TY - CHAP A1 - Dennert-Möller, Elisabeth A1 - Garmann, Robert A1 - Kujath, Bertold A1 - Zscheyge, Oliver A1 - Weicker, Karsten A1 - Böhne, Sebastian A1 - Knobelsdorf, Maria A1 - Kreitz, Christoph A1 - Steen, Alexander A1 - Wisniewski, Max A1 - Benzmüller, Christoph A1 - Gebhardt, Kai A1 - Ehlenz, Matthias A1 - Bergner, Nadine A1 - Schroeder, Ulrik ED - Schwill, Andreas ED - Lucke, Ulrike T1 - Hochschuldidaktik der Informatik BT - HDI2016 – 7. Fachtagung des GI-Fachbereichs Informatik und Ausbildung / Didaktik der Informatik ; 13.-14. September 2016 an der Universität Potsdam N2 - Die 7. Fachtagung für Hochschuldidaktik, die 2016 erneut mit der DeLFI E-Learning Fachtagung Informatik stattfand, setzte das erfolgreiche Modell einer Tagung fort, die sich mit hochschuldidaktischen Fragen und der Gestaltung von Studiengängen der Informatik beschäftigt. Thema der Tagung waren alle Fragen, die sich der Vermittlung von Informatikgegenständen im Hochschulbereich widmen. Dazu gehörten u.a.: • fachdidaktische Konzepte der Vermittlung einzelner Informatikgegenstände • methodische Lösungen, wie spezielle Lehr- und Lernformen, Durchführungskonzepte • empirische Ergebnisse und Vergleichsstudien • E-Learning-Ansätze, wenn sie ein erkennbares didaktisches Konzept verfolgen • Studienkonzepte und Curricula, organisatorische Fragen, wie Gewinnung von Studierenden, Studieneingangsphase, Abbrecher. Die Fachtagung widmete sich ausgewählten Fragestellungen dieses Themenkomplexes, die durch Vorträge ausgewiesener Experten, durch eingereichte Beiträge und durch Präsentationen und Poster intensiv behandelt wurden. Unser besonderer Dank gilt dem Programmkomitee und den hier nicht genannten Helfern für ihren Einsatz bei der Vorbereitung und Durchführung der Tagung. T3 - Commentarii informaticae didacticae (CID) - 10 Y1 - 2016 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-93511 SN - 978-3-86956-376-3 SN - 1868-0844 SN - 2191-1940 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - THES A1 - Menzel, Michael T1 - Model-driven security in service-oriented architectures : leveraging security patterns to transform high-level security requirements to technical policies T1 - Modell-getriebene Sicherheit in Service-orientierten Architekturen N2 - Service-oriented Architectures (SOA) facilitate the provision and orchestration of business services to enable a faster adoption to changing business demands. Web Services provide a technical foundation to implement this paradigm on the basis of XML-messaging. However, the enhanced flexibility of message-based systems comes along with new threats and risks. To face these issues, a variety of security mechanisms and approaches is supported by the Web Service specifications. The usage of these security mechanisms and protocols is configured by stating security requirements in security policies. However, security policy languages for SOA are complex and difficult to create due to the expressiveness of these languages. To facilitate and simplify the creation of security policies, this thesis presents a model-driven approach that enables the generation of complex security policies on the basis of simple security intentions. SOA architects can specify these intentions in system design models and are not required to deal with complex technical security concepts. The approach introduced in this thesis enables the enhancement of any system design modelling languages – for example FMC or BPMN – with security modelling elements. The syntax, semantics, and notion of these elements is defined by our security modelling language SecureSOA. The metamodel of this language provides extension points to enable the integration into system design modelling languages. In particular, this thesis demonstrates the enhancement of FMC block diagrams with SecureSOA. To enable the model-driven generation of security policies, a domain-independent policy model is introduced in this thesis. This model provides an abstraction layer for security policies. Mappings are used to perform the transformation from our model to security policy languages. However, expert knowledge is required to generate instances of this model on the basis of simple security intentions. Appropriate security mechanisms, protocols and options must be chosen and combined to fulfil these security intentions. In this thesis, a formalised system of security patterns is used to represent this knowledge and to enable an automated transformation process. Moreover, a domain-specific language is introduced to state security patterns in an accessible way. On the basis of this language, a system of security configuration patterns is provided to transform security intentions related to data protection and identity management. The formal semantics of the security pattern language enable the verification of the transformation process introduced in this thesis and prove the correctness of the pattern application. Finally, our SOA Security LAB is presented that demonstrates the application of our model-driven approach to facilitate a dynamic creation, configuration, and execution of secure Web Service-based composed applications. N2 - Im Bereich der Enterprisearchitekturen hat das Paradigma der Service-orientierten Architektur (SOA) in den vergangenen Jahren eine große Bedeutung erlangt. Dieser Ansatz ermöglicht die Strukturierung und Umsetzung verteilter, IT-basierter Geschäftsfunktionen, um einen effizienten und flexiblen Einsatz von IT-Ressourcen zu ermöglichen. Während in der Vergangenheit fachliche Anforderungen in monolithischen Applikationen umgesetzt wurden, setzt dieser Architekturansatz auf wiederverwendbare Dienste, die spezifische Geschäftsfunktionen implementieren. Diese Dienste können dann dynamisch zur Umsetzung von Geschäftsprozessen herangezogen werden und ermöglichen eine schnelle Reaktion auf verändernde geschäftliche Rahmenbedingungen durch Anpassung der Prozesse. Die einzelnen Dienste existieren unabhängig voneinander und sind lose über einen Nachrichtenaustausch gekoppelt. Diese Unabhängigkeit unterscheidet den SOA-Ansatz von der bisherigen Entwicklung klassischer verteilter Anwendungen. Die Verwendung unabhängiger Dienste geht aber auch mit einem größeren Gefährdungspotential einher, da eine Vielzahl von Schnittstellen bereitgestellt wird, die mittels komplexer Protokolle angesprochen werden können. Somit ist die korrekte Umsetzung von Sicherheitsmechanismen in allen Diensten und SOA-Infrastrukturkomponeten essentiell. Kommunikationspartner müssen an jedem Kommunikationsendpunkt authentifiziert und autorisiert werden und ausgetauschte Nachrichten müssen immer geschützt werden. Solche Sicherheitsanforderungen werden in technischen Sicherheitskonfigurationen (Policydokumenten) mittels einer Policysprache kodiert und werden an die Dienste verteilt, die diese Anforderungen durchsetzen. Da Policysprachen für SOA aber durch die Vielzahl und Vielfalt an Sicherheitsmechanismen, -protokollen und -standards eine hohe Komplexität aufweisen, sind Sicherheitskonfigurationen höchst fehleranfällig und mit viel Fachwissen zu erstellen. Um die Generierung von Sicherheitskonfigurationen in komplexen Systemen zu vereinfachen, wird in dieser Arbeit ein modellgetriebener Ansatz vorgestellt, der eine visuelle Modellierung von Sicherheitsanforderungen in Architekturmodellen ermöglicht und eine automatisierte Generierung von Sicherheitskonfigurationen auf Basis dieser Anforderungen unterstützt. Die Modellierungsebene ermöglicht eine einfache und abstrakte Darstellung von Sicherheitsanforderungen, die sich auch für Systemarchitekten erschließen, welche keine Sicherheits-experten sind. Beispielsweise können modellierte Daten einfach mit einem Schloss annotiert werden, um den Schutz dieser Daten zu fordern. Die Syntax, die Semantik und die Darstellung dieser Anforderungen werden durch die in dieser Arbeit vorgestellte Sicherheitsmodellierungssprache SecureSOA spezifiziert. Der vorgestellte modellgetriebene Ansatz transformiert die modellierten Anforderungen auf ein domänen-unabhängiges Policymodell, das eine Abstraktionsschicht zu konkreten Policysprachen bildet. Diese Abstrak-tionsschicht vereinfacht die Generierung von Sicherheitspolicies in verschiedenen Policysprachen. Allerdings kann diese Transformation nur erfolgen, wenn im System Expertenwissen hinterlegt ist, das die Auswahl von konkreten Sicherheitsmechanismen und -optionen bestimmt. Im Rahmen dieser Arbeit werden Entwurfsmuster für SOA-Sicherheit zur Transformation herangezogen, die dieses Wissen repräsentieren. Dazu wird ein Katalog von Entwurfsmustern eingeführt, der die Abbildung von abstrakten Sicherheitsanforderungen auf konkrete Konfigurationen ermöglicht. Diese Muster sind mittels einer Entwurfsmustersprache definiert, die in dieser Arbeit eingeführt wird. Die formale Semantik dieser Sprache ermöglicht die formale Verifikation des Transformationsprozesses, um die Korrektheit der Entwurfsmusteranwendung nachzuweisen. Die Definition dieses Entwurfsmusterkatalogs und der darauf basierende Transformationsprozess ermöglichen die Abbildung von abstrakten Sicherheitsanforderungen auf konkrete technische Sicherheitskonfigurationen und stellen den Beitrag dieser Arbeit dar. Abschließend wird in dieser Arbeit