004 Informatik
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In parcel delivery, the “last mile” from the parcel hub to the customer is costly, especially for time-sensitive delivery tasks that have to be completed within hours after arrival. Recently, crowdshipping has attracted increased attention as a new alternative to traditional delivery modes. In crowdshipping, private citizens (“the crowd”) perform short detours in their daily lives to contribute to parcel delivery in exchange for small incentives. However, achieving desirable crowd behavior is challenging as the crowd is highly dynamic and consists of autonomous, self-interested individuals. Leveraging crowdshipping for time-sensitive deliveries remains an open challenge. In this paper, we present an agent-based approach to on-time parcel delivery with crowds. Our system performs data stream processing on the couriers’ smartphone sensor data to predict delivery delays. Whenever a delay is predicted, the system attempts to forge an agreement for transferring the parcel from the current deliverer to a more promising courier nearby. Our experiments show that through accurate delay predictions and purposeful task transfers many delays can be prevented that would occur without our approach.
The network security framework VisITMeta allows the visual evaluation and management of security event detection policies. By means of a "what-if" simulation the sensitivity of policies to specific events can be tested and adjusted. This paper presents the results of a user study for testing the usability of the approach by measuring the correct completion of given tasks as well as the user satisfaction by means of the system usability scale.
Das Forschungscluster Smart Data Analytics stellt in dem vorliegenden Band seine Forschung aus den Jahren 2019 und 2020 vor. In der ersten Hälfte des Bandes geben 20 Kurzporträts von laufenden oder kürzlich abgeschlossenen Projekten einen Überblick über die Forschungsthemen im Cluster. Enthalten in den Kurzporträts ist eine vollständige, kommentierte Liste der wissenschaftlichen Veröffentlichungen aus den Jahren 2019 und 2020. In der zweiten Hälfte dieses Bandes geben vier längere Beiträge exemplarisch einen tieferen Einblick in die Forschung des Clusters und behandeln Themen wie Fehlererkennung in Datenbanken, Analyse und Visualisierung von Sicherheitsvorfällen in Netzwerken, Wissensmodellierung und Datenintegration in der Medizin, sowie die Frage ob ein Computerprogramm Urheber eines Kunstwerkes im Sinne des Urheberrechts sein kann.
Background: Virtual reality (VR) is increasingly used as simulation technology in emergency medicine education and training, in particular for training nontechnical skills. Experimental studies comparing teaching and learning in VR with traditional training media often demonstrate the equivalence or even superiority regarding particular variables of learning or training effectiveness.
Objective: In the EPICSAVE (Enhanced Paramedic Vocational Training with Serious Games and Virtual Environments) project, a highly immersive room-scaled multi-user 3-dimensional VR simulation environment was developed. In this feasibility study, we wanted to gain initial insights into the training effectiveness and media use factors influencing learning and training in VR.
Methods: The virtual emergency scenario was anaphylaxis grade III with shock, swelling of the upper and lower respiratory tract, as well as skin symptoms in a 5-year-old girl (virtual patient) visiting an indoor family amusement park with her grandfather (virtual agent). A cross-sectional, one-group pretest and posttest design was used to evaluate the training effectiveness and quality of the training execution. The sample included 18 active emergency physicians.
Results: The 18 participants rated the VR simulation training positive in terms of training effectiveness and quality of the training execution. A strong, significant correlation (r=.53, P=.01) between experiencing presence and assessing training effectiveness was observed. Perceived limitations in usability and a relatively high extraneous cognitive load reduced this positive effect.
Conclusions: The training within the virtual simulation environment was rated as an effective educational approach. Specific media use factors appear to modulate training effectiveness (ie, improvement through “experience of presence” or reduction through perceived limitations in usability). These factors should be specific targets in the further development of this VR simulation training.
Nowadays, smartphones and sensor devices can provide a variety of information about a user’s current situation. So far, many recommender systems neglect this kind of information and thus cannot provide situationspecific recommendations. Situation-aware recommender systems adapt to changes in the user’s environment and therefore are able to offer recommendations that are more appropriate for the current situation. In this paper, we present a software architecture that enables situation awareness for arbitrary recommendation techniques. The proposed system considers both (semi-)static user profiles and volatile situational knowledge to obtain meaningful recommendations. Furthermore, the implementation of the architecture in a museum of natural history is presented, which uses Complex Event Processing to achieve situation awareness.
