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Die Prävention und Erkennung von Cyber-Angriffen ist eine Herausforderung von hoher Bedeutung, da die Digitalisierung nahezu aller Lebensbereiche immer weiter voranschreitet. Im Forschungssektor der sogenannten Intrusion Detection wird fortlaufend untersucht, inwiefern sich Machine Learning (ML) zur Erkennung von Angriffen eignet. Während ML-Algorithmen bei Anwendungsfällen wie Produktempfehlungen oder Spam-Filtern erfolgreich in Produktion eingesetzt werden können, gestaltet sich die Anwendung in der Intrusion Detection schwieriger.
In sogenannten signatur-basierten IDS-Systemen werden Regelwerke eingesetzt, um Angriffe im Netzwerkverkehr zur Laufzeit zu erkennen. Die Erstellung und Verwaltung dieser IDS-Regeln erfolgt normalerweise manuell und erfordert eine hohe Domänenexpertise. Diese Masterthesis liefert einen Forschungsbeitrag, da diese IDS-Regeln erstmals automatisiert unter der Verwendung von Machine Learning erzeugt werden. Die für diesen Zweck entwickelte Toolchain verwendet Entscheidungsbaum-Algorithmen zur Regelerzeugung aus Trainingsdaten. Des Weiteren werden die Regeln für den Einsatz in einem signatur-basierten IDS-System in das Format von Suricata konvertiert.
Die Evaluierung der erzeugten Regeln hat gezeigt, dass in einer Vielzahl von Experimenten hohe Erkennungsraten und wenige Fehlalarme möglich sind. Allerdings basieren die betroffenen Regelwerke zum Teil auf unterkomplexen Zusammenhängen in den zugrundeliegenden Trainingsdaten. Darüber hinaus verfügen die Regelwerke über eine eingeschränkte Generalisierungsfähigkeit. Für ein finales Urteil wäre es notwendig und empfehlenswert, zusätzliche Forschungskapazitäten für die Erstellung repräsentativer IDS-Datensätze aufzuwenden.
Die Forderungen, auch nicht personenbezogene Daten besser zu schützen, nehmen zu. Dies gilt auch für die Landwirtschaft. Landwirte fordern selbstbewusst „Meine Daten gehören mir“ und wollen für die Bereitstellung ihrer Betriebsdaten angemessen entlohnt werden. Es spricht aber einiges dafür, dass die meisten der erhobenen Daten kaum einen ökonomischen Wert aufweisen. In diesem Artikel wird systematisch untersucht, welche Arten von Daten es gibt und welchen Marktwert sie vermutlich haben. Da Daten digitale Güter sind, gelten für sie dieselben Besonderheiten wie für sonstigen digitalen Content, wie einfache Kopier- und Veränderbarkeit. Die Analyse kommt zu dem Schluss, dass die meisten Daten in der Landwirtschaft vermutlich nur einen geringen Wert aufweisen, der eine Vermarktung, aber auch einen aufwendigen juristischen Schutz nicht rechtfertigt. Erst durch Datenaggregation und geschickte Auswertung dieser Rohdaten werden quasi in einer Veredelungsstufe nützliche Informationen erzeugt. Vermutlich wäre es aber am besten, möglichst viele Daten öffentlich zugänglich zu halten, sodass Werte durch innovative Geschäftsmodelle geschaffen werden, die auf diesen öffentlichen Daten aufbauen.
Das Ziel dieser Bachelorarbeit war die Entwicklung einer voll funktionstüchtigen Webanwendung, die für den Anwendungsfall „Bronchokonstriktion“ Werkzeuge für die Darstellung und die händische Nachbearbeitung von Bilddaten und Vorhersagen aus Neuronalen Netzen bereitstellt. Dadurch können die Test- und Trainingsdatensätze für problematische Fälle erweitert werden. Konkret wurde die Anwendung durch die Verwendung von standardisierten und individuell auf das Problem zugeschnittenen Software-Engineering-Methoden sowie unter Beachtung allgemeiner Usability-Prinzipien entwickelt und evaluiert. Diese Bachelorarbeit fand in Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer ITEM und der Forschungsgruppe „Bioinformatik“ statt.
Im Rahmen der vorliegenden Bachelorarbeit ging es um die Forschungsfrage, ob eine landmarkenbasierte Registrierung hinreichende Ergebnisse für die Anpassung eines Formmodells an eine segmentierte Cochlea liefert. Dazu wurden zwölf Landmarken auf die Oberfläche einer segmentierten Cochlea sowie auf die eines ausgewählten Formmodells gesetzt. Im Anschluss wurden die Abstände zwischen korrespondieren Landmarken des Formmodells und der segmentierten Cochlea mithilfe von drei verschiedenen Optimierungsverfahren minimiert. Bei dem quantitativen Vergleich zwischen den Ergebnissen der vorgestellten Optimierungsverfahren konnten keine signifikanten Unterschiede festgestellt werden. In der Evaluation wurde demonstriert, dass das Formmodell an der segmentierten Cochlea insgesamt hinreichend angenähert werden konnte. Lediglich in der Basalregion und am Apex der Cochlea ist die Anpassung noch verbesserungsbedürftig.