das SOA-Security-Lab vorgestellt, das die Umsetzung dieses Ansatzes demonstriert. KW - IT-Sicherheit KW - Service-Orientierte Architekturen KW - Modell-getriebene Sicherheit KW - Sicherheitsmodellierung KW - Entwurfsmuster für SOA-Sicherheit KW - IT-Security KW - Service-oriented Architectures KW - Modell-driven Security KW - Security Modelling KW - SOA Security Pattern Y1 - 2011 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-59058 ER - TY - THES A1 - Dawoud, Wesam T1 - Scalability and performance management of internet applications in the cloud T1 - Skalierbarkeit und Performance-Management von Internetanwendungen in der Cloud N2 - Cloud computing is a model for enabling on-demand access to a shared pool of computing resources. With virtually limitless on-demand resources, a cloud environment enables the hosted Internet application to quickly cope when there is an increase in the workload. However, the overhead of provisioning resources exposes the Internet application to periods of under-provisioning and performance degradation. Moreover, the performance interference, due to the consolidation in the cloud environment, complicates the performance management of the Internet applications. In this dissertation, we propose two approaches to mitigate the impact of the resources provisioning overhead. The first approach employs control theory to scale resources vertically and cope fast with workload. This approach assumes that the provider has knowledge and control over the platform running in the virtual machines (VMs), which limits it to Platform as a Service (PaaS) and Software as a Service (SaaS) providers. The second approach is a customer-side one that deals with the horizontal scalability in an Infrastructure as a Service (IaaS) model. It addresses the trade-off problem between cost and performance with a multi-goal optimization solution. This approach finds the scale thresholds that achieve the highest performance with the lowest increase in the cost. Moreover, the second approach employs a proposed time series forecasting algorithm to scale the application proactively and avoid under-utilization periods. Furthermore, to mitigate the interference impact on the Internet application performance, we developed a system which finds and eliminates the VMs suffering from performance interference. The developed system is a light-weight solution which does not imply provider involvement. To evaluate our approaches and the designed algorithms at large-scale level, we developed a simulator called (ScaleSim). In the simulator, we implemented scalability components acting as the scalability components of Amazon EC2. The current scalability implementation in Amazon EC2 is used as a reference point for evaluating the improvement in the scalable application performance. ScaleSim is fed with realistic models of the RUBiS benchmark extracted from the real environment. The workload is generated from the access logs of the 1998 world cup website. The results show that optimizing the scalability thresholds and adopting proactive scalability can mitigate 88% of the resources provisioning overhead impact with only a 9% increase in the cost. N2 - Cloud computing ist ein Model fuer einen Pool von Rechenressourcen, den sie auf Anfrage zur Verfuegung stellt. Internetapplikationen in einer Cloud-Infrastruktur koennen bei einer erhoehten Auslastung schnell die Lage meistern, indem sie die durch die Cloud-Infrastruktur auf Anfrage zur Verfuegung stehenden und virtuell unbegrenzten Ressourcen in Anspruch nehmen. Allerdings sind solche Applikationen durch den Verwaltungsaufwand zur Bereitstellung der Ressourcen mit Perioden von Verschlechterung der Performanz und Ressourcenunterversorgung konfrontiert. Ausserdem ist das Management der Performanz aufgrund der Konsolidierung in einer Cloud Umgebung kompliziert. Um die Auswirkung des Mehraufwands zur Bereitstellung von Ressourcen abzuschwächen, schlagen wir in dieser Dissertation zwei Methoden vor. Die erste Methode verwendet die Kontrolltheorie, um Ressourcen vertikal zu skalieren und somit schneller mit einer erhoehten Auslastung umzugehen. Diese Methode setzt voraus, dass der Provider das Wissen und die Kontrolle über die in virtuellen Maschinen laufende Plattform hat. Der Provider ist dadurch als „Plattform als Service (PaaS)“ und als „Software als Service (SaaS)“ Provider definiert. Die zweite Methode bezieht sich auf die Clientseite und behandelt die horizontale Skalierbarkeit in einem Infrastruktur als Service (IaaS)-Model. Sie behandelt den Zielkonflikt zwischen den Kosten und der Performanz mit einer mehrzieloptimierten Loesung. Sie findet massstaebliche Schwellenwerte, die die hoechste Performanz mit der niedrigsten Steigerung der Kosten gewaehrleisten. Ausserdem ist in der zweiten Methode ein Algorithmus der Zeitreifenvorhersage verwendet, um die Applikation proaktiv zu skalieren und Perioden der nicht optimalen Ausnutzung zu vermeiden. Um die Performanz der Internetapplikation zu verbessern, haben wir zusaetzlich ein System entwickelt, das die unter Beeintraechtigung der Performanz leidenden virtuellen Maschinen findet und entfernt. Das entwickelte System ist eine leichtgewichtige Lösung, die keine Provider-Beteiligung verlangt. Um die Skalierbarkeit unserer Methoden und der entwickelten Algorithmen auszuwerten, haben wir einen Simulator namens „ScaleSim“ entwickelt. In diesem Simulator haben wir Komponenten implementiert, die als Skalierbarkeitskomponenten der Amazon EC2 agieren. Die aktuelle Skalierbarkeitsimplementierung in Amazon EC2 ist als Referenzimplementierung fuer die Messesung der Verbesserungen in der Performanz von skalierbaren Applikationen. Der Simulator wurde auf realistische Modelle der RUBiS-Benchmark angewendet, die aus einer echten Umgebung extrahiert wurden. Die Auslastung ist aus den Zugriffslogs der World Cup Website von 1998 erzeugt. Die Ergebnisse zeigen, dass die Optimierung der Schwellenwerte und der angewendeten proaktiven Skalierbarkeit den Verwaltungsaufwand zur Bereitstellung der Ressourcen bis um 88% reduziert kann, während sich die Kosten nur um 9% erhöhen. KW - Cloud Computing KW - Leistungsfähigkeit KW - Skalierbarkeit KW - Internetanwendungen KW - Cloud computing KW - Performance KW - Scalability KW - Internet applications Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-68187 ER - TY - JOUR A1 - Dittmar, Anke A1 - Buchholz, Gregor A1 - Kühn, Mathias T1 - Eine Studie zum kollaborativen Modellieren in der Softwaretechnik-Ausbildung JF - Commentarii informaticae didacticae (CID) N2 - Die Vermittlung von Modellierungsfähigkeiten in der Softwaretechnik-Ausbildung konzentriert sich meist auf Modellierungskonzepte, Notationen und Entwicklungswerkzeuge. Die Betrachtung der Modellierungsaktivitäten, etwa die Entwicklung und Gegenüberstellung alternativer Modellvorschläge, steht weniger im Vordergrund. Die vorliegende Studie untersucht zwei Formen des kollaborativen Modellierens am Tabletop in Bezug auf ihren Einfluss auf die Modellierungsaktivitäten in kleinen Gruppen. Die Ergebnisse zeigen, dass sowohl selbstorganisierte als auch moderierte Modellierungssitzungen das Entwickeln eines gemeinsamen Modellverständnisses fördern. In moderierten Sitzungen wurden zudem mehr alternative Lösungsideen entwickelt und in stärkerem Maße diskutiert. Y1 - 2016 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-94806 SN - 978-3-86956-376-3 SN - 1868-0844 SN - 2191-1940 IS - 10 SP - 41 EP - 53 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - THES A1 - Al-Saffar, Loay Talib Ahmed T1 - Analysing prerequisites, expectations, apprehensions, and attitudes of university students studying Computer science T1 - Analyse von Voraussetzungen, Erwartungen, Haltungen, Einstellungen und Befürchtungen von Bachelor-Studierenden der Informatik N2 - The main objective of this dissertation is to analyse prerequisites, expectations, apprehensions, and attitudes of students studying computer science, who are willing to gain a bachelor degree. The research will also investigate in the students’ learning style according to the Felder-Silverman model. These investigations fall in the attempt to make an impact on reducing the “dropout”/shrinkage rate among students, and to suggest a better learning environment. The first investigation starts with a survey that has been made at the computer science department at the University of Baghdad to investigate the attitudes of computer science students in an environment dominated by women, showing the differences in attitudes between male and female students in different study years. Students are accepted to university studies via a centrally controlled admission procedure depending mainly on their final score at school. This leads to a high percentage of students studying subjects they do not want. Our analysis shows that 75% of the female students do not regret studying computer science although it was not their first choice. And according to statistics over previous years, women manage to succeed in their study and often graduate on top of their class. We finish with a comparison of attitudes between the freshman students of two different cultures and two different university enrolment procedures (University of Baghdad, in