TY - CHAP A1 - Wende, Kristin A1 - Heine, P. ED - Hartmann, M. T1 - Eigenschaften des web-basierten Reporting T2 - Berichtswesen für High-Tech-Unternehmen Y1 - 2004 UR - http://permalink.bibkatalog.de/BV017706508 SN - ISBN: 3-503-07832-0 SP - 331 EP - 370 PB - Erich Schmidt CY - Berlin ER - TY - JOUR A1 - Weber, Kristin A1 - Otto, B. A1 - Österle, H. T1 - One Size Does Not Fit All BT - A Contingency Approach to Data Governance JF - ACM Journal of Data and Information Quality Y1 - 2009 UR - http://permalink.bibkatalog.de/BV035730722 SN - 1936-1963 , 1936-1955 VL - 1 IS - 1 SP - Artikel Nr. 4 ER - TY - CHAP A1 - Wende, Kristin A1 - Wolff, G. A1 - Heine, P. ED - Ehrenberg, D. ED - Kaftan, H. T1 - Webbasierte Managementunterstützung in der Energieversorgung T2 - Herausforderungen der Wirtschaftsinformatik in der Informationsgesellschaft Y1 - 2003 PB - Edition am Gutenbergplatz CY - Leipzig ER - TY - CHAP A1 - Legner, C. A1 - Wende, Kristin T1 - Towards an Excellence Framework for Business Interoperability T2 - Proceedings of the 19th International Bled eConference on eValues Y1 - 2006 CY - Bled ER - TY - THES A1 - Heilig, Simon T1 - Analysis and revision of the MEKA matrix approximation approach N2 - Diese Arbeit zielt darauf ab, einen Ansatz zur Matrixapproximation zu analysieren, welcher sich mit Kernelmatrizen befasst, die aus Kernelverfahren des maschinellen Lernens stammen. Solche Methoden transformieren Daten implizit in einen hochdimensionalen Hilbert Raum und greifen auf dessen Repräsentation über eine Kernel-Funktion zu. Diese Funktion spiegelt ein inneres Produkt in diesem abstrakten Hilbert Raum wider, welches nur auf Basis der ursprünglichen Datenpunkte berechnet werden kann. Durch das paarweise Auswerten aller Datenpunkte mit einer solchen Kernel-Funktion entsteht eine quadratische Matrix. Da die Anzahl der Datenpunkte in vielen Szenarien des maschinellen Lernens größer als Hunderttausende sein kann, wird die entsprechende Kernel-Matrix so groß, dass die Algorithmen für praktische Anwendungen zu lange dauern und der Speicher nicht ausreicht, um mit der gesamten Matrix zu arbeiten. Daher haben Si et al. (2017) vorgeschlagen, die Kernel-Matrix entsprechend der Gruppierungen der Datenpunkte so anzuordnen, dass die Matrix eine blockweise Struktur aufweist. Diese kann anschließend auf hocheffiziente Weise approximiert werden und folglich die Laufzeit- und Speicherproblematik verringern. Jedoch haben andere Forschende beobachtet, dass die daraus resultierende Matrix die Definition einer gültigen Kernel-Matrix verletzt. In dieser Arbeit werden mehrere Experimente durchgeführt, um die von Si et al. vorgeschlagene Approximationsmethode in Bezug auf das Entstehen einer invaliden Kernel- Matrix zu analysieren. Darüber hinaus wird eine Berichtigungsstrategie vorgeschlagen, um die Approximation zu korrigieren und gleichzeitig die Effizienz des ursprünglichen Ansatzes beizubehalten. Die Versuche zeigen, dass die Methode in fast allen Fällen zu einer ungültigen Kernel-Matrix führt. Nur wenn die Matrix eine optimale blockweise Struktur aufweist, kann die Approximation als valide angesehen werden. Des Weiteren zeigen die Experimente auf, dass die Entstehung einer invaliden Matrix in der Blockapproximation begründet ist, welche lokal ein unbeschränktes Optimierungsproblem hocheffizient löst. Schließlich wird die Verwendung der Lanczos-Iteration als ein Schlüsselschritt für eine effiziente Korrektur des Verfahrens vorgeschlagen. Die Lösung besteht in der Anwendung eines Offsets auf der Diagonalen der Matrix, so dass das Eigenspektrum die geforderten Bedingungen erfüllt. Der abschließende Versuch zur Bewertung der Korrekturstrategie zeigt, dass die resultierende Approximation in Abhängigkeit des jeweiligen Offsets einen größeren Abstand zu der original Matrix aufweist, jedoch hält die Matrix konstant die geforderten Bedingungen ein. N2 - This thesis aims to analyze a matrix approximation approach which deals with kernel matrices from machine learning models used in so-called kernel methods. Such techniques implicitly transform data into a high-dimensional Hilbert space, and access this representation via a kernel function that reflects an inner product in this abstract space, and can be computed based only on the original data points. By pairwise evaluation of such a kernel function with the entire data, a square matrix