Die öffentlichen Verkehrsmittel sind ein wichtiger Bestandteil der heutigen Infrastrukturen. Allein im Jahr 2019 verzeichnete die Bundesrepublik Deutschland ein Fahrgastaufkommen von 9,7 Milliarden Personen im öffentlichen Personennahverkehr (ÖPNV). Die starke Nutzung des ÖPNV wird im heutigen Alltag durch die Nutzung mobiler Applikationen (Apps) für die Verbindungssuche unterstützt. Um den Fahrgästen einen größtmöglichen Komfort bei der Gestaltung ihrer Routenplanung zu bieten, entwickeln vor allem große Tarif- und Verkehrsverbünde wie der Großraum-Verkehr Hannover (GVH) ihre eigenen Apps. Dadurch haben die Fahrgäste jederzeit die Möglichkeit, sich bereits vor ihrer Reise Verbindungsübersichten anzeigen zu lassen. Mit der immer weiter fortschreitenden Technologie bieten sich jedoch neue und unerforschte Gebiete in der Entwicklung von ÖPNV-Apps. Durch eine nutzerzentrierte Konzeption können diese Technologien gezielt eingesetzt und ein Marktvorteil gegenüber Konkurrenten verschaffen werden.
In der Arbeit wird untersucht, wie Aufgaben im pathologischen Kontext automatisiert bewertet und für die Lernenden lernförderliches Feedback generiert werden kann. Dafür wurde eine Lernsoftware entwickelt, welche das Erstellen und automatisierte Bewerten der Aufgaben ermöglicht. Das Feedback informiert die Lernenden nicht nur darüber, ob eine Aufgabe richtig oder falsch gelöst worden ist, sondern unterstützt auch bei der Findung der richtigen Lösung. Hierzu wurde untersucht, wie das Feedback in einer Lernsoftware aufgebaut sein muss, um den Lernerfolg zu fördern. Auf dieser Grundlage wurden mit den Stakeholdern der Medizinischen Hochschule Hannover die Anforderungen an die Lernsoftware definiert und umgesetzt.
Führung von Mitarbeitern ist eine zentrale Aufgabe in jedem Unternehmen, die permanent verschiedenen organisatorischen und gesellschaftlichen Veränderungen unterliegt. Im Jahr 2020 löste die COVID-19-Pandemie eine weitreichende Veränderung in der Gesellschaft, der Volkswirtschaft und in den Unternehmen aus. Neben ökonomischen Verlusten führte die Pandemie in vielen Unternehmen zu einer unvermittelten Einführung der flächendeckenden Arbeit im Home-Office. In dieser Arbeit wird untersucht, welche Herausforderungen die Pandemie an die Mitarbeiterführung stellt und welche Positiv- und Negativfaktoren von Führung in der COVID-19-Pandemie in einem ausgewählten Unternehmen identifiziert werden können. Im Rahmen von qualitativen Einzelinterviews mit 16 Führungskräften aus dem Unternehmen wurden insgesamt 51 positive und negative kritische Führungsereignisse mithilfe der Methode der kritischen Ereignisse identifiziert. Aus den 51 kritischen Führungsereignissen konnten 11 Positivfaktoren und 14 Negativfaktoren von Führung abgeleitet werden. Die Ergebnisse dieser Untersuchung zeigen, dass die Kommunikation über neue Informations- und Kommunikationsmittel sowie der mangelnde informelle Austausch wesentliche Herausforderungen für die erfolgreiche Führung von Mitarbeitern im Home-Office darstellen. Insbesondere durch Positivfaktoren wie der Durchführung kurzer, regelmäßiger virtueller Zusammentreffen aller Teammitglieder und einer zielführenden Nutzung neuer technischer Möglichkeiten kann den Besonderheiten der Pandemie und der Führung von Mitarbeitern im Home-Office begegnet werden.
Research into new forms of care for complex chronic diseases requires substantial efforts in the collection, storage, and analysis of medical data. Additionally, providing practical support for those who coordinate the actual care management process within a diversified network of regional service providers is also necessary. For instance, for stroke units, rehabilitation partners, ambulatory actors, as well as health insurance funds. In this paper, we propose the concept of comprehensive and practical receiver-oriented encryption (ROE) as a guiding principle for such data-intensive, research-oriented case management systems, and
illustrate our concept with the example of the IT infrastructure of the project STROKE OWL.
Bedingt durch die zunehmende Digitalisierung der wissenschaftlichen Ausbildung entstanden verschiedenste Lehrplattformen, mit denen die Verwaltung von Lehrveranstaltungen und Lehrmitteln möglich geworden ist. Die Plattform LON-CAPA ist eine davon.
Neben der Verwaltung von Lehrveranstaltungen konnten innerhalb der Plattform über eine Programmierschnittstelle auch Übungsaufgaben definiert werden, die durch das Hinterlegen der korrekten Antwort oder bei der Definition von Multiple-Choice Aufgaben einem Studierenden automatisch Feedback über dessen Lösung geben können. Komplexere Aufgaben mussten dagegen häufig manuell durch Menschen korrigiert werden.
Für die formalen Sprachen und die Automatenlehre der theoretischen Informatik wurde daher die in Java geschriebene Bibliothek JFLAP modifiziert, um als Bewertungsinstrument Aufgaben aus diesem Themengebiet automatisch auf Korrektheit bewerten zu können. Ein genereller Interfaceansatz ermöglich zusätzliche eine zugängliche Definition weiterer Aufgaben für die untersuchten Themengebiete.