Iraq, and the University of Potsdam, in Germany) both with opposite gender majority. The second step of investigation took place at the department of computer science at the University of Potsdam in Germany and analyzes the learning styles of students studying the three major fields of study offered by the department (computer science, business informatics, and computer science teaching). Investigating the differences in learning styles between the students of those study fields who usually take some joint courses is important to be aware of which changes are necessary to be adopted in the teaching methods to address those different students. It was a two stage study using two questionnaires; the main one is based on the Index of Learning Styles Questionnaire of B. A. Solomon and R. M. Felder, and the second questionnaire was an investigation on the students’ attitudes towards the findings of their personal first questionnaire. Our analysis shows differences in the preferences of learning style between male and female students of the different study fields, as well as differences between students with the different specialties (computer science, business informatics, and computer science teaching). The third investigation looks closely into the difficulties, issues, apprehensions and expectations of freshman students studying computer science. The study took place at the computer science department at the University of Potsdam with a volunteer sample of students. The goal is to determine and discuss the difficulties and issues that they are facing in their study that may lead them to think in dropping-out, changing the study field, or changing the university. The research continued with the same sample of students (with business informatics students being the majority) through more than three semesters. Difficulties and issues during the study were documented, as well as students’ attitudes, apprehensions, and expectations. Some of the professors and lecturers opinions and solutions to some students’ problems were also documented. Many participants had apprehensions and difficulties, especially towards informatics subjects. Some business informatics participants began to think of changing the university, in particular when they reached their third semester, others thought about changing their field of study. Till the end of this research, most of the participants continued in their studies (the study they have started with or the new study they have changed to) without leaving the higher education system. N2 - Thema der Dissertation ist die Untersuchung von Voraussetzungen, Erwartungen, Haltungen, Einstellungen und Befürchtungen von Bachelor Studierenden der Informatik. Darüber hinaus werden in der vorliegenden Analyse anhand des Solomon/Felder-Modells Lerntypen unter den Informatik-Studierenden untersucht mit dem Ziel, mittels einer vorteilhafter gestalteten Lernumgebung zur Lernwirksamkeit und zur Reduktion der Abbrecherquote beizutragen. Zunächst werden anhand einer Vergleichsstudie zwischen Informatik-Studierenden an der Universität Bagdad und an der Universität Potsdam sowie jeweils zwischen männlichen und weiblichen Studierenden Unterschiede in der Wahrnehmung des Fachs herausgearbeitet. Hierzu trägt insbesondere das irakische Studienplatzvergabeverfahren bei, das den Studierenden nur wenig Freiheiten lässt, ein Studienfach zu wählen mit dem Ergebnis, dass viele Studierende, darunter überwiegend weibliche Studierende, gegen ihre Absicht Informatik studieren. Dennoch arrangieren sich auch die weiblichen Studierenden mit dem Fach und beenden das Studium oft mit Best-Noten. Der zweite Teil der Dissertation analysiert Lernstile von Studierenden des Instituts für Informatik der Universität Potsdam auf der Grundlage des Modells von Solomon/Felder mit dem Ziel, Hinweise für eine verbesserte Gestaltung der Lehrveranstaltungen zu gewinnen, die Lernende in der für sie geeigneten Form anspricht. Die Ergebnisse zeigen die Schwierigkeit, dieses Ziel zu erreichen, denn sowohl männliche und weibliche Studierende als auch Studierende von Informatik, Wirtschaftsinformatik und Lehramt Informatik weisen deutliche Unterschiede in den präferierten Lernstilen auf. In einer dritten qualitativen Studie wurden mit Studierenden von Informatik, Wirtschaftsinformatik und Lehramt Informatik Interviews über einen Zeitraum der ersten drei Studiensemester geführt, um einen detaillierten Einblick in Haltungen, Einstellungen und Erwartungen zum Studium zu gewinnen sowie Probleme zu ermitteln, die möglicherweise zum Abbruch des Studiums oder zum Wechsel des Fachs oder der Universität führen können. KW - computer science education KW - dropout KW - changing the university KW - changing the study field KW - Computer Science KW - business informatics KW - study problems KW - tutorial section KW - higher education KW - teachers KW - professors KW - Informatikvoraussetzungen KW - Studentenerwartungen KW - Studentenhaltungen KW - Universitätseinstellungen KW - Bachelorstudierende der Informatik KW - Abbrecherquote KW - Wirtschaftsinformatik KW - Informatik KW - Universität Potsdam KW - Universität Bagdad KW - Probleme in der Studie KW - Lehrer KW - Professoren KW - Theoretischen Vorlesungen KW - Programmierung KW - Anleitung KW - Hochschulsystem KW - Informatik-Studiengänge KW - Didaktik der Informatik Y1 - 2016 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-98437 ER - TY - JOUR A1 - Schlierkamp, Kathrin A1 - Thurner, Veronika ED - Schubert, Sigrid ED - Schwill, Andreas T1 - Was will ich eigentlich hier? BT - Reflexion von Motivation und Zielen für Studienanfänger JF - HDI 2014 : Gestalten von Übergängen N2 - Die Wahl des richtigen Studienfaches und die daran anschließende Studieneingangsphase sind oft entscheidend für den erfolgreichen Verlauf eines Studiums. Eine große Herausforderung besteht dabei darin, bereits in den ersten Wochen des Studiums bestehende Defizite in vermeintlich einfachen Schlüsselkompetenzen zu erkennen und diese so bald wie möglich zu beheben. Eine zweite, nicht minder wichtige Herausforderung ist es, möglichst frühzeitig für jeden einzelnen Studierenden zu erkennen, ob er bzw. sie das individuell richtige Studienfach gewählt hat, das den jeweiligen persönlichen Neigungen, Interessen und Fähigkeiten entspricht und zur Verwirklichung der eigenen Lebensziele beiträgt. Denn nur dann sind Studierende ausreichend stark und dauerhaft intrinsisch motiviert, um ein anspruchsvolles, komplexes Studium erfolgreich durchzuziehen. In diesem Beitrag fokussieren wir eine Maßnahme, die die Studierenden an einen Prozess zur systematischen Reflexion des eigenen Lernprozesses und der eigenen Ziele heranführt und beides in Relation setzt. Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-84748 VL - 2015 IS - 9 SP - 179 EP - 187 ER - TY - JOUR A1 - Vosseberg, Karin A1 - Czernik, Sofie A1 - Erb, Ulrike A1 - Vielhaber, Michael ED - Schubert, Sigrid ED - Schwill, Andreas T1 - Projektorientierte Studieneingangsphase BT - Das Berufsbild der Informatik und Wirtschaftsinformatik schärfen JF - HDI 2014 : Gestalten von Übergängen N2 - Ziel einer neuen Studieneingangsphase ist, den Studierenden bis zum Ende des ersten Semesters ein vielfältiges Berufsbild der Informatik und Wirtschaftsinformatik mit dem breiten Aufgabenspektrum aufzublättern und damit die Zusammenhänge zwischen den einzelnen Modulen des Curriculums zu verdeutlichen. Die Studierenden sollen in die Lage versetzt werden, sehr eigenständig die Planung und Gestaltung ihres Studiums in die Hand zu nehmen. Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-84730 VL - 2015 IS - 9 SP - 169 EP - 177 ER - TY - JOUR A1 - Bröker, Kathrin ED - Schubert, Sigrid ED - Schwill, Andreas T1 - Unterstützung Informatik-Studierender durch ein Lernzentrum JF - HDI 2014 : Gestalten von Übergängen N2 - In diesem Papier wird das Konzept eines Lernzentrums für die Informatik (LZI) an der Universität Paderborn vorgestellt. Ausgehend von den fachspezifischen Schwierigkeiten der Informatik Studierenden werden die Angebote des LZIs erläutert, die sich über die vier Bereiche Individuelle Beratung und Betreuung, „Offener Lernraum“, Workshops und Lehrveranstaltungen sowie Forschung erstrecken. Eine erste Evaluation mittels Feedbackbögen zeigt, dass das Angebot bei den Studierenden positiv aufgenommen wird. Zukünftig soll das Angebot des LZIs weiter ausgebaut und verbessert werden. Ausgangsbasis dazu sind weitere Studien. Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-84754 VL - 2015 IS - 9 SP - 189 EP - 197 ER - TY - THES A1 - Prasse, Paul T1 - Pattern recognition for computer security T1 - Mustererkennung für Computersicherheit BT - discriminative models for email spam campaign and malware detection BT - diskriminative Modelle zur Erkennung von Email Spam-Kampagnen und Malware N2 - Computer Security deals with the detection and mitigation of threats to computer networks, data, and computing hardware. This thesis addresses the following two computer security problems: email spam campaign and malware detection. Email spam campaigns can easily be generated using popular dissemination tools by specifying simple grammars that serve as message templates. A grammar is disseminated to nodes of a bot net, the nodes create messages by instantiating the grammar at random. Email spam campaigns can encompass huge data volumes and therefore pose a threat to the stability of the infrastructure of email service providers that have to store them. Malware -software that serves a malicious purpose- is affecting web servers, client computers via active content, and client computers through executable files. Without the help of malware detection systems it would be easy for malware creators to collect sensitive information or to infiltrate computers. The detection of threats -such as email-spam messages, phishing messages, or malware- is an adversarial and therefore intrinsically difficult problem. Threats vary greatly and evolve over time. The detection of threats based on manually-designed rules is therefore difficult and requires a constant engineering effort. Machine-learning is a research area that revolves around the analysis of data and the discovery of patterns that describe aspects of the data. Discriminative learning methods extract prediction models from data that are optimized to predict a target attribute as accurately as possible. Machine-learning methods hold the promise of automatically identifying patterns that robustly and accurately detect threats. This thesis focuses on the design and analysis of discriminative learning methods for the two computer-security problems under investigation: email-campaign and malware detection. The first part of this thesis addresses email-campaign detection. We focus on regular expressions as a syntactic framework, because regular expressions are intuitively comprehensible by security engineers and administrators, and they can be applied as a detection mechanism in an extremely efficient manner. In this setting, a prediction model is provided with exemplary messages from an email-spam campaign. The prediction model has to generate a regular expression that reveals the syntactic pattern that underlies the entire campaign, and that a security engineers finds comprehensible and feels confident enough to use the expression to blacklist further messages at the email server. We model this problem as two-stage learning problem with structured input and output spaces which can be solved using standard cutting plane methods. Therefore we develop an appropriate loss function, and derive a decoder for the resulting optimization problem. The second part of this thesis deals with the problem of predicting whether a given JavaScript or PHP file is malicious or benign. Recent malware analysis techniques use static or dynamic features, or both. In fully dynamic analysis, the software or script is executed and observed for malicious behavior in a sandbox environment. By contrast, static analysis is based on features that can be extracted directly from the program file. In order to bypass static detection mechanisms, code obfuscation techniques are used to spread a malicious program file in many different syntactic variants. Deobfuscating the code before applying a static classifier can be subjected to mostly static code analysis and can overcome the problem of obfuscated malicious code, but on the other hand increases the computational costs of malware detection by an order of magnitude. In this thesis we present a cascaded architecture in which a classifier first performs a static analysis of the original code and -based on the outcome of this first classification step- the code may be deobfuscated and classified again. We explore several types of features including token $n$-grams, orthogonal sparse bigrams, subroutine-hashings, and syntax-tree features and study the robustness of detection methods and feature types against the evolution of malware over time. The developed tool scans very large file collections quickly and accurately. Each model is evaluated on real-world data and compared to reference methods. Our approach of inferring regular expressions to filter emails belonging to an email spam campaigns leads to models with a high true-positive rate at a very low false-positive rate that is an order of magnitude lower than that of a commercial content-based filter. Our presented system -REx-SVMshort- is being used by a commercial email service provider and complements content-based and IP-address based filtering. Our cascaded malware detection system is evaluated on a high-quality data set of almost 400,000 conspicuous PHP files and a collection of more than 1,00,000 JavaScript files. From our case study we can conclude that our system can quickly and accurately process large data collections at a low false-positive rate. N2 - Computer-Sicherheit beschäftigt sich mit der Erkennung und der Abwehr von Bedrohungen für Computer-Netze, Daten und Computer-Hardware. In dieser Dissertation wird die Leistungsfähigkeit von Modellen des maschinellen Lernens zur Erkennung von Bedrohungen anhand von zwei konkreten Fallstudien analysiert. Im ersten Szenario wird die Leistungsfähigkeit von Modellen zur Erkennung von Email Spam-Kampagnen untersucht. E-Mail Spam-Kampagnen werden häufig von leicht zu bedienenden Tools erzeugt. Diese Tools erlauben es dem Benutzer, mit Hilfe eines Templates (z.B. einer regulären Grammatik) eine Emailvorlage zu definieren. Ein solches Template kann z.B. auf die Knoten eines Botnetzes verteilt werden. Dort werden Nachrichten mit diesem Template generiert und an verschiedene Absender verschickt. Die damit entstandenen E-Mail Spam-Kampagnen können riesige Datenmengen produzieren und somit zu einer Gefahr für die Stabilität der Infrastruktur von E-Mail-Service-Providern werden. Im zweiten Szenario wird die Leistungsfähigkeit von Modellen zur Erkennung von Malware untersucht. Malware bzw. Software, die schadhaften Programmcode enthält, kann Web-Server und Client-Computer über aktive Inhalte und Client-Computer über ausführbare Dateien beeinflussen. Somit kann die die reguläre und legitime Nutzung von Diensten verhindert werden. Des Weiteren kann Malware genutzt werden, um sensible Informationen zu sammeln oder Computer zu infiltrieren. Die Erkennung von Bedrohungen, die von E-Mail-Spam-Mails, Phishing-E-Mails oder Malware ausgehen, gestaltet sich schwierig. Zum einen verändern sich Bedrohungen von Zeit zu Zeit, zum anderen werden E-Mail-Spam-Mails oder Malware so modifiziert, dass sie von aktuellen Erkennungssystemen nicht oder nur schwer zu erkennen sind. Erkennungssysteme, die auf manuell erstellten Regeln basieren, sind deshalb wenig effektiv, da sie ständig administriert werden müssen. Sie müssen kontinuierlich gewartet werden, um neue Regeln (für veränderte oder neu auftretende Bedrohungen) zu erstellen und alte Regeln anzupassen bzw. zu löschen. Maschinelles Lernen ist ein Forschungsgebiet, das sich mit der Analyse von Daten und der Erkennung von Mustern beschäftigt, um bestimmte Aspekte in Daten, wie beispielsweise die Charakteristika von Malware, zu beschreiben. Mit Hilfe der Methoden des Maschinellen Lernens ist es möglich, automatisiert Muster in Daten zu erkennen. Diese Muster können genutzt werden, um Bedrohung gezielt und genau zu erkennen. Im ersten Teil wird ein Modell zur automatischen Erkennung von E-Mail-Spam-Kampag\-nen vorgestellt. Wir verwenden reguläre Ausdrücke als syntaktischen Rahmen, um E-Mail-Spam-Kampagnen zu beschreiben und E-Mails die zu einer E-Mail-Spam-Kampagne gehören zu identifizieren. Reguläre Ausdrücke sind intuitiv verständlich und können einfach von Administratoren genutzt werden, um E-Mail-Spam-Kampagnen zu beschreiben. Diese Arbeit stellt ein Modell vor, das für eine gegebene E-Mail-Spam-Kampagne einen regulären Ausdruck vorhersagt. In dieser Arbeit stellen wir ein Verfahren vor, um ein Modell zu bestimmen, das reguläre Ausdrücke vorhersagt, die zum Einen die Gesamtheit aller E-Mails in einer Spam-Kampagne abbilden und zum Anderen so verständlich aufgebaut sind, dass ein Systemadministrator eines E-Mail Servers diesen verwendet. Diese Problemstellung wird als ein zweistufiges Lernproblem mit strukturierten Ein- und Ausgaberäumen modelliert, welches mit Standardmethoden des Maschinellen Lernens gelöst werden kann. Hierzu werden eine geeignete Verlustfunktion, sowie ein Dekodierer für das resultierende Optimierungsproblem hergeleitet. Der zweite Teil behandelt die Analyse von Modellen zur Erkennung von Java-Script oder PHP-Dateien mit schadhaften Code. Viele neu entwickelte Malwareanalyse-Tools nutzen statische, dynamische oder eine Mischung beider Merkmalsarten als Eingabe, um Modelle zur Erkennung von Malware zu bilden. Um dynamische Merkmale zu extrahieren, wird eine Software oder ein Teil des Programmcodes in einer gesicherten Umgebung ausgeführt und das Verhalten (z.B. Speicherzugriffe oder Funktionsaufrufe) analysiert. Bei der statischen Analyse von Skripten und Software werden Merkmale direkt aus dem Programcode extrahiert. Um Erkennungsmechanismen, die nur auf statischen Merkmalen basieren, zu umgehen, wird der Programmcode oft maskiert. Die Maskierung von Programmcode wird genutzt, um einen bestimmten schadhaften Programmcode in vielen syntaktisch unterschiedlichen Varianten zu erzeugen. Der originale schadhafte Programmcode wird dabei erst zur Laufzeit generiert. Wird der Programmcode vor dem Anwenden eines Vorhersagemodells