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Ziel der Arbeit ist es, Narrative und diskursive Strategien von politisch rechten Akteuren zu erforschen und aus einer pädagogischen Sicht zu bewerten. Der Fokus der Untersuchung wird hierbei auf Kommunikation innerhalb des Social Web gelegt. Zur Bewältigung des Forschungsvorhabens wird als Methode eine Diskursanalyse angewendet. Die Analyse kommt zu dem Ergebnis, dass sowohl die erzeugten Narrative als auch die verwendeten diskursiven Strategien in allen untersuchten diskursiven Arenen starke Ähnlichkeiten aufweisen – unabhängig davon, ob die Arena vorrangig rechtsextreme, rechtsradikale oder rechtspopulistische Tendenzen besitzt. Dies legt den Verdacht nahe, dass ein Großteil der politisch rechte Akteure immer wiederkehrende Narrative verbreiten und diese mit den stets gleichen diskursiven Strategien untermauern, eine klare diskursive Grenze zwischen Rechtsextremismus, Rechtsradikalismus und Rechtspopulismus scheint es nicht zu geben. Dadurch besteht die Gefahr, dass Rechtsextreme Gedanken zunehmend in die Mitte der Gesellschaft vordringen können.
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.
With the frequency and impact of data breaches raising, it has become essential for organizations to automate intrusion detection via machine learning solutions. This generally comes with numerous challenges, among others high class imbalance, changing target concepts and difficulties to conduct sound evaluation. In this thesis, we adopt a user-centered anomaly detection perspective to address selected challenges of intrusion detection, through a real-world use case in the identity and access management (IAM) domain. In addition to the previous challenges, salient properties of this particular problem are high relevance of categorical data, limited feature availability and total absence of ground truth.
First, we ask how to apply anomaly detection to IAM audit logs containing a restricted set of mixed (i.e. numeric and categorical) attributes. Then, we inquire how anomalous user behavior can be separated from normality, and this separation evaluated without ground truth. Finally, we examine how the lack of audit data can be alleviated in two complementary settings. On the one hand, we ask how to cope with users without relevant activity history ("cold start" problem). On the other hand, we seek how to extend audit data collection with heterogeneous attributes (i.e. categorical, graph and text) to improve insider threat detection.
After aggregating IAM audit data into sessions, we introduce and compare general anomaly detection methods for mixed data to a user identification approach, designed to learn the distinction between normal and malicious user behavior. We find that user identification outperforms general anomaly detection and is effective against masquerades. An additional clustering step allows to reduce false positives among similar users. However, user identification is not effective against insider threats. Furthermore, results suggest that the current scope of our audit data collection should be extended.
In order to tackle the "cold start" problem, we adopt a zero-shot learning approach. Focusing on the CERT insider threat use case, we extend an intrusion detection system by integrating user relations to organizational entities (like assignments to projects or teams) in order to better estimate user behavior and improve intrusion detection performance. Results show that this approach is effective in two realistic scenarios.
Finally, to support additional sources of audit data for insider threat detection, we propose a method representing audit events as graph edges with heterogeneous attributes. By performing detection at fine-grained level, this approach advantageously improves anomaly traceability while reducing the need for aggregation and feature engineering. Our results show that this method is effective to find intrusions in authentication and email logs.
Overall, our work suggests that masquerades and insider threats call for different detection methods. For masquerades, user identification is a promising approach. To find malicious insiders, graph features representing user context and relations to other entities can be informative. This opens the door for tighter coupling of intrusion detection with user identities, roles and privileges used in IAM solutions.
