Spezielle Computerverfahren
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Ransomware-Angriffe auf Kritische Infrastrukturen, wie Energie- oder Wasserversorgung, treten immer häufiger auf und stellen eine große Bedrohung für die Betreiber und die Bevölkerung dar. Eine verlässliche und frühzeitige Erkennung dieser Angriffe ist somit ein wichtiger Bestandteil von IT-Sicherheitskonzepten.
Ziel dieser Arbeit ist die Klärung der Fragen, welche Methoden zur Erkennung von Ransomware eingesetzt werden und welche Indikatoren für Ransomware-Angriffe mithilfe eines Angriffserkennungssystems in einer nachgebildeten IT-KRITIS-Infrastruktur erkannt werden können.
Es wurden Methoden zur Detektion von Malware und Ransomware genauer betrachtet.
In einem Experiment wurde die Erkennung von Ransomware mithilfe eines Angriffserkennungssystems (Elastic Stack) untersucht. Das Ergebnis dieser Arbeit zeigt, dass die Erkennung sowohl mit allgemeinen Detektionsansätzen als auch mit auf Ransomware spezialisierten Methoden erfolgen kann.
Aus dem Experiment geht hervor, dass die Detektion von Ransomware-Angriffen mithilfe eines Angriffserkennungssystems in der Praxis erfolgreich ist. Indikatoren für RansomwareAngriffe werden sowohl auf Systemebene (Prozesse, Dateioperationen, Registry-Änderungen etc.) als auch auf Netzwerkebene (C2-Kommunikation, auffällige DNS-Anfragen, IPAdressen etc.) erkannt.
This research paper examines the potential consequences of AI technology on democratic systems. The study focuses on two main areas: the weakening of the media and the emergence of "smart dictatorship." The paper examines the ways in which AI can be used to supervise, manipulate, and frustrate the media, thereby weakening its role as a check on government and corporate power. The study also explores how AI technology can be used to create an "omnidirectional monitoring" society, where individuals are constantly monitored and controlled through the use of "panopticon" techniques and "social bots". This can lead to the emergence of a "postdemocratic" society, characterized by growing inequality, dehumanization, and the
manipulation of information on online media platforms. The research methodology adopted in the study is qualitative, using expert interviews with three experts who
discussed the overall use of AI and its disruptive effects on democracy, such as the creation of fake news, filter bubbles, and algorithm bias. In conclusion, this research highlights the need for increased awareness and regulation of AI technology to ensure its responsible use and to protect democratic values.
Forecasting ist eine wichtige Methode zur Entscheidungsfindung für Unternehmen, Organisationen und Regierungen, da so der Ressourcenverbrauch reduziert werden kann. Der Forecast des prozentualen Marktanteils der neuen BEV-PKW-Zulassungen in Deutschland kann helfen, um strategische und zukunftsorientierte Entscheidungen, z.B. die vom Bund gesetzten Klimaziele, besser steuern zu können. Zur Durchführung des Forecastings wurde der Einsatz unterschiedlicher Machine-Learning-Methoden ausgenutzt.
Es wurden zwei Machine-Learning-Modelle für das Forecasting des prozentualen Marktanteils der BEV-PKW-Neuzulassungen in Deutschland verwendet: Die SARIMA(X)- und DeepAR-Modelle. Aufgrund der Unterschiede in den Eingabedatensätzen wurden vier Modelle der Univariate- und Multivariate- Zeitreihenanalyse trainiert. Mit Hilfe der RMSE-Fehlermetrik wurden die vier trainierten Modelle miteinander verglichen. Die letzten sechs Monate der Eingabedatensätze wurden zur Evaluierung der Modellqualität genutzt.