demaskiert, spricht man von einer vorwiegend statischen Programmcodeanalyse. Diese hat den Vorteil, dass enthaltener Schadcode einfacher zu erkennen ist. Großer Nachteil dieses Ansatzes ist die erhöhte Laufzeit durch das Demaskieren der einzelnen Dateien vor der Anwendung des Vorhersagemodells. In dieser Arbeit wird eine mehrstufige Architektur präsentiert, in der ein Klassifikator zunächst eine Vorhersage auf Grundlage einer statischen Analyse auf dem originalen Programmcode trifft. Basierend auf dieser Vorhersage wird der Programcode in einem zweiten Schritt demaskiert und erneut ein Vorhersagemodell angewendet. Wir betrachten dabei eine Vielzahl von möglichen Merkmalstypen, wie $n$-gram Merkmale, orthogonal sparse bigrams, Funktions-Hashes und Syntaxbaum Merkmale. Zudem wird in dieser Dissertation untersucht, wie robust die entwickelten Erkennungsmodelle gegenüber Veränderungen von Malware über die Zeit sind. Das vorgestellte Verfahren ermöglicht es, große Datenmengen mit hoher Treffergenauigkeit nach Malware zu durchsuchen. Alle in dieser Dissertation vorgestellten Modelle wurden auf echten Daten evaluiert und mit Referenzmethoden verglichen. Das vorgestellte Modell zur Erkennung von E-Mail-Spam-Kampagnen hat eine hohe richtig-positive Rate und eine sehr kleine falsch-positiv Rate die niedriger ist, als die eines kommerziellen E-Mail-Filters. Das Modell wird von einem kommerziellen E-Mail Service Provider während des operativen Geschäfts genutzt, um eingehende und ausgehende E-Mails eines E-Mails-Servers zu überprüfen. Der Ansatz zur Malwareerkennung wurde auf einem Datensatz mit rund 400.000 verdächtigen PHP Dateien und einer Sammlung von mehr als 1.000.000 Java-Script Dateien evaluiert. Die Fallstudie auf diesen Daten zeigt, dass das vorgestellte System schnell und mit hoher Genauigkeit riesige Datenmengen mit wenigen Falsch-Alarmen nach Malware durchsuchen kann. KW - malware detection KW - structured output prediction KW - pattern recognition KW - computer security KW - email spam detection KW - maschninelles Lernen KW - Computersicherheit KW - strukturierte Vorhersage KW - Klassifikation KW - Vorhersage KW - Spam KW - Malware Y1 - 2016 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-100251 ER - TY - THES A1 - Videla, Santiago T1 - Reasoning on the response of logical signaling networks with answer set programming T1 - Modellierung Logischer Signalnetzwerke mittels Antwortmengenprogrammierung N2 - Deciphering the functioning of biological networks is one of the central tasks in systems biology. In particular, signal transduction networks are crucial for the understanding of the cellular response to external and internal perturbations. Importantly, in order to cope with the complexity of these networks, mathematical and computational modeling is required. We propose a computational modeling framework in order to achieve more robust discoveries in the context of logical signaling networks. More precisely, we focus on modeling the response of logical signaling networks by means of automated reasoning using Answer Set Programming (ASP). ASP provides a declarative language for modeling various knowledge representation and reasoning problems. Moreover, available ASP solvers provide several reasoning modes for assessing the multitude of answer sets. Therefore, leveraging its rich modeling language and its highly efficient solving capacities, we use ASP to address three challenging problems in the context of logical signaling networks: learning of (Boolean) logical networks, experimental design, and identification of intervention strategies. Overall, the contribution of this thesis is three-fold. Firstly, we introduce a mathematical framework for characterizing and reasoning on the response of logical signaling networks. Secondly, we contribute to a growing list of successful applications of ASP in systems biology. Thirdly, we present a software providing a complete pipeline for automated reasoning on the response of logical signaling networks. N2 - Deciphering the functioning of biological networks is one of the central tasks in systems biology. In particular, signal transduction networks are crucial for the understanding of the cellular response to external and internal perturbations. Importantly, in order to cope with the complexity of these networks, mathematical and computational modeling is required. We propose a computational modeling framework in order to achieve more robust discoveries in the context of logical signaling networks. More precisely, we focus on modeling the response of logical signaling networks by means of automated reasoning using Answer Set Programming (ASP). ASP provides a declarative language for modeling various knowledge representation and reasoning problems. Moreover, available ASP solvers provide several reasoning modes for assessing the multitude of answer sets. Therefore, leveraging its rich modeling language and its highly efficient solving capacities, we use ASP to address three challenging problems in the context of logical signaling networks: learning of (Boolean) logical networks, experimental design, and identification of intervention strategies. Overall, the contribution of this thesis is three-fold. Firstly, we introduce a mathematical framework for characterizing and reasoning on the response of logical signaling networks. Secondly, we contribute to a growing list of successful applications of ASP in systems biology. Thirdly, we present a software providing a complete pipeline for automated reasoning on the response of logical signaling networks. KW - Systembiologie KW - logische Signalnetzwerke KW - Antwortmengenprogrammierung KW - systems biology KW - logical signaling networks KW - answer set programming Y1 - 2014 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-71890 ER - TY - JOUR A1 - Weßels, Doris A1 - Metzger, Christiane ED - Schwill, Andreas ED - Schubert, Sigrid T1 - Die Arbeitswelt im Fokus BT - Berufsfeldorientierte Kompetenzentwicklung und Lernmotivation im Studium der Wirtschaftsinformatik JF - HDI 2014 : Gestalten von Übergängen N2 - Für Bachelor-Studierende der Wirtschaftsinformatik im zweiten Semester an der Fachhochschule Kiel werden im Modul Informationsmanagement neben klassischen didaktischen Ansätzen in einer seminaristischen Unterrichtsform so genannte „Aktivbausteine“ eingesetzt: Studierende erhalten zum einen die Gelegenheit, sich im Kontakt mit Fach- und Führungskräften aus der Industrie ein konkretes Bild vom Beruf der Wirtschaftsinformatikerin bzw. des Wirtschaftsinformatikers zu machen; zum anderen erarbeiten sie innovative Ansätze der Prozessverbesserung aus Sicht der IT oder mit Nutzenpotenzial für die IT und präsentieren ihre Ergebnisse öffentlich im Rahmen des Kieler Prozessmanagementforums. Diese Aktivbausteine dienen insbesondere der Berufsfeldorientierung: Durch die Informationen, die die Studierenden über die Anforderungen und Tätigkeiten von im Beruf stehenden Menschen erhalten, werden sie in die Lage versetzt, fundierte Entscheidungen bzgl. ihrer Studiengestaltung und Berufswahl zu treffen. Im Beitrag wird die Konzeption der Bausteine vorgestellt und deren Grad der Zielerreichung durch aktuelle Evaluationsergebnisse erläutert. Zudem wird die motivationale Wirkung der Aktivbausteine anhand der Theorie der Selbstbestimmung von Deci und Ryan [DR1985, DR1993, DR2004] erläutert. Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-80289 VL - 2015 IS - 9 SP - 77 EP - 92 ER - TY - THES A1 - Haider, Peter T1 - Prediction with Mixture Models T1 - Vorhersage mit Mischmodellen N2 - Learning a model for the relationship between the attributes and the annotated labels of data examples serves two purposes. Firstly, it enables the prediction of the label for examples without annotation. Secondly, the parameters of the model can provide useful insights into the structure of the data. If the data has an inherent partitioned structure, it is natural to mirror this structure in the model. Such mixture models predict by combining the individual predictions generated by the mixture components which correspond to the partitions in the data. Often the partitioned structure is latent, and has to be inferred when learning the mixture model. Directly evaluating the accuracy of the inferred partition structure is, in many cases, impossible because the ground truth cannot be obtained for comparison. However it can be assessed indirectly by measuring the prediction accuracy of the mixture model that arises from it. This thesis addresses the interplay between the improvement of predictive accuracy by uncovering latent cluster structure in data, and further addresses the validation of the estimated structure by measuring the accuracy of the resulting predictive model. In the application of filtering unsolicited emails, the emails in the training set are latently clustered into advertisement campaigns. Uncovering this latent structure allows filtering of future emails with very low false positive rates. In order to model the cluster structure, a Bayesian clustering model for dependent binary features is developed in this thesis. Knowing the clustering of emails into campaigns can also aid in uncovering which emails have been sent on behalf