004 Datenverarbeitung; Informatik
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Replacing fossil-fueled vehicles with Electric Vehicles (EVs) poses new challenges for power distribution networks. Specifically speaking, the electrification of the mobility sector relies on the ability to process and analyze information on when, where, for how long, or how fast charging processes will take place. Nevertheless, such kind of information is typically difficult to acquire or insufficiently predictable due to the dynamic nature of the system. Also, the increasing adoption rate of the renewable energy sources, specifically the domestic Photovoltaic (PV) systems, and the potentially associated grid defection scenarios will significantly impact the cost and efforts required to operate the grid in terms of power quality and demand-supply aspects. However, such emerging requirements have arguably not been taken into account when the distribution grid was built originally. Besides, expanding the distribution and transmission capacity is a very costly and lengthy process. Therefore, any proposed solution should be cost-effective as well as environment-, grid- and user-friendly. To this end, the advancements in Information and Communications Technology (ICT) are increasingly adopted and applied. This thesis addresses the rapidly growing EV sector and deals with the problems to overcome potential power quality degradation caused by the challenges mentioned above.
Since time switch and radio ripple control as existing solutions in Germany are costly and neither very effective nor scalable as it requires hardware retrofitting of existing public Charging Stations (CSs), the primary focus of this work is the development of an appropriate, standards-based, scalable, and smart charging solution of EVs. Such a solution can, in turn, boost the usage of renewable energy by ensuring that the existing grid infrastructure can operate within its permissible limits while maintaining acceptable levels of power quality.
This work introduces a new definition of the concept, “grid-friendly EV charging”, where the power demand of a CS is adjusted depending on the real-time status of a power grid. In this regard, the conflicting concerns of stakeholders in an EV ecosystem are considered. For example, a Distribution System Operator (DSO) does not want to reveal a lot of technical details about the power grid or its status. Similarly, a Charging Service Provider (CSP) wants to keep its clients happy without sharing the details of its business model with others, namely, DSOs. For that sake, a distributed smart charging architecture is proposed in this thesis. It is event-driven and responds in nearly real-time to unforeseen and critical grid situations such as high/low voltage, congestion, phase unbalance, and harmonics. In that regard, the publish/subscribe messaging pattern, used as a part of the architecture, enables an efficient and well-performing communication scheme among the different components. Moreover, an indication mechanism about the different issues in a power grid is developed; it adopts the traffic light model. It works as a black box to separate smart controllers for each CS and configured only by the CSP. Smart chargers enable a smooth adjustment of the charging power to avoid drastic changes in the grid state. To that end, two types of intelligent controllers are developed and tested. While the first controller is inspired by the fuzzy logic, the second one is inspired by the slow-start mechanism used in TCP to control congestion in computer networks.
A simulative approach is applied to evaluate the solution, thereby, a topology of a real low voltage grid with realistic load and generation profiles is used. Furthermore, a set of metrics is defined regarding the main concerns of stakeholders: voltage, overloading, fairness, the satisfaction of EV users and grid operator, as well as the grid-friendly behavior of a CS/ EV user. The evaluation shows that the solution is able to guarantee a safe operation of the grid. The proposed system can ensure a grid-friendly charging by sacrificing of a small portion of user satisfaction, that sacrifice of a user is awarded via a points-based reward system. Last but not least, the proposed distributed controllers are compared to two other controllers: (1) a decentralized controller based only on sensing the local voltage and (2) a very strict centralized controller focusing on grid-friendliness. The latter ensures proportional fairness among users regarding the objective function of the optimization problem solved in each simulation step. The distributed controllers are superior to the decentralized controller in terms of grid friendly and fairness and converge in general to the centralized one.
Online social networks provide a rich source of information about millions of users worldwide. However, due to sparsity and complex structure, analyzing these networks is quite challenging and expensive. Recently, graph embedding emerged to map networked data into low-dimensional representations, i.e. vector embeddings. These representations are fed into off-the-shelf machine learning algorithms to simplify and speed up graph analytic tasks. Given the immense importance of social network analysis, in this thesis, we aim to study graph embedding for social networks in three directions.
Firstly, we focus on social networks at microscopic level to primarily encode the structural characteristic of users' personal networks so-called ego networks. These representations are utilized in evaluation tasks whose performance depends on relational information from direct neighbors. For example, social circle prediction and event attendance inference both need structural information from neighbors in social networks.
Secondly, we explore assessing the content of vector embeddings in terms of topological properties. This could be explained via two proposed approaches: 1) a learning to rank algorithm in which the model weights reveal the importance of properties at subgraph level (ego networks), 2) a regression model for direct approximation of network statistical properties at vertex level.