Die Ergebnisse dieser Masterarbeit zeigen, dass das SARIMAX-Modell zur Erstellung einer Prognose der multivariaten Datensätze die exogenen Variablen benötigt. Allerdings braucht das DeepAR-Modell keine exogenen Variablen, um eine Prognose generieren zu können. Wenn der Eingabedatensatz mindestens 300 Zeitreihen beträgt, eignet sich das DeepAR-Modell besser als das SARIMA(X)-Modell. Das DeepAR-Modell unterstützt nicht nur die univariaten- und multivariaten Datensätze, sondern generiert auch ein globales Modell, wodurch eine Prognose je Variable erstellt wird. Das ist ein großer Vorteil gegenüber dem SARIMA(X)-Modell, welches dazu nicht in der Lage ist.
In der heutigen Zeit finden Single-Page-Webanwendung immer mehr Verwendung.
Entsprechend dieser Entwicklung wurden Technologien, zur Erstellung von Single-Page-Webanwendungen, angefertigt. Um ihre Unterschiede und individuellen
Anwendungsmöglichkeiten zu ermitteln, wurde mit den drei populärsten
Technologien eine Webanwendung gebaut und eine Evaluation anhand einer Reihe
von Kriterien durchgeführt.
Gegenstand der vorliegenden Masterarbeit ist die Realisierung eines EXIT-Puzzles mit
integrierten AR- und VR-Elementen. Im Kontext der Wissensvermittlung im Fachgebiet
Mathematik angewandt, wirken sowohl die Verwendung des Gesellschaftsspiels als
auch der Gebrauch moderner Techniken motivierend auf die Schülerinnen und Schüler.
Auf die theoretischen Erkenntnisse, welche mit Hilfe einer umfangreichen
Literaturrecherche gesammelt wurden, baut die Analyse verwandter Arbeiten auf.
Anhand von 11 semi-strukturierten Benutzerinterviews, konnten Information über die
Zielgruppe, den Nutzungskontext und eventuelle Problempunkte des geplanten Puzzles
zusammengetragen werden. Auf Grundlage dieses Wissens wurde ein Katalog der
wichtigsten Anforderungen und Schwerpunkte aufgestellt. In der Konzeptionsphase
wurde dieser Anforderungskatalog als Basis für die Planung des EXIT-Puzzles verwendet,
welche anschließend prototypisch umgesetzt wurde. Dieser Prototyp wurde
abschließend einer Evaluation anhand von zehn Benutzertests unterzogen, welche
einerseits die Gebrauchstauglichkeit des Puzzles erfassen und andererseits Anregungen
zur weiteren Verbesserung festhalten sollten. Diese abschließende Evaluation konnte
sowohl die Gebrauchstauglichkeit des Puzzles bestätigen als auch Hinweise darauf
liefern, dass die Applikation beim Anwenden und Verstehen des Unterrichtsstoffes
unterstützend wirkt und unter gewissen Bedingungen für den Einsatz im
Mathematikunterricht geeignet wäre.
Explorational video games and video game genres like Rogle-Likes depend heavily on the presence of an interesting and exciting game world and high replayability. This can be achieved by a high amount of content generated by procedural generation. Space themed games in particular usually lack game worlds with visual and gameplay diversity. This work focuses on the generation of diverse planets as game worlds for an interplanetary building strategy PC game. Therefore, a generator was developed within the Unity game engine to generate pseudo random planet models. Classic and modern approaches to procedural content generation were evaluated and compared in order to assess their suitability for the implementation of the generator. The generated models utilize a data structure that allows for changes in the model based on player interaction. The resulting planets differ in size, biomes and surface structure. The planet's basic sphere geometry is derived from a subdivided icosphere. Using a voronoi diagram, its surface is divided into regions representing biomes, continents and oceans. A basic simulation of continental plates is used to determine mountain and canyon locations. These are formed by nested noise functions and domain warping creating a height field. The planet surface consists of multiple material layers represented by data.
Von Ethik zu Recht : Der AI Act und seine Bedeutung für die Gestaltung von algorithmischen Systemen
(2021)
Das Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, eine neue Internetrepräsentation
für die School International Potsdam zu erstellen. Grundlage dafür wird
eine wissenschaftlich ausgewählte Webtechnologie darstellen.