of the same network of captured hosts, so-called botnets. This association of emails to networks is another layer of latent clustering. Uncovering this latent structure allows service providers to further increase the accuracy of email filtering and to effectively defend against distributed denial-of-service attacks. To this end, a discriminative clustering model is derived in this thesis that is based on the graph of observed emails. The partitionings inferred using this model are evaluated through their capacity to predict the campaigns of new emails. Furthermore, when classifying the content of emails, statistical information about the sending server can be valuable. Learning a model that is able to make use of it requires training data that includes server statistics. In order to also use training data where the server statistics are missing, a model that is a mixture over potentially all substitutions thereof is developed. Another application is to predict the navigation behavior of the users of a website. Here, there is no a priori partitioning of the users into clusters, but to understand different usage scenarios and design different layouts for them, imposing a partitioning is necessary. The presented approach simultaneously optimizes the discriminative as well as the predictive power of the clusters. Each model is evaluated on real-world data and compared to baseline methods. The results show that explicitly modeling the assumptions about the latent cluster structure leads to improved predictions compared to the baselines. It is beneficial to incorporate a small number of hyperparameters that can be tuned to yield the best predictions in cases where the prediction accuracy can not be optimized directly. N2 - Das Lernen eines Modells für den Zusammenhang zwischen den Eingabeattributen und annotierten Zielattributen von Dateninstanzen dient zwei Zwecken. Einerseits ermöglicht es die Vorhersage des Zielattributs für Instanzen ohne Annotation. Andererseits können die Parameter des Modells nützliche Einsichten in die Struktur der Daten liefern. Wenn die Daten eine inhärente Partitionsstruktur besitzen, ist es natürlich, diese Struktur im Modell widerzuspiegeln. Solche Mischmodelle generieren Vorhersagen, indem sie die individuellen Vorhersagen der Mischkomponenten, welche mit den Partitionen der Daten korrespondieren, kombinieren. Oft ist die Partitionsstruktur latent und muss beim Lernen des Mischmodells mitinferiert werden. Eine direkte Evaluierung der Genauigkeit der inferierten Partitionsstruktur ist in vielen Fällen unmöglich, weil keine wahren Referenzdaten zum Vergleich herangezogen werden können. Jedoch kann man sie indirekt einschätzen, indem man die Vorhersagegenauigkeit des darauf basierenden Mischmodells misst. Diese Arbeit beschäftigt sich mit dem Zusammenspiel zwischen der Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit durch das Aufdecken latenter Partitionierungen in Daten, und der Bewertung der geschätzen Struktur durch das Messen der Genauigkeit des resultierenden Vorhersagemodells. Bei der Anwendung des Filterns unerwünschter E-Mails sind die E-Mails in der Trainingsmende latent in Werbekampagnen partitioniert. Das Aufdecken dieser latenten Struktur erlaubt das Filtern zukünftiger E-Mails mit sehr niedrigen Falsch-Positiv-Raten. In dieser Arbeit wird ein Bayes'sches Partitionierunsmodell entwickelt, um diese Partitionierungsstruktur zu modellieren. Das Wissen über die Partitionierung von E-Mails in Kampagnen hilft auch dabei herauszufinden, welche E-Mails auf Veranlassen des selben Netzes von infiltrierten Rechnern, sogenannten Botnetzen, verschickt wurden. Dies ist eine weitere Schicht latenter Partitionierung. Diese latente Struktur aufzudecken erlaubt es, die Genauigkeit von E-Mail-Filtern zu erhöhen und sich effektiv gegen verteilte Denial-of-Service-Angriffe zu verteidigen. Zu diesem Zweck wird in dieser Arbeit ein diskriminatives Partitionierungsmodell hergeleitet, welches auf dem Graphen der beobachteten E-Mails basiert. Die mit diesem Modell inferierten Partitionierungen werden via ihrer Leistungsfähigkeit bei der Vorhersage der Kampagnen neuer E-Mails evaluiert. Weiterhin kann bei der Klassifikation des Inhalts einer E-Mail statistische Information über den sendenden Server wertvoll sein. Ein Modell zu lernen das diese Informationen nutzen kann erfordert Trainingsdaten, die Serverstatistiken enthalten. Um zusätzlich Trainingsdaten benutzen zu können, bei denen die Serverstatistiken fehlen, wird ein Modell entwickelt, das eine Mischung über potentiell alle Einsetzungen davon ist. Eine weitere Anwendung ist die Vorhersage des Navigationsverhaltens von Benutzern einer Webseite. Hier gibt es nicht a priori eine Partitionierung der Benutzer. Jedoch ist es notwendig, eine Partitionierung zu erzeugen, um verschiedene Nutzungsszenarien zu verstehen und verschiedene Layouts dafür zu entwerfen. Der vorgestellte Ansatz optimiert gleichzeitig die Fähigkeiten des Modells, sowohl die beste Partition zu bestimmen als auch mittels dieser Partition Vorhersagen über das Verhalten zu generieren. Jedes Modell wird auf realen Daten evaluiert und mit Referenzmethoden verglichen. Die Ergebnisse zeigen, dass das explizite Modellieren der Annahmen über die latente Partitionierungsstruktur zu verbesserten Vorhersagen führt. In den Fällen bei denen die Vorhersagegenauigkeit nicht direkt optimiert werden kann, erweist sich die Hinzunahme einer kleinen Anzahl von übergeordneten, direkt einstellbaren Parametern als nützlich. KW - maschinelles Lernen KW - Vorhersage KW - Clusteranalyse KW - Mischmodelle KW - machine learning KW - prediction KW - clustering KW - mixture models Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-69617 ER - TY - THES A1 - Dick, Uwe T1 - Discriminative Classification Models for Internet Security T1 - Diskriminative Klassifikationsmodelle in der Internet-Sicherheit BT - Mitigating Email Spam and HTTP-Layer DDoS Attacks BT - Verhindern von Email-Spam und HTTP-Layer DDoS-Attacken N2 - Services that operate over the Internet are under constant threat of being exposed to fraudulent use. Maintaining good user experience for legitimate users often requires the classification of entities as malicious or legitimate in order to initiate countermeasures. As an example, inbound email spam filters decide for spam or non-spam. They can base their decision on both the content of each email as well as on features that summarize prior emails received from the sending server. In general, discriminative classification methods learn to distinguish positive from negative entities. Each decision for a label may be based on features of the entity and related entities. When labels of related entities have strong interdependencies---as can be assumed e.g. for emails being delivered by the same user---classification decisions should not be made independently and dependencies should be modeled in the decision function. This thesis addresses the formulation of discriminative classification problems that are tailored for the specific demands of the following three Internet security applications. Theoretical and algorithmic solutions are devised to protect an email service against flooding of user inboxes, to mitigate abusive usage of outbound email servers, and to protect web servers against distributed denial of service attacks. In the application of filtering an inbound email stream for unsolicited emails, utilizing features that go beyond each individual email's content can be valuable. Information about each sending mail server can be aggregated over time and may help in identifying unwanted emails. However, while this information will be available to the deployed email filter, some parts of the training data that are compiled by third party providers may not contain this information. The missing features have to be estimated at training time in order to learn a classification model. In this thesis an algorithm is derived that learns a decision function that integrates over a distribution of values for each missing entry. The distribution of missing values is a free parameter that is optimized to learn an optimal decision function. The outbound stream of emails of an email service provider can be separated by the customer IDs that ask for delivery. All emails that are sent by the same ID in the same period of time are related, both in content and in label. Hijacked customer accounts may send batches of unsolicited emails to other email providers, which in turn might blacklist the sender's email servers after detection of incoming spam emails. The risk of being blocked from further delivery depends on the rate of outgoing unwanted emails and the duration of high spam sending rates. An optimization problem is developed that minimizes the expected cost for the email provider by learning a decision function that assigns a limit on the sending rate to customers based on the each customer's email stream. Identifying attacking IPs during HTTP-level DDoS attacks allows to block those IPs from further accessing the web servers. DDoS attacks are usually carried out by infected clients that are members of the same botnet and show similar traffic patterns. HTTP-level attacks aim at exhausting one or