004 Datenverarbeitung; Informatik
Refine
Year of publication
Document Type
- Monograph/Edited Volume (29)
- Article (5)
- Conference Proceeding (3)
Is part of the Bibliography
- yes (37) (remove)
Keywords
- Cloud Computing (7)
- openHPI (7)
- cloud computing (6)
- Forschungsprojekte (5)
- Future SOC Lab (5)
- In-Memory Technologie (5)
- Multicore Architekturen (5)
- digital education (5)
- maschinelles Lernen (5)
- Identitätsmanagement (4)
The “HPI Future SOC Lab” is a cooperation of the Hasso Plattner Institute (HPI) and industry partners. Its mission is to enable and promote exchange and interaction between the research community and the industry partners.
The HPI Future SOC Lab provides researchers with free of charge access to a complete infrastructure of state of the art hard and software. This infrastructure includes components, which might be too expensive for an ordinary research environment, such as servers with up to 64 cores and 2 TB main memory. The offerings address researchers particularly from but not limited to the areas of computer science and business information systems. Main areas of research include cloud computing, parallelization, and In-Memory technologies.
This technical report presents results of research projects executed in 2017. Selected projects have presented their results on April 25th and November 15th 2017 at the Future SOC Lab Day events.
Generating a novel and descriptive caption of an image is drawing increasing interests in computer vision, natural language processing, and multimedia communities. In this work, we propose an end-to-end trainable deep bidirectional LSTM (Bi-LSTM (Long Short-Term Memory)) model to address the problem. By combining a deep convolutional neural network (CNN) and two separate LSTM networks, our model is capable of learning long-term visual-language interactions by making use of history and future context information at high-level semantic space. We also explore deep multimodal bidirectional models, in which we increase the depth of nonlinearity transition in different ways to learn hierarchical visual-language embeddings. Data augmentation techniques such as multi-crop, multi-scale, and vertical mirror are proposed to prevent over-fitting in training deep models. To understand how our models "translate" image to sentence, we visualize and qualitatively analyze the evolution of Bi-LSTM internal states over time. The effectiveness and generality of proposed models are evaluated on four benchmark datasets: Flickr8K, Flickr30K, MSCOCO, and Pascal1K datasets. We demonstrate that Bi-LSTM models achieve highly competitive performance on both caption generation and image-sentence retrieval even without integrating an additional mechanism (e.g., object detection, attention model). Our experiments also prove that multi-task learning is beneficial to increase model generality and gain performance. We also demonstrate the performance of transfer learning of the Bi-LSTM model significantly outperforms previous methods on the Pascal1K dataset.
CloudStrike
(2020)
Most cyber-attacks and data breaches in cloud infrastructure are due to human errors and misconfiguration vulnerabilities. Cloud customer-centric tools are imperative for mitigating these issues, however existing cloud security models are largely unable to tackle these security challenges. Therefore, novel security mechanisms are imperative, we propose Risk-driven Fault Injection (RDFI) techniques to address these challenges. RDFI applies the principles of chaos engineering to cloud security and leverages feedback loops to execute, monitor, analyze and plan security fault injection campaigns, based on a knowledge-base. The knowledge-base consists of fault models designed from secure baselines, cloud security best practices and observations derived during iterative fault injection campaigns. These observations are helpful for identifying vulnerabilities while verifying the correctness of security attributes (integrity, confidentiality and availability). Furthermore, RDFI proactively supports risk analysis and security hardening efforts by sharing security information with security mechanisms. We have designed and implemented the RDFI strategies including various chaos engineering algorithms as a software tool: CloudStrike. Several evaluations have been conducted with CloudStrike against infrastructure deployed on two major public cloud infrastructure: Amazon Web Services and Google Cloud Platform. The time performance linearly increases, proportional to increasing attack rates. Also, the analysis of vulnerabilities detected via security fault injection has been used to harden the security of cloud resources to demonstrate the effectiveness of the security information provided by CloudStrike. Therefore, we opine that our approaches are suitable for overcoming contemporary cloud security issues.