Die schier unendliche Menge an dafür verfügbaren Technologien wird
kritisch analysiert, reduziert und auf ein finales Ergebnis gekürzt. Den
Rahmen legen diesbezüglich dabei die primären und sekundären
Anforderungen der Schule fest. Rückschlüsse aufgrund erkannter
Herausforderungen während der Analyse werden evaluiert und in die
Erkenntnisse zur Wahl des geeigneten Systems umgesetzt. Die Thesis
des einen perfekten Websystems wird während der gesamten Arbeit
kritisch betrachtet und schlussendlich beantwortet werden.
Mit dem Abschluss der Arbeit soll eine repräsentative, moderne und
zeitgemäß ansprechende Webseite entstehen.
Security risk of medical devices in IT networks: the case of an infusion and infusion syringe pump
(2015)
Comparing different approaches to create input device transforms (IDTs) for the RED Scarlet-X Camera
(2018)
Blackmagic Production Camera Raw Color Investigation by Spectral Analysis of Macbeth Color Charts
(2017)
Investigation of adaptive local threshold segmentation in context of 3D-handwriting forensics
(2016)
First investigation of latent fingerprints long-term aging using chromatic white light sensors
(2013)
Visibility Assessment of Latent Fingerprints on Challenging Substrates in Spectroscopic Scans
(2013)
Short Term Template Aging Effects on Biometric Dynamic Handwriting Authentication Performance
(2012)
The present paper introduces Audioworld, a novel game-like application for goal-oriented computer-supported learning (CSL). In Audioworld, participants localize sound emitting objects depending on their spatial position. Audioworld serves as a flexible low cost test bed for a broad range of human cognitive functions. This comprises the systematic training of spatial navigation and localization skills, but also of verbal skills and phonetic knowledge known to be essential in grammar literacy, for example. The general applicability of Audioworld was confirmed in a pilot study: users rated the overall application concept novel, entertaining, and rewarding.
Technologies for advancing and supporting criminalistic forensic are an upcoming challenge with rising importance within the domain of multimedia security and forensic. For example the acquisition and automated analysis of latent fingerprints, using high resolution 3D scanners, appears to be a promising area of research. Within the paper we will give a detailed demarcation of biometric and forensic fingerprint analysis. We will introduce the aim of a partly automated process for forensic fingerprint acquisition, detection, and processing. Based on the idea of splitting the overall scan process into a fast, low resolution coarse scan and a high resolution detailed scan, different approaches and algorithms has to be evaluated, whether they are feasible for detecting latent fingerprints. Referring to the subject of biometrics and emerging applications, this work will show an approach of a novel Fourier-based spectral texture feature for detecting latent fingerprints in low resolution grey-scale images. Our work is based on data that is acquired using a chromatic white light sensor (CWL), which provides intensity and topographic information of the scanned surface areas. While using a very limited set of different surfaces so far, our first experiments have shown good results on flat and non structured surfaces. Using the presented feature, it is possible to detect latent fingerprints on these surfaces. Even on slightly structured surfaces, like wood imitation, the application of the spectral density feature yields promising results. However the first evaluation of the spectral density feature has also shown some serious limitations of its use on low resolution images.
The automated forensic analysis of latent fingerprints poses a new challenge. While for the pattern recognition aspects involved, the required processing steps can be related to fingerprint biometrics, the common biometric model needs to be extended to face the variety of characteristics of different surfaces and image qualities and to keep the chain of custody. Therefore, we introduce a framework for automated forensic analysis of latent fingerprints. The framework consists of a generic process model for multi-branched process graphs w.r.t. security aspects like integrity, authenticity and confidentiality. It specifies a meta-model to store all necessary data and operations in the process, while keeping the chain of custody. In addition, a concept for a technical implementation of the meta-model is given, to build a container format, which suits the needs of an automated forensic analysis in research and application.