more resources of the web server infrastructure, such as CPU time. If the joint set of attackers cannot increase resource usage close to the maximum capacity, no effect will be experienced by legitimate users of hosted web sites. However, if the additional load raises the computational burden towards the critical range, user experience will degrade until service may be unavailable altogether. As the loss of missing one attacker depends on block decisions for other attackers---if most other attackers are detected, not blocking one client will likely not be harmful---a structured output model has to be learned. In this thesis an algorithm is developed that learns a structured prediction decoder that searches the space of label assignments, guided by a policy. Each model is evaluated on real-world data and is compared to reference methods. The results show that modeling each classification problem according to the specific demands of the task improves performance over solutions that do not consider the constraints inherent to an application. N2 - Viele Dienste im Internet benötigen zur Gewährleistung ihrer Erreichbarkeit die Möglichkeit, Entitäten als entweder gefährlich oder harmlos zu klassifizieren. Diskriminative Methoden des maschinellen Lernens verwenden Features von Entitäten oder Entitätengruppen, um zwischen positiven und negativen Labels zu unterscheiden. So können beispielsweise Email-Spamfilter Entscheidungen aufgrund sowohl des Inhalts der Email als auch von Informationen treffen, die vorherige Emails des gleichen versendenden Servers zusammenfassen. Darüber hinaus sind Labels zueinander in Verbindung stehender Entitäten, wie z.B. Emails des gleichen Nutzers, oftmals nicht unabhängig, so dass auch Klassifikationsentscheidungen nicht unabhängig getroffen werden sollten. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Formulierung diskriminativer Klassifikationsprobleme, die den speziellen Anforderungen von drei Internetsicherheitsanwendungen Rechnung tragen. Theoretische und algorithmische Lösungen zum Spamschutz von Nutzer-Inboxen eines Emailanbieters, zum Schutz von ausgehenden Emailservern gegen Missbrauch und zur Abwehr von Distributed Denial of Service-Attacken auf Webserver werden entwickelt. Beim Säubern der bei einem Emailanbieter eingehenden Menge von Emails von ungewollten Emails wie Spam können Informationen, die über den Inhalt einzelner Emails hinausgehen, von großem Nutzen sein. Etwa können Informationen über einen Mailserver zeitlich aggregiert und zum Klassifizieren neuer Emails des gleichen Servers verwendet werden. Diese Informationen sind in der Regel nur für Emails verfügbar, die vom Emailanbieter selbst empfangen werden, und fehlen bei Datensätzen, die extern gesammelte Emails beinhalten. Während des Trainings eines Spamklassifikators müssen diese Features entsprechend geschätzt werden. In dieser Arbeit wird ein Algorithmus entwickelt, der eine Entscheidungsfunktion lernt, die über eine Verteilung von fehlenden Werten integriert. Die Verteilung ist ein freier Parameter, der während des Lernens der Entscheidungsfunktion optimiert wird. Der Strom ausgehender Emails eines Emailanbieters setzt sich zusammen aus Emails einzelner Kunden. Alle Emails, die vom gleichen Kunden im gleichen Zeitraum gesendet werden, sind sowohl bzgl. Inhalt als auch Label abhängig. Kompromittierte Kundenaccounts können beispielsweise Batches von Spams an andere Emailanbieter schicken. Nach erfolgter Spamerkennung könnten diese Anbieter die Mailserver des sendenden Anbieters auf eine Blacklist setzen und somit am Versand weiterer Emails hindern. Das Risiko einer solchen Blockierung ist abhängig von der Rate ausgehender ungewollter Emails und der Dauer hoher Senderaten. Es wird ein Optimierungsproblem entwickelt, das die erwarteten Kosten des Emailproviders minimiert, indem eine Entscheidungsfunktion gelernt wird, die die erlaubte Versenderate von Kunden aufgrund der gesendeten Emails dynamisch einstellt. Um angreifende IPs während einer HTTP-Level-DDoS-Attacke zu blockieren, müssen sie als solche erkannt werden. DDoS-Angriffe werden üblicherweise von Clients durchgeführt, die dem gleichen Botnet angehören und ähnliche Traffic-Muster aufweisen. HTTP-Level-Angriffe zielen darauf, eine oder mehrere Ressourcen der Webserverinfrastruktur, wie etwa CPU-Zeit, aufzubrauchen. Für legitime Besucher ergeben sich erst dann Einschränkungen der User Experience, bis hin zur Unerreichbarkeit der Webseite, wenn Angreifer den Ressourcenverbrauch in die Nähe oder über die Maximalkapazität steigern können. Dieser durch einen Angreifer verursachte Verlust hängt von Entscheidungen für andere Angreifer ab; werden z.B. die meisten anderen Angreifer erkannt, wird ein nicht geblockter Angreifer kaum Schaden anrichten. Es wird deshalb ein Algorithmus entwickelt, der einen Dekodierer für strukturierte Vorhersagen trainiert, der, geleitet durch eine Policy, den Raum der gemeinsamen Labelzuweisungen durchsucht. Alle Modelle werden auf industriellen Daten evaluiert und mit Referenzmethoden verglichen. Die Ergebnisse zeigen, dass anforderungsspezifische Modellierung der Klassifikationsprobleme die Performance gegenüber den Vergleichsmethoden verbessert. KW - Machine Learning KW - Internet Security KW - DDoS KW - Spam-Filtering KW - DDoS KW - Internet-Sicherheit KW - Maschinelles Lernen KW - Spam-Erkennung Y1 - 2016 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-102593 ER - TY - THES A1 - Al-Areqi, Samih Taha Mohammed T1 - Semantics-based automatic geospatial service composition T1 - Semantikbasierte automatische Komposition von GIS-Diensten N2 - Although it has become common practice to build applications based on the reuse of existing components or services, technical complexity and semantic challenges constitute barriers to ensuring a successful and wide reuse of components and services. In the geospatial application domain, the barriers are self-evident due to heterogeneous geographic data, a lack of interoperability and complex analysis processes. Constructing workflows manually and discovering proper services and data that match user intents and preferences is difficult and time-consuming especially for users who are not trained in software development. Furthermore, considering the multi-objective nature of environmental modeling for the assessment of climate change impacts and the various types of geospatial data (e.g., formats, scales, and georeferencing systems) increases the complexity challenges. Automatic service composition approaches that provide semantics-based assistance in the process of workflow design have proven to be a solution to overcome these challenges and have become a frequent demand especially by end users who are not IT experts. In this light, the major contributions of this thesis are: (i) Simplification of service reuse and workflow design of applications for climate impact analysis by following the eXtreme Model-Driven Development (XMDD) paradigm. (ii) Design of a semantic domain model for climate impact analysis applications that comprises specifically designed services, ontologies that provide domain-specific vocabulary for referring to types and services, and the input/output annotation of the services using the terms defined in the ontologies. (iii) Application of a constraint-driven method for the automatic composition of workflows for analyzing the impacts of sea-level rise. The application scenario demonstrates the impact of domain modeling decisions on the results and the performance of the synthesis algorithm. N2 - Obwohl es gängige Praxis geworden ist, Anwendungen basierend auf der Wiederverwendung von existierenden Komponenten oder Diensten zu bauen, stellen technische Komplexität und semantische Herausforderungen Hindernisse beim Sicherstellen einer erfolgreichen und breiten Wiederverwendungen von Komponenten und Diensten. In der geowissenschaftlichen Anwendungsdomäne sind die Hindernisse durch heterogene geografische Daten, fehlende Interoperabilität und komplexe Analyseprozessen besonders offensichtlich. Workflows manuell zu konstruieren und passende Dienste und Daten zu finden, welche die Nutzerabsichten und -präferenzen abdecken, ist schwierig und zeitaufwändig besonders für Nutzer, die nicht in der Softwareentwicklung ausgebildet sind. Zudem erhöhen die verschiedenen Zielrichtungen der Umweltmodellierung für die Bewertung der Auswirkungen von Klimaänderungen und die unterschiedlichen Typen geografischer Daten (z.B. Formate, Skalierungen, und Georeferenzsysteme) die Komplexität. Automatische Dienstkompositionsansätze, die Semantik-basierte Unterstützung im Prozess des Workflowdesigns zur Verfügung stellen, haben bewiesen eine Lösung zur Bewältigung dieser Herausforderungen zu sein und sind besonders von Endnutzern, die keine IT-Experten sind, eine häufige Forderung geworden. Unter diesem Gesichtspunkt sind die Hauptbeiträge dieser Doktorarbeit: I. Vereinfachung der Wiederverwendung von Diensten und des Workflowdesigns von Klimafolgenanalysen durch Anwendung des Paradigma des eXtreme Model-Driven Development (XMDD) II. Design eines semantischen Domänenmodells für Anwendungen der Klimafolgenanalysen, welches speziell entwickelte Dienste, Ontologien (die domänen-spezifisches