METIS in PArADISE: Provenance Management bei der Auswertung von Sensordatenmengen für die Entwicklung von Assistenzsystemen

n diesem Beitrag soll ein langfristiges Forschungsvorhaben im Bereich der Informatik und Elektrotechnik an der Universität Rostock vorgestellt werden, in dem wissenschaftliche Experimente in der Informatik, der Zellbiologie und der Medizin (neurodegenerative Erkrankungen) durch effiziente Analyseverfahren auf sehr großen Mengen von Mess- oder Sensordaten unterstützt und im Sinne des Provenance Management rückverfolgbar gemacht werden sollen. Im Bereich der Informatik ist das experimentelle Anwendungsgebiet das der Erforschung und systematischen Entwicklung von Assistenzsystemen. Da in Assistenzsystemen unterstützte Personen durch eine Vielzahl von Sensoren beobachtet werden, müssen auch Privatheitsaspekte bereits während der Phase der Modellbildung berücksichtigt werden, um diese bei der konkreten Konstruktion des Assistenzsystems automatisch in den Systementwurf zu integrieren. Die Datenbankteilaspekte dieses Forschungsgebietes werden im Beitrag näher beleuchtet: Neben der effizienten Auswertung großer Mengen von Mess- und Sensordaten sind dies das Provenance Management und die Integration von Privatheitsbedingungen. Um diese Problemkreise zu verknüpfen, treffen zwei extrem unterschiedliche Datenbankthemen aufeinander: (1) Ableitung inverser Schema- und Instanzabbildungen, die üblicherweise in der Datenbankintegration, -föderation und -evolution benötigt werden, aus dem Projekt METIS, sowie (2) Effizienz von Analyseverfahren und Integration von Privatheitsaspekten durch Anfragetransformationen für die Entwicklung von Assistenzsystemen im Projekt PArADISE. Im Beitrag werden wir den gemeinsamen Kern beider Themen in den theoretischen Grundlagen von Datenbanken identifizieren

Privacy Protection through Query Rewriting in Smart Environments

By the events in the past years, the integration of data protection mechanisms into information systems becomes a central research problem again. In this technical report for our poster, we show how query rewriting can be used to maintain privacy of users in smart (or assistive) environments. We developed a privacy respecting query processing and a vertical fragmentation of queries, processing maximal parts of the query as close to the sources of the data (e.g. sensors) as possible

Der Lehrstuhl Datenbank- und Informationssysteme der Universität Rostock

Im Jahr 2014 feierte der Lehrstuhl Datenbank- und Informationssysteme (LS DBIS) an der Universität Rostock sein zwanzigjähriges Bestehen. Zur Jubiläumsveranstaltung mit ehemaligen und aktuellen Studenten, Mitarbeitern, Kollegen und Kooperationspartnern wurde diverses Material aus 20 Jahren aufbereitet. In diesem Beitrag soll daraus ein Rückblick auf 20 Jahre Forschung und Lehre im Bereich Datenbank- und Informationssysteme sowie ein Ein- und Ausblick auf aktuelle Forschungsarbeiten gegeben werden

Umsetzung von Provenance-Anfragen in Big-Data-Analytics-Umgebungen

Ziel der Arbeit ist die Adaption von Techniken der Provenance-Anfragen why, where und how in Umgebungen, die statt einfacher Anfragen wie Selektion, Projektion und Verbund auch OLAP-Operationen und weitere Machine-Learning-Algorithmen benutzen. Die ausschließlich extensionalen Provenance-Antworten werden dabei durch Provenance-Polynome sowie (minimalen) Zeugenbasen gegeben. Die Erweiterung des CHASE-Algorithmus für Datenbanken um eine BACKCHASE-Phase zur Provenance-Antwort-Bewertung ermöglicht so die Bestimmung des CHASE-Inversentyps (exakt/relaxt/ergebnisäquivalent) einer gegebenen Anfrage