arises. Since the number of data points can be greater than hundreds of thousands in many machine learning scenarios, such a kernel matrix becomes prohibitively large and the algorithms are no longer able to load the entire matrix. Also, the computations may take too long for useful applications if the matrix has to many dimensions. Hence, Si et al. (2017) suggested to arrange the kernel matrix according to a clustering of the data points, so that the matrix reveals a block-wise structure which can be approximated in a highly efficient manner. Although the approach yields low approximation errors, other researchers observed that the resulting matrix violates the definition of a valid kernel matrix. This thesis conducts multiple experiments to analyze the behaviour of the approximation method, suggested by Si et al., with respect to the occurrence of an invalid kernel matrix. Furthermore, a revision strategy is suggested to correct the matrix while maintaining the efficiency of the original approach. The experiments show that the approach violates in almost all circumstances the definitions of a valid kernel matrix. Only if the matrix has an optimal block-wise structure, it can be seen as valid. Further, the part which causes the problem is located in the block approximation which solves a local unconstrained optimization problem in a highly efficient manner, but does not result in an overall valid matrix. Eventually, Lanczos iteration is used to determine a key step in efficiently correcting the approximation with an offset on the diagonal of the matrix. The final experiment evaluating the revision strategy shows that the corrected method has a higher approximation error depending on the offset, but consistently yields a valid kernel matrix. KW - machine learning KW - matrix Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:863-opus-20279 ER - TY - JOUR A1 - Heusinger, Moritz T1 - Dimensionality reduction in the context of dynamic social media data streams JF - Evolving Systems N2 - In recent years social media became an important part of everyday life for many people. A big challenge of social media is, to find posts, that are interesting for the user. Many social networks like Twitter handle this problem with so-called hashtags. A user can label his own Tweet (post) with a hashtag, while other users can search for posts containing a specified hashtag. But what about finding posts which are not labeled by the creator? We provide a way of completing hashtags for unlabeled posts using classification on a novel real-world Twitter data stream. New posts will be created every second, thus this context fits perfectly for non-stationary data analysis. Our goal is to show, how labels (hashtags) of social media posts can be predicted by stream classifiers. In particular, we employ random projection (RP) as a preprocessing step in calculating streaming models. Also, we provide a novel real-world data set for streaming analysis called NSDQ with a comprehensive data description. We show that this dataset is a real challenge for state-of-the-art stream classifiers. While RP has been widely used and evaluated in stationary data analysis scenarios, non-stationary environments are not well analyzed. In this paper, we provide a use case of RP on real-world streaming data, especially on NSDQ dataset. We discuss why RP can be used in this scenario and how it can handle stream-specific situations like concept drift. We also provide experiments with RP on streaming data, using state-of-the-art stream classifiers like adaptive random forest and concept drift detectors. Additionally, we experimentally evaluate an online principal component analysis (PCA) approach in the same fashion as we do for RP. To obtain higher dimensional synthetic streams, we use random Fourier features (RFF) in an online manner which allows us, to increase the number of dimensions of low dimensional streams. KW - social media KW - data Y1 - 2021 UR - https://doi.org/10.1007/s12530-021-09396-z SN - 1868-6486 ER - TY - JOUR A1 - Heusinger, Moritz T1 - Passive concept drift handling via variations of learning vector quantization JF - Neural Computing and Applications N2 - Concept drift is a change of the underlying data distribution which occurs especially with streaming data. Besides other challenges in the field of streaming data classification, concept drift has to be addressed to obtain reliable predictions. Robust Soft Learning Vector Quantization as well as Generalized Learning Vector Quantization has already shown good performance in traditional settings and is modified in this work to handle streaming data. Further, momentum-based stochastic gradient descent techniques are applied to tackle concept drift passively due to increased learning capabilities. The proposed work is tested against common benchmark algorithms and streaming data in the field and achieved promising results. KW - concept drift KW - data Y1 - 2020 UR - https://doi.org/10.1007/s00521-020-05242-6 SN - 1433-3058 VL - 34 SP - 89 EP - 100 ER - TY - JOUR A1 - Weber, Kristin T1 - Insider Threats T1 - Insider Threats BT - Der Feind in den eigenen Reihen BT - Hidden Enemies JF - HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik N2 - Eine große Bedrohung für die Informationssicherheit geht von Mitarbeitern aus, die absichtlich der eigenen Organisation schaden wollen. Mitarbeiter besitzen Zugriffsrechte für sensible Informationen und genießen das Vertrauen des Unternehmens. Werden sie allerdings aufgrund persönlicher Motive oder äußerer Umstände zu Whistleblowern, Spionen, Betrügern, Saboteuren, Malicious Enablern oder Datendieben, können sie großen Schaden anrichten. Dieser Artikel untersucht die Motive sogenannter Malicious Insider und stellt die sechs verschiedenen Typen anhand von realen Beispielen der jüngeren Vergangenheit vor. Er zeigt, welche erkennenden, präventiven und reaktiven Maßnahmen Organisationen ergreifen sollten, um die Risiken durch Attacken von böswilligen Insidern zu minimieren. Der Fokus liegt auf den erkennenden Maßnahmen. Durch frühzeitiges Eingreifen werden Mitarbeiter gar nicht erst zu Malicious Insidern. Eine Kombination aus persönlicher Veranlagung (z. B. Introversion, Gier, Kritikunfähigkeit), Stressfaktoren (z. B. Frustration, Unzufriedenheit) und auffälligem Verhalten (z. B. außergewöhnliche Arbeitszeiten oder Reiseziele) weist häufig auf potentielle Täter hin. N2 - Employees that intentionally want to harm their organization pose a major threat to information security. Employees have access rights to sensitive information, and their organization trusts them. However, they can substantially harm their organization, if they become Whistleblowers, Spies, Scammers, Saboteurs, Malicious Enablers, or Data Thieves due to different personal motives or external circumstances. This paper analyzes motives of so-called Malicious Insiders. It introduces the six types of Malicious Insiders by showing real cases from the recent past. The paper lays out which recognizing, preventive, and reactive measures organizations can take in order to minimize the risks associated with insider threats. The focus is on recognizing potential Malicious Insiders, because through early intervention, employees might not become malicious first. A combination of personal predispositions (e.g., introversion, greed, inability to accept criticism), stressors (e.g., frustration, dissatisfaction), and concerning behavior (e.g., unusual working hours or travel destinations) often points towards potential offenders. KW - informationssicherheit KW - mitarbeiter Y1 - 2020 UR - https://doi.org/10.1365/s40702-020-00616-9 SN - 2198-2775 VL - 57 SP - 613 EP - 627 ER - TY - CHAP A1 - Heusinger, Moritz A1 - Raab, Christoph A1 - Schleif, Frank-Michael ED - Vellido, Alfredo ED - Gibert, Karina ED - Angulo, Cecilio ED - David Martı́n-Guerrero, José T1 - Passive Concept Drift Handling via Momentum Based Robust Soft Learning Vector Quantization T2 - Advances in Self-Organizing Maps, Learning Vector Quantization, Clustering and Data Visualization - Proceedings of the 13th International Workshop, WSOM+ 2019, Barcelona, Spain, June 26-28, 2019 Y1 - 2019 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-030-19642-4_20 SP - 200 EP - 209 ER - TY - CHAP A1 - Münch, Maximilian A1 - Schleif, Frank-Michael ED - Rojas, Ignacio ED - Joya, Gonzalo ED - Català, Andreu T1 - Device-Free Passive Human Counting with Bluetooth Low Energy Beacons T2 - Advances in Computational Intelligence - 15th International Work-Conference on Artificial Neural Networks, IWANN 2019, Gran Canaria, Spain, June 12-14, 2019, Proceedings, Part II Y1 - 2019 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-030-20518-8_66 SP - 799 EP - 810 ER -