Vokabular zur Verfügung stellen, um Typen und Dienste zu beschreiben), und Eingabe-/Ausgabe-Annotationen der Dienste (unter Verwendung von Begriffen, die in den Ontologien definiert sind) enthält. III. Anwendungen einer Constraint-getriebenen Methode für die automatische Komposition von Workflows zum Analysieren der Auswirkungen des Meeresspiegelanstiegs. Das Anwendungsszenario demonstriert die Auswirkung von Domänenmodellierungsentscheidungen auf die Ergebnisse und die Laufzeit des Synthesealgorithmus. KW - geospatial services KW - service composition KW - scientific workflows KW - semantic domain modeling KW - ontologies KW - climate impact analysis KW - GIS-Dienstkomposition KW - Wissenschaftlichesworkflows KW - semantische Domänenmodellierung KW - Ontologien KW - Klimafolgenanalyse Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-402616 ER - TY - JOUR A1 - Rolf, Arno T1 - Themengärten in der Informatik-Ausbildung JF - Commentarii informaticae didacticae : (CID) N2 - Die Möglichkeiten sich zu informieren, am Leben der vielen Anderen teilzunehmen ist durch das Internet mit seinen Tweets, Google-Angeboten und sozialen Netzwerken wie Facebook ins Unermessliche gewachsen. Zugleich fühlen sich viele Nutzer überfordert und meinen, im Meer der Informationen zu ertrinken. So bekennt Frank Schirrmacher in seinem Buch Payback, dass er den geistigen Anforderungen unserer Zeit nicht mehr gewachsen ist. Sein Kopf komme nicht mehr mit. Er sei unkonzentriert, vergesslich und ständig abgelenkt. Das, was vielen zum Problem geworden ist, sehen viele Studierende eher pragmatisch. Der Wissenserwerb in Zeiten von Internet und E-Learning läuft an Hochschulen häufig nach der Helene-Hegemann-Methode ab: Zunächst machen sich die Studierenden, z.B. im Rahmen einer Studien- oder Hausarbeit, bei Wikipedia „schlau“, ein Einstieg ist geschafft. Anschließend wird dieses Wissen mit Google angereichert. Damit ist Überblickswissen vorhanden. Mit geschickter copy-and-paste-Komposition lässt sich daraus schon ein „Werk“ erstellen. Der ein oder andere Studierende gibt sich mit diesem Wissenserwerb zufrieden und bricht seinen Lernprozess hier bereits ab. Nun ist zwar am Ende jeder Studierende für seinen Wissenserwerb selbst verantwortlich. Die erkennbar unbefriedigende Situation sollte die Hochschulen aber herausfordern, das Internet in Vorlesungen und Seminaren auszuprobieren und sinnvolle Anwendungen zu entwickeln. Beispiele gibt es durchaus. Unter der Metapher E-Learning hat sich ein umfangreicher Forschungsschwerpunkt an den Universitäten entwickelt. Einige Beispiele von vielen: So hat der Osnabrücker Informatik-Professor Oliver Vornberger seine Vorlesungen als Video ins Netz gestellt. Per RSS ist es möglich, Sequenzen aufs iPod zu laden. Die übliche Dozentenangst, dann würden sie ja vor leeren Bänken sitzen, scheint unbegründet. Sie werden von den Studierenden vor allem zur Prüfungsvorbereitung genutzt. Wie ist das Internet, das für die junge Generation zu einem alles andere verdrängenden Universalmedium geworden ist, didaktisch in die Hochschullehre einzubinden? Wie also ist konkret mit diesen Herausforderungen umzugehen? Dies soll uns im Folgenden beschäftigen. KW - Informatik KW - Ausbildung KW - Didaktik KW - Hochschuldidaktik KW - informatics KW - education KW - didactics KW - higher education Y1 - 2010 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-64281 SN - 1868-0844 SN - 2191-1940 IS - 4 SP - 7 EP - 12 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - Metzger, Christiane A1 - Haag, Johann T1 - „Ich könnte nie wieder zu einem ‚normalen‘ Stundenplan zurück!“ BT - zur Reorganisation der Lehre in einem Bachelor-Studiengang IT Security JF - Commentarii informaticae didacticae : (CID) N2 - Im Bachelor-Studiengang (B. Sc.) IT Security an der Fachhochschule St. Pölten wurde im Wintersemester 2011/12 versuchsweise die Lehrorganisation im ersten Fachsemester verändert: Die Module bzw. Teilmodule wurden nicht mehr alle parallel zueinander unterrichtet, sondern jedes Modul wurde exklusiv über einige Wochen abgehalten. Im Beitrag werden die Auswirkungen und bisherigen Erfahrungen mit dieser Reorganisation der Lehre geschildert: So haben sich die Noten im Mittel um etwa eine Note verbessert, die Zahl derjenigen Studierenden, die durch Prüfungen durchfallen, ist drastisch gesunken. Die Zufriedenheit der Studierenden und Lehrenden ist so groß, dass diese Form der Lehrorganisation im gesamten Bachelor- und auch im Masterstudiengang übernommen wird. Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-64884 SN - 1868-0844 SN - 2191-1940 IS - 5 SP - 67 EP - 78 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - Klinger, Melanie A1 - Polutina, Olena A1 - Bibel, Ariane T1 - Studentische eLearning-Beratung BT - Synergien aus der Kooperation von Rechenzentrum und Hochschuldidaktik JF - Commentarii informaticae didacticae : (CID) N2 - Der vorliegende Beitrag beschäftigt sich mit der Frage, wie der eLearning-Support in großen Institutionen effizient gestaltet werden kann. Vorgestellt wird ein experimentelles Beratungsprojekt, das Lehrende bei der Gestaltung von eLearning-Maßnahmen mithilfe der Lernplattform ILIAS1 unterstützt. Neben der Zielsetzung des Projekts werden dessen Aufbau und erste Praxiserfahrungen erörtert. Außerdem werden Potenziale des Beratungsformats, die insbesondere mit der individuellen Vor-Ort-Beratung der Lehrenden durch hochschuldidaktisch geschulte Studierende einhergehen, erläutert. Abschließend werden Grenzen und Weiterentwicklungsperspektiven des Projekts dargestellt. Am Beispiel der ILIAS-Beratung soll gezeigt werden, dass es sich einer nachhaltigen Organisationsentwicklung als zuträglich erweist, Kooperationen erschiedenartiger Organisationseinheiten zu fördern und die entstehenden Synergieeffekte zu nutzen. Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-65003 SN - 1868-0844 SN - 2191-1940 IS - 5 SP - 131 EP - 136 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - Berges, Marc A1 - Mühling, Andreas A1 - Hubwieser, Peter A1 - Steuer, Horst T1 - Informatik für Nichtinformatiker BT - ein kontext- und praxisorientiertes Konzept JF - Commentarii informaticae didacticae : (CID) N2 - Wir stellen die Konzeption und erste Ergebnisse einer neuartigen Informatik- Lehrveranstaltung für Studierende der Geodäsie vor. Das Konzept verbindet drei didaktische Ideen: Kontextorientierung, Peer-Tutoring und Praxisbezug (Course). Die Studierenden sollen dabei in zwei Semestern wichtige Grundlagen der Informatik verstehen und anzuwenden lernen. Durch enge Verzahnung der Aufgaben mit einem für Nichtinformatiker relevanten Kontext, sowie einem sehr hohen Anteil von Selbsttätigkeit der Studierenden soll die Motivation für fachfremde Themen gesteigert werden. Die Ergebnisse zeigen, dass die Veranstaltung sehr erfolgreich war. Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-64962 SN - 1868-0844 SN - 2191-1940 IS - 5 SP - 105 EP - 110 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - Engbring, Dieter A1 - Selke, Harald T1 - Informatik und Gesellschaft als Gebiet der Informatik JF - Commentarii informaticae didacticae : (CID) N2 - In diesem Beitrag berichten wir über die Erfahrungen einer umgestalteten Lehre im Bereich Informatik und Gesellschft (IuG). Die Gründe für die Umge staltung und die Konzeption werden skizziert. Die Erfahrungen haben wir zu Thesen verdichtet: 1. Informatik und Gesellschaft sollte eine Pflichtveranstaltung im Bachelor-Studium sein, in der Studierende einen Überblick erhalten, welche gesellschaftlichen Rahmenbedingungen für sie relevant sind und wie man diese in die Praxis mit einbeziehen kann. 2. Historische Inhalte der Informatik sollen hier aufgearbeitet werden, indem man aktuelle Entwicklungen im Kontext ihrer Genese betrachtet. Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-64977 SN - 1868-0844 SN - 2191-1940 IS - 5 SP - 111 EP - 116 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - Dörge, Christina T1 - Entwicklung eines Kompetenzrahmenmodells für die universitäre Lehre JF - Commentarii informaticae didacticae : (CID) N2 - Zurzeit haben wir es mit der folgenden Situation an Universitäten zu tun: Studierende kommen mit unterschiedlichem Wissen und Kompetenzen zur Universität, um informatikbezogene Studiengänge zu belegen. Diesem Umstand muss in den universitären Kursen entgegengewirkt werden, um ein einheitliches Bildungsziel zu erreichen. Für einige Studierende bedeutet dies oft eine Lehrbelastung in einem ohnehin sehr zeitintensiven Studium, was nicht selten zum Studienabbruch führt. Ein anderes Problem ist die fehlende Transparenz bezüglich der Gegenstände des Informatikstudiums: einige angehende Studierende kommen mit einem von der Realität abweichenden Bild der Informatik zur Universität, andere entscheiden sich u. U. deshalb gegen ein Informatikstudium, da ihnen nicht bewusst ist, dass das Studium für sie interessant sein könnte. In diesem Artikel soll ein Lösungsvorschlag anhand eines Kompetenzrahmenmodells vorgestellt werden, mit dessen Hilfe eine Verbesserung der Hochschulsituation erreicht werden kann. Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-64946 SN - 1868-0844 SN - 2191-1940 IS - 5 SP - 91 EP - 97 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER -