Auflistung nach Autor:in "Kiesling, Elmar"
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- KonferenzbeitragKomplexe systeme, heterogene Angreifer und vielfältige Abwehrmechanismen: simulationsbasierte Entscheidungsunterstützung im IT-Sicherheitsmanagement(Sicherheit 2014 – Sicherheit, Schutz und Zuverlässigkeit, 2014) Ekelhart, Andreas; Grill, Bernhard; Kiesling, Elmar; Strauß, Christine; Stummer, ChristianDieser Beitrag beschreibt einen simulationsbasierten Entscheidungsunterstützungsansatz zur Analyse und Optimierung der Sicherheit komplexer Informationssysteme. Er stützt sich auf die konzeptuelle Modellierung von Sicherheitswissen, die Modellierung des Angreiferverhaltens, die Simulation von Angriffen sowie auf genetische Algorithmen zur Bestimmung effizienter Bündel von Sicherheitsmaßnahmen. Mittels Angriffssimulationen für unterschiedliche interne und externe Angreifertypen können Vertraulichkeits-, Integritätsund Verfügbarkeitsrisiken erfasst und für die Er- mittlung effizienter Kombinationen von Sicherheitsmaßnahmen hinsichtlich mehrerer Risiko-, Kostenund Nutzen-Ziele genutzt werden. Wir beschreiben den entwickelten Ansatz sowie seine prototypische Implementierung und zeigen die Anwendung anhand von beispielhaften Szenarien.
- KonferenzbeitragTowards an Environmental Information System for Semantic Stream Data(Proceedings of the 28th Conference on Environmental Informatics - Informatics for Environmental Protection, Sustainable Development and Risk Management, 2014) Wetz, Peter; Trinh, Tuan-Dat; Do, Ba-Lam; Anjomshoaa, Amin; Kiesling, Elmar; Tjoa, A MinThe future of the earth’s environmental systems will to a major extent be decided in cities as already more than 50% of the population is concentrated there. Pervasively available sensors and the data they generate can help to address pressing environmental challenges in urban areas by making crucial information available to researchers and decision-makers. However, environmental data is at present typically stored in disparate systems and formats, which inhibits reuse and recombination. Furthermore, the large amounts of environmental data that stream in continuously require novel processing approaches. So far, however, research at the intersection of environmental sciences and urban data to overcome these barriers has been scarce. To address these issues, we develop a novel framework using semantic web technologies. We apply ontological concepts and semantic stream processing technologies in order to facilitate combination, comparison, and visualization of heterogeneous data from various sources. The platform for environmental data stream analysis introduced in this paper can inform and support decision-making by non-expert users. We propose and discuss a three-step framework and outline initial results.