionable insights from an extreme variety of data. In this thesis, we address these needs by providing: • A unified representation of domain-specific and analytical semantics, in form of ontology models called TechOnto Ontology Stack. It is highly expressive, platform-independent formalism to capture conceptual semantics of industrial systems such as technical system hierarchies, component partonomies etc and its analytical functional semantics. • A new ontology language Semantically defined Analytical Language (SAL) on top of the ontology model that extends existing DatalogMTL (a Horn fragment of Metric Temporal Logic) with analytical functions as first class citizens. • A method to generate semantic workflows using our SAL language. It helps in authoring, reusing and maintaining complex analytical tasks and workflows in an abstract fashion. • A multi-layer architecture that fuses knowledge- and data-driven analytics into a federated and distributed solution. To our knowledge, the work in this thesis is one of the first works to introduce and investigate the use of the semantically defined analytics in an ontology-based data access setting for industrial analytical applications. The reason behind focusing our work and evaluation on industrial data is due to (i) the adoption of semantic technology by the industries in general, and (ii) the common need in literature and in practice to allow domain expertise to drive the data analytics on semantically interoperable sources, while still harnessing the power of analytics to enable real-time data insights. Given the evaluation results of three use-case studies, our approach surpass state-of-the-art approaches for most application scenarios.Im Zeitalter der Digitalisierung sammeln die Industrien überall massive Daten-mengen, die zum Lebenselixier der Weltwirtschaft geworden sind. Diese Daten können aus verschiedenen heterogenen Systemen, Geräten, Komponenten, Sensoren, Systemen und Anwendungen in vielen Varianten (Vielfalt der Quellen), Geschwindigkeiten (hohe Änderungsrate) und Volumina (reine Datengröße) stammen. Trotz erheblicher Fortschritte in der Fähigkeit, Daten zu sammeln, zu speichern, zu verwalten und zu filtern, liegt der eigentliche Wert in der Analytik. Rohdaten sind bedeutungslos, es sei denn, sie werden ordnungsgemäß zu verwertbaren (Geschäfts-)Erkenntnissen verarbeitet. Wer weiß, wie man Daten effektiv nutzt, hat einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil, indem er die Leistung steigert, indem er schnellere und intelligentere Entscheidungen trifft, die kurz- und langfristige strategische Planung verbessert, mehr benutzerorientierte Produkte und Dienstleistungen anbietet und Innovationen fördert. In der Praxis lassen sich im Bereich der Analytik zwei unterschiedliche Paradigmen unterscheiden: semantisch (deduktiv) und Daten getrieben (induktiv). Die erste betont die Logik als eine Möglichkeit, das in Regeln oder Ontologien kodierte Domänen-wissen darzustellen, und wird oft sorgfältig kuratiert und gepflegt. Diese Modelle sind jedoch oft sehr komplex und erfordern eine intensive Wissensverarbeitung. Datengesteuerte Analysen verwenden maschinelles Lernen (ML), um mit minimalem menschlichen Eingriff direkt ein Modell aus den Daten zu lernen. Diese Modelle sind jedoch auf trainierte Daten und Kontext abgestimmt, was die Anpassung erschwert. Branchen, die heute Wert aus Daten schaffen wollen, müssen diese Paradigmen in Kombination meistern. Es besteht jedoch ein großer Bedarf in der Daten-analytik, semantisch und datengesteuerte Verarbeitungstechniken nahtlos in einer effizienten und skalierbaren Architektur zu kombinieren, die es ermöglicht, aus einer extremen Datenvielfalt verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. In dieser Arbeit, die wir auf diese Bedürfnisse durch die Bereitstellung: • Eine einheitliche Darstellung der Domänen-spezifischen und analytischen Semantik in Form von Ontologie Modellen, genannt TechOnto Ontology Stack. Es ist ein hoch-expressiver, plattformunabhängiger Formalismus, die konzeptionelle Semantik industrieller Systeme wie technischer Systemhierarchien, Komponenten-partonomien usw. und deren analytische funktionale Semantik zu erfassen. • Eine neue Ontologie-Sprache Semantically defined Analytical Language (SAL) auf Basis des Ontologie-Modells das bestehende DatalogMTL (ein Horn fragment der metrischen temporären Logik) um analytische Funktionen als erstklassige Bürger erweitert. • Eine Methode zur Erzeugung semantischer workflows mit unserer SAL-Sprache. Es hilft bei der Erstellung, Wiederverwendung und Wartung komplexer analytischer Aufgaben und workflows auf abstrakte Weise. • Eine mehrschichtige Architektur, die Wissens- und datengesteuerte Analysen zu einer föderierten und verteilten Lösung verschmilzt. Nach unserem Wissen, die Arbeit in dieser Arbeit ist eines der ersten Werke zur Einführung und Untersuchung der Verwendung der semantisch definierten Analytik in einer Ontologie-basierten Datenzugriff Einstellung für industrielle analytische Anwendungen. Der Grund für die Fokussierung unserer Arbeit und Evaluierung auf industrielle Daten ist auf (i) die Übernahme semantischer Technologien durch die Industrie im Allgemeinen und (ii) den gemeinsamen Bedarf in der Literatur und in der Praxis zurückzuführen, der es der Fachkompetenz ermöglicht, die Datenanalyse auf semantisch inter-operablen Quellen voranzutreiben, und nutzen gleichzeitig die Leistungsfähigkeit der Analytik, um Echtzeit-Daten-einblicke zu ermöglichen. Aufgrund der Evaluierungsergebnisse von drei Anwendungsfällen Übertritt unser Ansatz für die meisten Anwendungsszenarien Modernste Ansätze

Querying and Updating XML Data based on Node Labeling Schemes

Ph.DDOCTOR OF PHILOSOPH

Towards a Network-based Approach for Smartphone Security

Smartphones have become an important utility that affects many aspects of our daily life. Due to their large dissemination and the tasks that are performed with them, they have also become a valuable target for criminals. Their specific capabilities and the way they are used introduce new threats in terms of information security. The research field of smartphone security has gained a lot of momentum in the past eight years. Approaches that have been presented so far focus on investigating design flaws of smartphone operating systems as well as their potential misuse by an adversary. Countermeasures are often realized based upon extensions made to the operating system itself, following a host-based design approach. However, there is a lack of network-based mechanisms that allow a secure integration of smartphones into existing IT infrastructures. This topic is especially relevant for companies whose employees use smartphones for business tasks. This thesis presents a novel, network-based approach for smartphone security called CADS: Context-related Signature and Anomaly Detection for Smartphones. It allows to determine the security status of smartphones by analyzing three aspects: (1) their current configuration in terms of installed software and available hardware, (2) their behavior and (3) the context they are currently used in. Depending on the determined security status, enforcement actions can be defined in order to allow or to deny access to services provided by the respective IT infrastructure. The approach is based upon the distributed collection and central analysis of data about smartphones. In contrast to other approaches, it explicitly supports to leverage existing security services both for analysis and enforcement purposes. A proof of concept is implemented based upon the IF-MAP protocol for network security and the Google Android platform. An evaluation verifies (1) that the CADS approach is able to detect so-called sensor sniffing attacks and (2) that reactions can be triggered based on detection results to counter ongoing attacks. Furthermore, it is demonstrated that the functionality of an existing, host-based approach that relies on modifications of the Android smartphone platform can be mimicked by the CADS approach. The advantage of CADS is that it does not need any modifications of the Android platform itself