Um den zunehmenden Diebstahl digitaler Identitäten zu bekämpfen, gibt es bereits mehr als ein Dutzend Technologien. Sie sind, vor allem bei der Authentifizierung per Passwort, mit spezifischen Nachteilen behaftet, haben andererseits aber auch jeweils besondere Vorteile. Wie solche Kommunikationsstandards und -Protokolle wirkungsvoll miteinander kombiniert werden können, um dadurch mehr Sicherheit zu erreichen, haben die Autoren dieser Studie analysiert. Sie sprechen sich für neuartige Identitätsmanagement-Systeme aus, die sich flexibel auf verschiedene Rollen eines einzelnen Nutzers einstellen können und bequemer zu nutzen sind als bisherige Verfahren. Als ersten Schritt auf dem Weg hin zu einer solchen Identitätsmanagement-Plattform beschreiben sie die Möglichkeiten einer Analyse, die sich auf das individuelle Verhalten eines Nutzers oder einer Sache stützt.
Ausgewertet werden dabei Sensordaten mobiler Geräte, welche die Nutzer häufig bei sich tragen und umfassend einsetzen, also z.B. internetfähige Mobiltelefone, Fitness-Tracker und Smart Watches. Die Wissenschaftler beschreiben, wie solche Kleincomputer allein z.B. anhand der Analyse von Bewegungsmustern, Positionsund Netzverbindungsdaten kontinuierlich ein „Vertrauens-Niveau“ errechnen können. Mit diesem ermittelten „Trust Level“ kann jedes Gerät ständig die Wahrscheinlichkeit angeben, mit der sein aktueller Benutzer auch der tatsächliche Besitzer ist, dessen typische Verhaltensmuster es genauestens „kennt“.
Wenn der aktuelle Wert des Vertrauens-Niveaus (nicht aber die biometrischen Einzeldaten) an eine externe Instanz wie einen Identitätsprovider übermittelt wird, kann dieser das Trust Level allen Diensten bereitstellen, welche der Anwender nutzt und darüber informieren will. Jeder Dienst ist in der Lage, selbst festzulegen, von welchem Vertrauens-Niveau an er einen Nutzer als authentifiziert ansieht. Erfährt er von einem unter das Limit gesunkenen Trust Level, kann der Identitätsprovider seine Nutzung und die anderer Services verweigern.
Die besonderen Vorteile dieses Identitätsmanagement-Ansatzes liegen darin, dass er keine spezifische und teure Hardware benötigt, um spezifische Daten auszuwerten, sondern lediglich Smartphones und so genannte Wearables. Selbst Dinge wie Maschinen, die Daten über ihr eigenes Verhalten per Sensor-Chip ins Internet funken, können einbezogen werden. Die Daten werden kontinuierlich im Hintergrund erhoben, ohne dass sich jemand darum kümmern muss. Sie sind nur für die Berechnung eines Wahrscheinlichkeits-Messwerts von Belang und verlassen niemals das Gerät. Meldet sich ein Internetnutzer bei einem Dienst an, muss er sich nicht zunächst an ein vorher festgelegtes Geheimnis – z.B. ein Passwort – erinnern, sondern braucht nur die Weitergabe seines aktuellen Vertrauens-Wertes mit einem „OK“ freizugeben.
Ändert sich das Nutzungsverhalten – etwa durch andere Bewegungen oder andere Orte des Einloggens ins Internet als die üblichen – wird dies schnell erkannt. Unbefugten kann dann sofort der Zugang zum Smartphone oder zu Internetdiensten gesperrt werden. Künftig kann die Auswertung von Verhaltens-Faktoren noch erweitert werden, indem z.B. Routinen an Werktagen, an Wochenenden oder im Urlaub erfasst werden. Der Vergleich mit den live erhobenen Daten zeigt dann an, ob das Verhalten in das übliche Muster passt, der Benutzer also mit höchster Wahrscheinlichkeit auch der ausgewiesene Besitzer des Geräts ist.