Thirdly, we propose extensions of graph embedding to capture sign or additional content of social networks. Users in social media often express their feelings and attitudes towards others which forms sentiment links besides social links. We design a joint objective function whose terms capture semantics of both social and sentiment links simultaneously. We also propose a multi-task learning framework for networks with attributes and labels by stacking autoencoders. The weights of the learning tasks are automatically assigned via an adaptive loss weighting layer.
The concept of programmable networks is radically changing the way communication infrastructures are designed, integrated, and operated. Currently, the topic is spearheaded by concepts such as software-defined networking, forwarding and control element separation, and network function virtualization. Notably, software-defined networking has attracted significant attention in telecommunication and data centers and thus already in some production-grade networks.
Despite the prevalence of software-defined networking in these domains, industrial networks are yet to see its benefits to encourage adoption. However, the misconceptions around the concept itself, the role of virtualization, and algorithms pose a significant obstacle.
Furthermore, the desire to accommodate new services in the automation industry results in a pattern of constantly increasing complexity of industrial networks, which is compounded by the requirement to provide stringent deterministic service guarantees considering characteristically different applications and thus posing a significant challenge for management, configuration, and maintenance as existing solutions are architecturally inflexible.
Therefore, the first contribution of this thesis addresses the misconceptions around software-defined networking by providing a comparative analysis of programmable network concepts, detailing where software-defined networks compare with other concepts and how its principles can be leveraged to evolve industrial networks.
Armed with the fundamental principles of programmable networks, the second contribution identifies virtualization technologies and proposes novel algorithms to provide varied quality of service guarantees on converged time-sensitive Ethernet networks using software-defined networking concepts.
Finally, a performance analysis of a software-defined hybrid deployment solution for control and management of time-sensitive Ethernet networks that integrates proposed novel algorithms is presented as an industrial use-case that enables industrial operators to harness the full potential of time-sensitive networks.
Das Aufzeichnen der Internetaktivität ist mit der Verknüpfung persönlicher Daten zu einer Schlüsselressource für viele kostenpflichtige und kostenfreie Dienste im Web geworden. Diese Dienste sind zum einen Webanwendungen, wie beispielsweise die von Google bereitgestellten Karten/Navigation oder Websuche, die täglich kostenlos verwendet werden. Zum anderen sind es alle Webseiten, die meist kostenlos Nachrichten oder allgemeine Informationen zu verschiedenen Themen bereitstellen. Durch das Aufrufen und die Nutzung dieser Webdienste werden alle Informationen, die im Webdienst verarbeitet werden, an den Dienstanbieter weitergeben. Dies umfasst nicht nur die im Benutzerkonto des Webdienstes gespeicherte Profildaten wie Name oder Adresse, sondern auch die Aktivität mit dem Webdienst wie das anklicken von Links oder die Verweildauer.
Darüber hinaus gibt es jedoch auch unzählige Drittparteien, welche zumeist im Hintergrund in die Webdienste eingebunden sind und das Benutzerverhalten der kompletten Webaktivität - Webseiten übergreifend - mitspeichern sowie auswerten. Der Einsatz verschiedener, in der Regel für den Benutzer verborgener Techniken, dient dazu das Online-Verhalten der Benutzer genau zu verfolgen und viele sensible Daten zu sammeln. Dieses Verhalten wird als Web-Tracking bezeichnet und wird hauptsächlich von Werbeunternehmen genutzt. Die gesammelten Daten sind oft personenbezogen und eine wertvolle Ressourcen der Unternehmen, um Beispielsweise passend zum Benutzerprofil personalisierte Werbung schalten zu können. Mit der Nutzung dieser personenbezogenen Daten entstehen aber auch weitreichendere Auswirkungen, welche sich unter anderem in Preisanpassungen für Benutzer mit speziellen Profilattributen, wie der Nutzung von teuren Endgeräten, widerspiegeln. Ziel dieser Arbeit ist es die Privatsphäre der Nutzer im Internet zu steigern und die Nutzerverfolgung von Web-Tracking signifikant zu reduzieren. Dabei stellen sich vier Herausforderungen, die jeweils einen Forschungsschwerpunkt dieser Arbeit bilden: (1) Systematische Analyse und Einordnung eingesetzter