Unter Crowdsensing versteht man Anwendungen, in denen Sensordaten kollaborativ von einer Menge von Freiwilligen erhoben werden. So kann Crowdsensing eingesetzt werden um die Luftqualität an Orten zu messen, an denen keine fest installierten Sensoren verfügbar sind. In Crowdsensing-Systemen müssen die Teilnehmer koordiniert und die Messdaten verarbeitet werden, um relevante Daten zu erhalten. Im Rahmen der Abschlussarbeit wurde ein System konzipiert und prototypisch umgesetzt, das auf einem Raspberry Pi (unter Einsatz geeigneter Sensoren) Sensordaten erhebt und mit der Complex Event Processing Technologie verarbeitet.
Der Autobewerter Graja, der in der Lehre zum Bewerten studentischer Java-Programme verwendet wird, stellt ein komplexes Softwaresystem dar. Aufgrund einer kaum vorhandenen Testabdeckung durch Modul- und Integrationstests, ist die Gewährleistung der fehlerfreien Funktionalität in Hinsicht auf die Weiterentwicklung nicht garantiert. Da sich Graja auf das ProFormA-Aufgabenformat stützt, stellt sich die Frage, inwiefern sich die im ProFormA-Aufgabenformat vorausgesetzten Musterlösungen, für einen automatisierten Regressionstestmechanismus eignen.
Das Ziel dieser Forschung ist es ein Konzept, für einen solchen Regressionstestmechanismus zu erstellen und mithilfe einer Referenzimplementierung als Graja-Erweiterung in die Praxis umzusetzen. Der daraus entstandene Mechanismus operiert durch Verhaltensaufzeichnung und Verhaltensabgleich und konvertiert so das in Graja beobachtete Bewertungsverhalten einer Musterlösung in einen Testfall. In der Testphase findet anschließend ein Abgleich des Soll-Verhaltens eines Testfalls und des beobachteten Ist-Verhaltens einer Musterlösung statt. Die Differenzen dieses Abgleichs sind als potenzielle Regressionen zu behandeln, da diese eine semantische Änderung des Bewertungsergebnisses darstellen.
Um diesen Verhaltensabgleich robust und mit möglichst wenigen Fehlalarme zu realisieren, wurden die in Graja verwendeten Datenmodelle auf Eignung bezüglich einer Verhaltensaufzeichnung untersucht. Außerdem fand eine Datenaufzeichnung mit einer Teilmenge der Musterlösungen statt. Nachfolgend wurde eine Analyse dieser Rohdaten, mit dem Ziel potenzielles Rauschen innerhalb der Aufzeichnungen zu detektieren, durchgeführt. So konnte letztendlich eine Strategie für eine Rauschunterdrückung innerhalb der Verhaltensaufzeichnung entwickelt werden.
Abschließend wurde ein Datenmodell entwickelt, das erlaubt, die durch den Verhaltensabgleich detektierten Regressionen verständlich und lokalisierbar darzustellen. Der durch diese Arbeit entstandene automatisierte Regressionstestmechanismus stellt somit eine Grundlage für die Gewährleistung der korrekten Bewertungsfunktionalität innerhalb des Graja-Entwicklungsprozesses dar. Durch das Detektieren von Regressionen mithilfe der Musterlösungen, lassen sich nun Änderungen an Graja gewissenhaft in eine Produktionsumgebung übernehmen.