Über die Techniken des Managements digitaler Identitäten und die damit verbundenen Herausforderungen gibt diese Studie einen umfassenden Überblick. Sie beschreibt zunächst, welche Arten von Angriffen es gibt, durch die digitale Identitäten gestohlen werden können. Sodann werden die unterschiedlichen Verfahren von Identitätsnachweisen vorgestellt. Schließlich liefert die Studie noch eine zusammenfassende Übersicht über die 15 wichtigsten Protokolle und technischen Standards für die Kommunikation zwischen den drei beteiligten Akteuren: Service Provider/Dienstanbieter, Identitätsprovider und Nutzer. Abschließend wird aktuelle Forschung des Hasso-Plattner-Instituts zum Identitätsmanagement vorgestellt.
Parts without a whole?
(2015)
This explorative study gives a descriptive overview of what organizations do and experience when they say they practice design thinking. It looks at how the concept has been appropriated in organizations and also describes patterns of design thinking adoption. The authors use a mixed-method research design fed by two sources: questionnaire data and semi-structured personal expert interviews. The study proceeds in six parts: (1) design thinking¹s entry points into organizations; (2) understandings of the descriptor; (3) its fields of application and organizational localization; (4) its perceived impact; (5) reasons for its discontinuation or failure; and (6) attempts to measure its success. In conclusion the report challenges managers to be more conscious of their current design thinking practice. The authors suggest a co-evolution of the concept¹s introduction with innovation capability building and the respective changes in leadership approaches. It is argued that this might help in unfolding design thinking¹s hidden potentials as well as preventing unintended side-effects such as discontented teams or the dwindling authority of managers.
The “HPI Future SOC Lab” is a cooperation of the Hasso Plattner Institute (HPI) and industry partners. Its mission is to enable and promote exchange and interaction between the research community and the industry partners.
The HPI Future SOC Lab provides researchers with free of charge access to a complete infrastructure of state of the art hard and software. This infrastructure includes components, which might be too expensive for an ordinary research environment, such as servers with up to 64 cores and 2 TB main memory. The offerings address researchers particularly from but not limited to the areas of computer science and business information systems. Main areas of research include cloud computing, parallelization, and In-Memory technologies.
This technical report presents results of research projects executed in 2018. Selected projects have presented their results on April 17th and November 14th 2017 at the Future SOC Lab Day events.
openHPI
(2022)
On the occasion of the 10th openHPI anniversary, this technical report provides information about the HPI MOOC platform, including its core features, technology, and architecture.
In an introduction, the platform family with all partner platforms is presented; these now amount to nine platforms, including openHPI. This section introduces openHPI as an advisor and research partner in various projects.
In the second chapter, the functionalities and common course formats of the platform are presented. The functionalities are divided into learner and admin features. The learner features section provides detailed information about performance records, courses, and the learning materials of which a course is composed: videos, texts, and quizzes. In addition, the learning materials can be enriched by adding external exercise tools that communicate with the HPI MOOC platform via the Learning Tools Interoperability (LTI) standard. Furthermore, the concept of peer assessments completed the possible learning materials.
The section then proceeds with further information on the discussion forum, a fundamental concept of MOOCs compared to traditional e-learning offers. The section is concluded with a description of the quiz recap, learning objectives, mobile applications, gameful learning, and the help desk.
The next part of this chapter deals with the admin features. The described functionality is restricted to describing the news and announcements, dashboards and statistics, reporting capabilities, research options with A/B testing, the course feed, and the TransPipe tool to support the process of creating automated or manual subtitles. The platform supports a large variety of additional features, but a detailed description of these features goes beyond the scope of this report.
The chapter then elaborates on common course formats and openHPI teaching activities at the HPI. The chapter concludes with some best practices for course design and delivery.
The third chapter provides insights into the technology and architecture behind openHPI. A special characteristic of the openHPI project is the conscious decision to operate the complete application from bare metal to platform development. Hence, the chapter starts with a section about the openHPI Cloud, including detailed information about the data center and devices, the used cloud software OpenStack and Ceph, as well as the openHPI Cloud Service provided for the HPI.