Tracking-Techniken, (2) Untersuchung vorhandener Schutzmechanismen und deren Schwachstellen,(3) Konzeption einer Referenzarchitektur zum Schutz vor Web-Tracking und (4) Entwurf einer automatisierten Testumgebungen unter Realbedingungen, um die Reduzierung von Web-Tracking in den entwickelten Schutzmaßnahmen zu untersuchen. Jeder dieser Forschungsschwerpunkte stellt neue Beiträge bereit, um einheitlich das übergeordnete Ziel zu erreichen: der Entwicklung von Schutzmaßnahmen gegen die Preisgabe sensibler Benutzerdaten im Internet. Der erste wissenschaftliche Beitrag dieser Dissertation ist eine umfassende Evaluation eingesetzter Web-Tracking Techniken und Methoden, sowie deren Gefahren, Risiken und Implikationen für die Privatsphäre der Internetnutzer. Die Evaluation beinhaltet zusätzlich die Untersuchung vorhandener Tracking-Schutzmechanismen und deren Schwachstellen. Die gewonnenen Erkenntnisse sind maßgeblich für die in dieser Arbeit neu entwickelten Ansätze und verbessern den bisherigen nicht hinreichend gewährleisteten Schutz vor Web-Tracking. Der zweite wissenschaftliche Beitrag ist die Entwicklung einer robusten Klassifizierung von Web-Tracking, der Entwurf einer effizienten Architektur zur Langzeituntersuchung von Web-Tracking sowie einer interaktiven Visualisierung des Auftreten von Web-Tracking im Internet. Dabei basiert der neue Klassifizierungsansatz, um Tracking zu identifizieren, auf der Entropie Messung des Informationsgehalts von Cookies. Die Resultate der Web-Tracking Langzeitstudien sind unter anderem 1.209 identifizierte Tracking-Domains auf den meistbesuchten Webseiten in Deutschland. Hierbei wurden innerhalb der Top 25 Webseiten im Durchschnitt 45 Tracking-Elemente pro Webseite gefunden. Der Tracker mit dem höchsten Potenzial zum Erstellen eines Benutzerprofils war doubleclick.com, da er 90% der Webseiten überwacht. Die Auswertung des untersuchten Tracking-Netzwerks ergab weiterhin einen detaillierten Einblick in die Tracking-Technik mithilfe von Weiterleitungslinks. Dabei haben wir 1,2 Millionen HTTP-Traces von monatelangen Crawls der 50.000 international meistbesuchten Webseiten analysiert. Die Ergebnisse zeigen, dass 11,6% dieser Webseiten HTTP-Redirects, verborgen in Webseiten-Links, zum Tracken verwenden. Dies wird eingesetzt, um den Webseitenverlauf des Benutzers nach dem Klick durch eine Kette von (Tracking-)Servern umzuleiten, welche in der Regel nicht sichtbar sind, bevor das beabsichtigte Link-Ziel geladen wird. In diesem Szenario erfasst der Tracker wertvolle Verbindungs-Metadaten zu Inhalt, Thema oder Benutzerinteressen der Website. Die Visualisierung des Tracking Ökosystem stellen wir in einem interaktiven Open-Source Web-Tool bereit. Der dritte wissenschaftliche Beitrag dieser Dissertation ist die Konzeption von zwei neuartigen Schutzmechanismen gegen Web-Tracking und der Aufbau einer automatisierten Simulationsumgebung unter Realbedingungen, um die Effektivität der Umsetzungen zu verifizieren. Der Fokus liegt auf den beiden meist verwendeten Tracking-Verfahren: Cookies (hierbei wird eine eindeutigen ID auf dem Gerät des Benutzers gespeichert), sowie Browser-Fingerprinting. Letzteres beschreibt eine Methode zum Sammeln einer Vielzahl an Geräteeigenschaften, um den Benutzer eindeutig zu (re- )identifizieren, ohne eine eindeutige ID auf dem Gerät zu speichern. Um die Effektivität der in dieser Arbeit entwickelten Schutzmechanismen vor Web-Tracking zu untersuchen, implementierten und evaluierten wir die Schutzkonzepte direkt im Chromium Browser. Das Ergebnis zeigt eine erfolgreiche Reduzierung von Web-Tracking um 44%. Zusätzlich verbessert das in dieser Arbeit entwickelte Konzept “Site Isolation” den Datenschutz des privaten Browsing-Modus, ermöglicht das Setzen eines manuellen Speicher-Zeitlimits von Cookies und schützt den Browser gegen verschiedene Bedrohungen wie CSRF (Cross-Site Request Forgery) oder CORS (Cross-Origin Ressource Sharing). Site Isolation speichert dabei den Status der lokalen Website in separaten Containern und kann dadurch diverse Tracking-Methoden wie Cookies, lokalStorage oder redirect tracking verhindern. Bei der Auswertung von 1,6 Millionen Webseiten haben wir gezeigt, dass der Tracker doubleclick.com das höchste Potenzial besitzt, den Nutzer zu verfolgen und auf 25% der 40.000 international meistbesuchten Webseiten vertreten ist. Schließlich demonstrieren wir in unserem erweiterten Chromium-Browser einen robusten Browser-Fingerprinting-Schutz. Der Test unseres Prototyps mittels 70.000 Browsersitzungen zeigt, dass unser Browser den Nutzer vor sogenanntem Browser-Fingerprinting Tracking schützt. Im Vergleich zu fünf anderen Browser-Fingerprint-Tools erzielte unser Prototyp die besten Ergebnisse und ist der erste Schutzmechanismus gegen Flash sowie Canvas Fingerprinting.