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Die Versionierung von Daten ist ein hochkomplexes Problem, das viele verschiedene
Aspekte berücksichtigen muss. Daher ist in diesem Bereich bisher noch kein univer-
sell anwendbarer Ansatz beschrieben worden. Verschiedene Autoren haben sich an einer
Lösung versucht und Herangehensweisen für ihre eigenen Anwendungsfälle entwickelt.
In dieser Arbeit wird ein neuer Ansatz anhand eines Fallbeispiels vorgestellt. Der An-
satz zielt darauf ab, Daten- und Versionierungsstrukturen in einem relationalen Da-
tenmodell zu vereinigen und dabei eine einfache Integration von Geschäftsprozessen
zu ermöglichen. Insbesondere wird darauf geachtet, dass die Erzwingung des korrekten
Ablaufs von Geschäftsprozessen durch eine maschinelle Umsetzung derselben möglich
ist. Das Datenmodell beinhaltet eine vollständige Versionierungshistorie in Form eines
gerichteten zyklenlosen Graphen. Hiermit bietet es eine breit anwendbare Lösung zur
Datenversionierung, die zudem gut in bestehende Abläufe und Datensätze integrierbar
ist. In dieser Arbeit wird das kombinierte Datenmodell vorgestellt und anhand von ge-
nerischen Beispielen erläutert. Zudem wird die Funktionalität des Ansatzes anhand des
Fallbeispiels der Verwaltung der Studiengangscurricula des Fachbereichs Informatik und
Medien der Technischen Hochschule Brandenburg belegt. Hierbei wird auch die Integra-
tion von Geschäftsprozessen und die Nutzbarkeit in der tatsächlichen Datenverwaltung
dargestellt.
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.
IK als Schlüsselkonzept in der Hochschulbildung beinhaltet neben anderen Fähigkeiten auch den Bereich der Quellenkompetenz. Diese beschreibt die Fähigkeit, Quellen hinsichtlich ihrer Qualität und ihrer Funktion kritisch zu
bewerten. Um diese Fähigkeit zu verbessern, wurde das HUMAN-Modell von Baldarelli et al. entwickelt. Ziel dieser Arbeit ist es, dieses HUMAN-Modell in E-Learning-Modulen zur Informationskompetenzvermittlung digital umzusetzen und die Auswirkungen des neuen Ansatzes zu evaluieren. Zu diesem
Zweck werden zunächst neue Lernmodule nach dem Human-Centered Design Ansatz entworfen und implementiert. Anschließend erfolgt die Evaluation des Moduls in einer Mixed-Methods-Untersuchung in zwei Bachelorseminargruppen zweier aufeinanderfolgender Jahrgänge, die abgesehen von
den neuen Lernmodule ein vergleichbares Treatment erhalten. Basierend auf Pre- und Post-Tests, Leistungsnachweisen und der Moodle-Aktivität beider Gruppen soll gemessen werden, inwiefern sich die Leistung und die Performance durch den Einsatz des neuen Lernmoduls verändert haben. Die Ergebnisse zeigen, dass der Leistungszuwachs zwischen Pre- und Post-Test in der HUMAN-Gruppe leicht höher ist als in der Vergleichsgruppe, insbesondere in Bezug auf den Bereich Quellenbeurteilung. Weiterhin zeigt die Analyse des schriftlichen Leistungsnachweises, dass die wissenschaftliche Qualität der zitierten Quellen in der Literaturliste bei der HUMAN-Gruppe größer ist, auch wenn die Gesamtperformanz der Studierenden sich nicht verbessert hat. Zur weiteren Analyse wäre es sinnvoll, die Quellen-
zusammensetzung der Studierenden in der Bachelorarbeit zu untersuchen, um auch langfristige Auswirkungen zu evaluieren.
The Quantum Threat looms over cryptography: Once strong quantum computers become available, its game over for encryption and privacy. This widespread understanding of the how cryptography will be impacted by quantum computing is challenged in this thesis to achieve a more nuanced understanding of both the ramifications of the Quantum Threat and potential countermeasures to it.
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.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Frage, wie ein E-Learning-Angebot an der Technischen Hochschule Brandenburg das Interesse am Thema der Informationskompetenz steigern sowie diese Kompetenzen entsprechend vermitteln kann. Der Fokus liegt dabei auf zwei quantitativen Umfragen, der Erstellung eines Kurses in Moodle sowie eine Handlungsempfehlung, um die Digitale Lehre an der THB und der Hochschulbibliothek weiter zu etablieren.
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.
In den vergangenen Jahren gewann insbesondere durch den Launch des Tesla Elektrofahrzeugs die Elektromobilität in Bezug auf Automobile zunehmend an Bedeutung. Insbesondere aufgrund der zunehmenden CO2-Emissionen sowie der stetig steigenden Öl-Knappheit rückt das Elektroauto zunehmend in den Vordergrund.
Die vorliegende wissenschaftliche Arbeit untersuchte im Wesentlichen die Ladeinfrastruktur von Elektrofahrzeug sowie die Entwicklung dieser und die zum aktuellen Zeitpunkt bestehenden Tarifbedingung in Deutschland. Die Betrachtung der Ladeinfrastruktur ist eben aus dem Grund erforderlich gewesen, da diese eine Schlüsselrolle für Endkunden bei der Kaufentscheidung eines Elektrofahrzeugs spielt.
Die Wesentliche Zielsetzung der Arbeit bestand darin, die unterschiedlichen bestehenden Betreiberkonzepte in Bezug auf die Ladeinfrastruktur für Kommunen zu analysieren und im Hinblick auf die Wirtschaftlichkeit sowie die Marktverfügbarkeit zu evaluieren.