Afterward, a section on the application technology stack and development tooling describes the application infrastructure components, the used automation, the deployment pipeline, and the tools used for monitoring and alerting. The chapter is concluded with detailed information about the technology stack and concrete platform implementation details. The section describes the service-oriented Ruby on Rails application, inter-service communication, and public APIs. It also provides more information on the design system and components used in the application. The section concludes with a discussion of the original microservice architecture, where we share our insights and reasoning for migrating back to a monolithic application.
The last chapter provides a summary and an outlook on the future of digital education.
openHPI
(2022)
Anlässlich des 10-jährigen Jubiläums von openHPI informiert dieser technische Bericht über die HPI-MOOC-Plattform einschließlich ihrer Kernfunktionen, Technologie und Architektur.
In einer Einleitung wird die Plattformfamilie mit allen Partnerplattformen vorgestellt; diese belaufen sich inklusive openHPI aktuell auf neun Plattformen. In diesem Abschnitt wird außerdem gezeigt, wie openHPI als Berater und Forschungspartner in verschiedenen Projekten fungiert.
Im zweiten Kapitel werden die Funktionalitäten und gängigen Kursformate der Plattform präsentiert. Die Funktionalitäten sind in Lerner- und Admin-Funktionen unterteilt. Der Bereich Lernerfunktionen bietet detaillierte Informationen zu Leistungsnachweisen, Kursen und den Lernmaterialien, aus denen sich ein Kurs zusammensetzt: Videos, Texte und Quiz. Darüber hinaus können die Lernmaterialien durch externe Übungstools angereichert werden, die über den Standard Learning Tools Interoperability (LTI) mit der HPI MOOC-Plattform kommunizieren. Das Konzept der Peer-Assessments rundet die möglichen Lernmaterialien ab.
Der Abschnitt geht dann weiter auf das Diskussionsforum ein, das einen grundlegenden Unterschied von MOOCs im Vergleich zu traditionellen E-Learning-Angeboten darstellt. Zum Abschluss des Abschnitts folgen eine Beschreibung von Quiz-Recap, Lernzielen, mobilen Anwendungen, spielerischen Lernens und dem Helpdesk.
Der nächste Teil dieses Kapitels beschäftigt sich mit den Admin-Funktionen. Die Funktionalitätsbeschreibung beschränkt sich Neuigkeiten und Ankündigungen, Dashboards und Statistiken, Berichtsfunktionen, Forschungsoptionen mit A/B-Tests, den Kurs-Feed und das TransPipe-Tool zur Unterstützung beim Erstellen von automatischen oder manuellen Untertiteln. Die Plattform unterstützt außerdem eine Vielzahl zusätzlicher Funktionen, doch eine detaillierte Beschreibung dieser Funktionen würde den Rahmen des Berichts sprengen.
Das Kapitel geht dann auf gängige Kursformate und openHPI-Lehrveranstaltungen am HPI ein, bevor es mit einigen Best Practices für die Gestaltung und Durchführung von Kursen schließt.
Zum Abschluss des technischen Berichts gibt das letzte Kapitel eine Zusammenfassung und einen Ausblick auf die Zukunft der digitalen Bildung.
Ein besonderes Merkmal des openHPI-Projekts ist die bewusste Entscheidung, die komplette Anwendung von den physischen Netzwerkkomponenten bis zur Plattformentwicklung eigenständig zu betreiben. Bei der vorliegenden deutschen Variante handelt es sich um eine gekürzte Übersetzung des technischen Berichts 148, bei der kein Einblick in die Technologien und Architektur von openHPI gegeben wird. Interessierte Leser:innen können im technischen Bericht 148 (vollständige englische Version) detaillierte Informationen zum Rechenzentrum und den Geräten, der Cloud-Software und dem openHPI Cloud Service aber auch zu Infrastruktur-Anwendungskomponenten wie Entwicklungstools, Automatisierung, Deployment-Pipeline und Monitoring erhalten. Außerdem finden sich dort weitere Informationen über den Technologiestack und konkrete Implementierungsdetails der Plattform inklusive der serviceorientierten Ruby on Rails-Anwendung, die Kommunikation zwischen den Diensten, öffentliche APIs, sowie Designsystem und -komponenten. Der Abschnitt schließt mit einer Diskussion über die ursprüngliche Microservice-Architektur und die Migration zu einer monolithischen Anwendung.
