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Der Sammelband umfasst die Beiträge des 10. Arbeitstreffens slavistischer Nachwuchswissenschaftler im Rahmen des Jungen Forums Slavistischer Literaturwissenschaft (JFSL), das vom 26. bis zum 28. März 2010 an der Universität Trier stattfand. Präsentiert wird ein Überblick über aktuelle Forschungsrichtungen und -themen der deutschsprachigen Slavistik, der trotz der weiter bestehenden Dominanz der Russistik eine zunehmende Tendenz zu Studien über verschiedene slavische Literaturen zeigt. Die Beiträge lassen sich in drei große Bereiche differenzieren: Der erste Teil ,Texturen' beinhaltet literaturwissenschaftliche Studien, die sich mit den textimannenten Effekten literarischer Werke auseinandersetzen. Der Text als Gewebe wird auf seine Fadendichte und -verkreuzung wie Entstehung und Tradierung bestimmter Motive und Topoi, Decodierung intertextueller Referenzen oder Allegorisierungs- und Symbolisierungprozesse hin analysiert. Der zweite Teil vereinigt unter dem Begriff ,Identitäten' Arbeiten aus dem Bereich der kulturwissenschaftlich orientierten Literaturwissenschaft, die mit Geschlechter-, Raum-, Erinnerungs- und postkolonialen Konzepten den Fragen der literarischen Identitätsgenese nachgehen. Untersucht werden ästhetische Umsetzungen von Machtdispositiven, Hierarchiebildungen und Ausschlussmechanismen. Die Beiträge des dritten Teils ,Theorien' reflektieren entweder die Literaturforschung und ihre Ästhetiktheorien oder unternehmen einen Theorieimport aus verschiedenen Disziplinen wie Philosophie, strukturalistische Psychoanalyse, Neuro-, Geschichts- oder Translationswissenschaften, die sich für die Analyse literarischer Texte als fruchtbar erweisen und damit das Literaturverständnis erweitern.
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.