Die Nutzerverfolgung im Internet durch die Verwendung von Browsercookies ist gängige Praxis, doch haben diverse datenschutzrechtliche Entwicklungen der letzten Jahre zugunsten der Verbraucher diese Form des Trackings in vielerlei Hinsicht eingeschränkt und auch die Usability von Websites maßgeblich beeinträchtigt. Um weiterhin eine Personalisierung von Werbung und anderen Inhalten unter Wahrung der Nutzbarkeit und Rechte der Nutzer zu gewährleisten, ist es unausweichlich, eine neue Methode zur Identifizierung von Besuchern zu etablieren. Das Ziel dieser Arbeit ist, verschiedene Trackingtechnologien unter Berücksichtigung gegebener Rahmenbedingungen im Rechtsraum der Europäischen Union in ihrer Funktionsweise zu vergleichen und die nach derzeitigem Stand realistische Nachfolgetechnologie zum Tracking via Cookies zu benennen – Fingerprinting. Dieses überzeugt in Bezug auf seine Langlebigkeit und rechtliche Vereinbarkeit, den Implementierungsaufwand sowie den Umfang der sammelbaren Daten. Darauf aufbauend ist eine statistische Untersuchung zur Verbreitung von Methoden aus dem Feld des Fingerprintings auf den meistgenutzten Internetseiten durchgeführt worden. Dabei ergibt sich, dass Informationen, die zur Erstellung eines Fingerprints genutzt werden können, von fast allen Websites abgefragt werden, jedoch durchschnittlich nur wenige verschiedene Arten von Fingerprints genutzt werden. Auf einigen Websites werden durch größere dritte Unternehmen Fingerprints erfasst, der Opt-in-Status hingegen hat in den meisten Fällen für die Praktizierung von Fingerprinting keine Relevanz. Da Fingerprinting auch für schädliche Zwecke, zum Beispiel das Verteilen von potenterer Schadsoftware, verwendet werden kann, ist die Reaktion von Browserentwicklern und -nutzern auf die Entwicklung von derzeitigen und zukünftigen Fingerprintingkonzepten ungewiss, und auch die rechtliche Lage der nächste Jahre hängt von angekündigten Verordnungen ab, die in ihrem Inhalt noch nicht bekannt sind.
Insbesondere aufgrund der Zugehörigkeit zum sehr aktuellen und viel betrachteten Thema Machine Learning ist die genetische Programmierung mit ihren vielseitigen Anwendungsmöglichkeiten ein sehr interessantes Gebiet. Wie in allen Forschungsschwerpunkten gibt es auch hier viele Ansätze die standardmäßige Vorgehensweise weiter zu verbessern – einer dieser Ansätze ist die Verwendung von Subroutinen. Diese könnten in diesem Kontext auch als Methoden, Funktionen oder ähnliches bezeichnet werden und bedeuten, dass vom Algorithmus neben dem eigentlichen Programm auch wiederverwendbare Folgen von Anweisungen entwickelt werden, die über einen Bezeichner an beliebigen Stellen verwendet werden können. Hierfür gibt es bereits diverse Konzepte, die in Tests sehr gute Ergebnisse erzielt haben und eine Verbesserung gegenüber der standardmäßigen genetischen Programmierung ohne Subroutinen erreichen konnten. Diese Tests fanden allerdings immer in sehr spezialisierten Testumgebungen statt. Besonders interessant sind allerdings solche Systeme zur genetischen Programmierung, die (theoretisch) beliebige Probleme lösen kann, da sie für eine Vielzahl von Problemstellungen verwendet werden können.
Das Ziel dieser Arbeit ist es, zu untersuchen, ob und inwiefern die Verwendung von Subroutinen auch in einem solchen allgemeinen System zur genetischen Programmierung, das theoretisch dazu in der Lage ist, beliebige Probleme zu lösen, möglich und sinnvoll ist.
Zur Verbesserung der IT-Sicherheit im klassischen Büroumfeld wird bereits eine neue Firewall-Technologie, die sogenannte Next Generation Firewall verwendet. Um diese Technologie im Produktionsbereich einzusetzen, muss sie vorher getestet werden, da sich die Priorisierung der Schutzziele im Produktionsbereich und im Büroumfeld unterscheidet. In dieser Arbeit werden das Einsatzgebiet und die Wirkungsweise von Firewalls in industriellen Automatisierungssystemen im Allgemeinen und spezifisch für Next Generation Firewalls untersucht. Die Untersuchung geht auf die Aufgaben der einzelnen Firewalls in einem Produktionsunternehmen ein und prüft, welche Firewall durch eine Next Generation Firewall ergänzt werden kann. Dazu werden die konventionellen Firewall-Technologien mit der neuen Firewall-Technologie verglichen und bewertet. Der Nutzen der Next Generation Firewall in der Produktionsumgebung wird am Beispiel eines ausgewählten Angriffsszenarios erklärt. Abschließend werden Empfehlungen für dessen Einsatz in industriellen Automatisierungssystemen gegeben.