Virtualisierung und Cloud Computing gehören derzeit zu den wichtigsten Schlagworten für Betreiber von IT Infrastrukturen. Es gibt eine Vielzahl unterschiedlicher Technologien, Produkte und Geschäftsmodelle für vollkommen verschiedene Anwendungsszenarien. Die vorliegende Studie gibt zunächst einen detaillierten Überblick über aktuelle Entwicklungen in Konzepten und Technologien der Virtualisierungstechnologie – von klassischer Servervirtualisierung über Infrastrukturen für virtuelle Arbeitsplätze bis zur Anwendungsvirtualisierung und macht den Versuch einer Klassifikation der Virtualisierungsvarianten. Bei der Betrachtung des Cloud Computing-Konzepts werden deren Grundzüge sowie verschiedene Architekturvarianten und Anwendungsfälle eingeführt. Die ausführliche Untersuchung von Vorteilen des Cloud Computing sowie möglicher Bedenken, die bei der Nutzung von Cloud-Ressourcen im Unternehmen beachtet werden müssen, zeigt, dass Cloud Computing zwar große Chancen bietet, aber nicht für jede Anwendung und nicht für jeden rechtlichen und wirtschaftlichen Rahmen in Frage kommt.. Die anschließende Marktübersicht für Virtualisierungstechnologie zeigt, dass die großen Hersteller – Citrix, Microsoft und VMware – jeweils Produkte für fast alle Virtualisierungsvarianten anbieten und hebt entscheidende Unterschiede bzw. die Stärken der jeweiligen Anbieter heraus. So ist beispielsweise die Lösung von Citrix für Virtual Desktop Infrastructures sehr ausgereift, während Microsoft hier nur auf Standardtechnologie zurückgreifen kann. VMware hat als Marktführer die größte Verbreitung in Rechenzentren gefunden und bietet als einziger Hersteller echte Fehlertoleranz. Microsoft hingegen punktet mit der nahtlosen Integration ihrer Virtualisierungsprodukte in bestehende Windows-Infrastrukturen. Im Bereich der Cloud Computing-Systeme zeigen sich einige quelloffene Softwareprojekte, die durchaus für den produktiven Betrieb von sogenannten privaten Clouds geeignet sind.
摘要。哈索•普拉特纳研究院 (HPI) 的新型互动在线教育平台 openHPI (https://openHPI.de) 可以为从事信息技术和信息学领域内容的工作和感兴趣的学员提供可自由访问的、免费的在线课程。与斯坦福大学于 2011 年首推,之后也在美国其他精英大学提供的“网络公开群众课”(简称 MOOC)一样,openHPI 同样在互联网中提供学习视频和阅读材料,其中综合了支持学习的自我测试、家庭作业和社交讨论论坛,并刺激对促进学习的虚拟学习团队的培训。与“传统的”讲座平台,比如 tele-TASK 平台 (http://www.tele-task.de) 不同(在该平台中,可调用以多媒体方式记录的和已准备好的讲座),openHPI 提供的是按教学法准备的在线课程。这些课程的开始时间固定,之后在连续六个课程周稳定的提供以多媒体方式准备的、尽可能可以互动的学习材料。每周讲解课程主题的一章。为此在该周开始前会准备一系列学习视频、文字、自我测试和家庭作业材料,课程学员在该周将精力用于处理这些内容。这些计划与一个社交讨论平台相结合,学员在该平台上可以与课程导师和其他学员交换意见、解答问题和讨论更多主题。当然,学员可以自己决定学习活动的类型和范围。他们可以为课程作出自己的贡献,比如在论坛中引用博文或推文。之后其他学员可以评论、讨论或自己扩展这些博文或推文。这样学员、教师和提供的学习内容就在一个虚拟的团体中与社交学习网络相互结合起来。