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Multi-level reference architecture development for digital public infrastructures based on the cloud
(2016)
Machine Learning Method Within the Context of a Socially Aware Solution for Vehicle Routing Problems
(2023)
Die Digitalisierung ist eine der Herausforderungen der heutigen Zeit. Einhergehend mit der Zunahme der Nutzung des Internets in vielen Lebensbereichen steigt auch die Wichtigkeit für Unternehmen, einen repräsentativen Auftritt zu etablieren. Für kleine und mittlere Unternehmen bedeutet das Betreiben und Pflegen einer Onlinepräsenz oftmals einen hohen finanziellen und zeitlichen Aufwand. Ziel des vorliegenden Arbeitspapiers ist es, kleinen und mittleren Unternehmen eine Alternative zu herkömmlichen Content Management Systemen darzulegen und sie bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen. Zur Beantwortung der Forschungsfragen wurde der methodische Ansatz einer Literatur- und Internetrecherche verwendet. Aus der Analyse konnten drei Online Business Plattformen identifiziert, sowie deren Vor- und Nachteile gegenüber Content Management Systemen dargestellt werden. Anschließend wurden Kriterien definiert und Empfehlungen dargelegt, welche kleine und mittlere Unternehmen im Entscheidungsprozess unterstützen sollen. Letztlich wurden die Einrichtung sowie die wichtigsten Funktionen einer Plattform dargestellt. Die Ergebnisse zeigen, dass die Nutzung einer Onlineplattform für lokal begrenze Unternehmen mit geringen Anforderungen an die Funktionalität und hoher Kostensensibilität eine sinnvolle Alternative ist. Abschließend wurde anhand des realen Fallbeispiels „Google My Business“ (seit 2022: „Google Business Profile“) auf die Funktionen sowie Vorteile und Möglichkeiten einer solchen Plattform eingegangen.
Dieser Beitrag entwickelt ein Konzept zur praktischen Umsetzung eines Machine- Learning Verfahrens zum Lösen von Vehicle Routing Problemen im Kontext einer nachhaltigen “Letzte-Meile”-Logistik, welches durch einen Prototyp umgesetzt und getestet wurde. Der Prototyp basiert auf dem “Reinforcement Learning”-System und verwendet als Algorithmus “REINFORCE mit Baseline”. In einer Vergleichsanalyse wurde der Prototyp mit dem bekannten Vertreter Google-OR, anhand von zwei Anwendungsszenarien, verglichen. Der Prototyp überzeugt dabei in der Laufzeit und dem Automatismus. Es konnte festgestellt werden, dass eine Verwendung von Lernenden-Systemen für das Vehicle Routing Problem sich bei nur bei einem größeren Stoppvolumen und einer erweiterten IT-Infrastruktur empfiehlt.
Companies are increasingly facing the challenges of a persistent cyber threat landscape. By means of AI, cyber attacks can be efficiently conducted more successful through offensive AI. As for cyber defense, AI can be also utilized against cyber threats (defensive AI). Due to limited resources, especially in small and medium-sized companies (SMEs), there is a need to deploy more effective defensive cyber security solutions. Precisely, the adaptation of AI-based resilient defenses must be driven forward. Therefore, the aim of this paper is to identify and evaluate AI-related use cases with a high impact potential on the cyber security level, while being applicable to SMEs at the same time. In order to reach the research goal, an extensive literature review of several online catalogs, surveys and online platforms was conducted. In conclusion, seven crucial AI-based security features were outlined that are providing a high impact potential to the security level for SMEs. Afterwards, the results are discussed and set into a broader context. Even though AI-based security solutions are providing a large range of advantages, certain challenges and barriers using AI-related security applications are addressed in the paper as well. A high need for usable state of the art AI based cyber security solution for SMEs was identified.
Measuring IT security, compliance and data governance within small and medium-sized IT enterprises
(2020)
Kleine und mittlere Unternehmen aller Branchen versuchen sich nach wie vor angemessen mit den Herausforderungen der Globalisierung und der digitalen Transformation auseinanderzusetzen. Sie bilden in diesem Zusammenhang wachsende Kompetenz in der Produktionsautomatisierung (Industrie 4.0) und in digitalen Geschäfts- und Verwaltungsprozessen aus. In Bezug auf IT-GRC bleiben KMU demgegenüber faktisch oft noch unreif. Bestehende Ansätze des IT-Governance-, Risiko- und Compliance-Managements sind noch zu wenig für KMU ausgestaltet. Das Kapitel stellt vor diesem Hintergrund einen zunächst aus der Literatur abgeleiteten, und dann zusammen mit Feedback von 14 IT-GRC Experten aufgestellten, kompetenzorientierten Ansatz zur Wahrnehmung und Messung des IT-Governance-, Risiko- und Compliance-Managements in KMU vor. Der Ansatz enthält sechs relevante Kompetenzkategorien. Das Kapitel stellt dann zwei abgeleitete, webbasierte Tools zur Messung und Erfassung der Handlungsbedarfe und zur Unterstützung von Management-Maßnahmen vor. Der Ansatz sowie die prototypisch realisierten Tools unterstützen das IT-GRC-Management von KMU gemäß ihrem Reifegrad und bedarfsorientiert. Bei der Unterstützung wird der Fokus darauf gelegt, KMU bei der Umsetzung der ständig wachsenden IT-GRC-Anforderungen schlanke und konkrete Methoden, Werkzeuge und Hilfsmittel an die Hand zu geben und die verschiedenen Stakeholder einzubinden.