New arising phenomena in the occupational realm strongly shape contemporary work settings. These developments heavily affect how individuals work within and beyond organizational boundaries. Two phenomena associated with the changing nature of work have been especially prevalent in work settings and intensively discussed in public debates. First, organizations started to introduce mindfulness practices to their workforce. Rooted in spirituality and formerly used in clinical therapy, mindfulness is applied as a human resource development practice to train employees and managers to cope with the increased work intensification. Second, digitization and the importance of individualization opened up the path for work settings beyond organizational boundaries on crowdworking online platforms. On these online platforms, workers process tasks independently and remotely. Research just started to address the implications and meaning of mindfulness practices in organizations and the rise of crowdworking platforms. Several questions remain unanswered. This dissertation addresses unanswered but pressing questions related to these two phenomena shaping contemporary work settings. Structured in four essays the first two essays address the application and meaning of mindfulness practices. The first essay analyzes the meaning and interpretations of these new practices within organizations. The second essay takes contextual factors of the organizational environment into account and investigates their relevance for the successful implementation of mindfulness practices. The second two essays are dedicated to work attitudes and behavior on crowdworking online platform. Essay three captures individuals’ motivation for working on such platforms and their effects for workers’ work performance. The last essay deals with the role of professional crowdworking online communities in the work experience and asses the effects of social support in these communities on occupational identification, work meaningfulness and finally on work engagement. Each essay in this dissertation generates new insights on arising phenomena in contemporary work settings. They address several timely yet unanswered research questions for these rising phenomena and thereby offer a deeper and more nuanced understanding of the role mindfulness practices and crowdworking online platforms play in the context of the future of work.
Die vergleichende Sportpädagogik als Teildisziplin und zugleich Schnittmenge der vergleichenden Erziehungswissenschaft und der allgemeinen Sportpädagogik macht es sich zur Aufgabe, sportbezogene Charakteristika zweier oder mehrerer Länder oder Kulturen miteinander zu vergleichen und den dadurch entstandenen Erkenntnisgewinn in verschiedensten Sphären nutzbar zu machen – eine Wissenschaftsdisziplin, wie auch Forschungsmethode, deren Möglichkeiten nicht nur für den Sportunterricht per se, sondern auch für die (universitäre) Ausbildung der zukünftigen Arrangeure des Sportunterrichts nutzbar gemacht werden können. Im Rahmen eines melioristisch motivierten Vergleichs macht es sich diese Forschungsarbeit zum Ziel, Unterschiede und Gemeinsamkeiten der universitären Sportlehramtsausbildung in Deutschland und den USA zu eruieren, deren Ursachen zu analysieren und auf dieser Basis Potenziale, Entwicklungsperspektiven und Handlungsoptionen für den positiven Fortschritt beider universitärer Ausbildungssysteme aufzuzeigen. Dabei werden sowohl außensystemische, wie auch innensystemische Untersuchungsaspekte berücksichtigt.
Subjektive Theorien von Grundschullehrkräften über Eltern wurden qualitativ-empirisch erkundet, um einen Beitrag zur Schule-Elternhauskooperation zu leisten. Luhmanns Systemtheorie und Fends Schultheorie bilden die theoretische Basis. Mithilfe von drei Interaktionsfeldern, die entscheidende Begegnungsräume zwischen Grundschullehrkräften und Elternschaft markieren, wurde dem Verhältnis zueinander nachgegangen (Luhmann, 2014; Fend, 2008). Mittels eines halbstandardisierten Leitfadeninterviews und einer adaptierten Struktur-Legetechnik sind die Subjektiven Theorien der Untersuchungsteilnehmer*innen erfasst worden (Scheele & Groeben, 1988). Aus der Perspektive von Lehrkräften wurden die individuellen und generellen subjektiven Theorien herausgearbeitet. Die Ergebnisse offenbaren fachlich fehlerhafte und für Kooperation teilweise äußerst hemmende Überzeugungen, obgleich der Wunsch nach einem kooperativen Miteinander stets betont wurde.
Die vorliegende Arbeit erforscht den Einsatz von Ekphrasen in audiovisuellen Texten. Der ursprünglich aus der antiken Rhetoriklehre stammende Begriff bezeichnet die literarische Beschreibung von bildender Kunst und wird im Rahmen dieser Untersuchung auf den Film übertragen. Ziel der Analyse filmischer Beschreibungen von Kunst, speziell Malerei, ist es zu eruieren, wie Kunstwerke im Sinne der Bedeutungsvermittlung semantisch aufgeladen respektive funktionalisiert werden. Zentrale Forschungsgegenstände bilden demnach die Medien Bild und Film – somit ist die gesamte Arbeit in den Kontext des Intermedialitätsdiskurses eingebettet. Als Korpus dient ein Konglomerat an Texten, das neben zentralen Schlüsselwerken insbesondere jüngere – zwischen 2011 und 2016 entstandene –, wenig bis kaum erforschte Filme umfasst.