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Auflistung D24 (2023) - Ausgezeichnete Informatikdissertationen nach Titel
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- TextdokumentAusgezeichnete Informatikdissertationen 2023 (Band 24) - Komplettband(Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2023 (Band 24), 2024)
- TextdokumentAutomatenlernen für das Testen und die Analyse der Sicherheit in vernetzten Umgebungen(Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2023 (Band 24), 2024) Pferscher, AndreaModelle, die das Verhalten eines Systems beschreiben, stellen in der Softwareentwicklung ein hilfreiches Werkzeug zur Verifikation und Analyse von Systemen dar. Die Verfügbarkeit solcher Modelle ist jedoch limitiert, vor allem in komplexen Systemumgebungen, in denen viele heterogene Komponenten interagieren, wie z. B. im Internet-der-Dinge (IdD). Erschwerend kommt hinzu, dass der Einblick in einzelne Komponenten oft eingeschränkt ist. Automatenlernen hat sich als erfolgreiche Technik hervorgetan, um solche Modelle automatisch von Black-Box-Systemen zu generieren. Die folgende Zusammenfassung der Dissertation beschreibt, wie Automatenlernen außerdem im IdD zielführend angewandt werden kann, um Modelle von Kommunikationsprotokollen zu lernen. Dafür werden neue Lerntechniken vorgeschlagen, um bestehende Herausforderungen zu überwinden, aber auch um sicherheitskritisches Verhalten zu lernen. Zusätzlich wird gezeigt, wie Automatenlernen etablierte Sicherheitstesttechniken wie Fuzz-Testen unterstützen kann. Die Resultate der entwickelten zustandsbasierten Black-Box-Testtechnik legen offen, dass Protokollimplementierungen Sicherheits- und Zuverlässigkeitsprobleme aufweisen.
- TextdokumentAutomatisierte Garantierte Blockchain-Technologie Verifizierung(Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2023 (Band 24), 2024) Otoni, RodrigoBlockchain-Technologien haben sowohl in der Wissenschaft als auch in der Industrie große Aufmerksamkeit auf sich gezogen. Da sie als Mittel zum Halten und Manipulieren von Finanzwerten verwendet werden, sind sie ein beliebtes Ziel von Angriffen. In der Vergangenheit sind bereits Vermögenswerte in der Größenordnung von Millionen von US-Dollar verloren gegangen. Vor diesem Hintergrund ist die Fähigkeit, sicherzustellen, dass keine Schwachstellen vorhanden sind, von entscheidender Bedeutung. Die hier zusammengefasste Dissertation stützt sich auf die jüngsten Fortschritte im Bereich der symbolischen Modellprüfung, insbesondere auf Techniken, die auf Satisfiability Modulo Theories (SMT) und Constrained Horn Clauses (CHC) basieren, um den Bedarf an einer automatisierten Überprüfung von Blockchain-Technologien zu decken. Der Blockchain- Bereich wird sowohl auf der Plattform- als auch auf der Anwendungsebene durch TLA+-Spezifikationen und Solidity-Smart-Contracts angegangen, und die Verwendung von Korrektheitszeugnissen zur Zertifizierung der Ergebnisse von Solvern, die für die betreffenden Logikfragmente bestimmt sind, wird als Mittel zur Gewährleistung der Korrektheit untersucht.
- TextdokumentDaten mit Personenbezug als insolvenzrechtlicher Vermögenswert – Zur insolvenzrechtlichen Behandlung und Verwertung des Vermögens von Unternehmen der Digitalwirtschaft(Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2023 (Band 24), 2024) Hodgson, NicolasDDaten stellen die Rechtsordnung seit geraumer Zeit vor erhebliche Herausforderungen. Wegen ihrer immateriellen und technologischen Besonderheiten stoßen die klassischen rechtlichen Theorien auf verschiedenen Ebenen an ihre Grenzen. Besonders der Umgang mit gescheiterten Geschäftsmodellen, die eine Datenverarbeitung zum Gegenstand haben, wirft große Probleme auf. Bislang lässt sich kein einheitliches rechtliches Konzept für die Zuordnung des wirtschaftlichen Werts von Daten ausmachen. Es ist daher unklar, wie ein Insolvenzverwalter mit Daten, insbesondere solchen mit Personenbezug, umgehen kann und darf. Fraglich ist, ob sie überhaupt zur Gläubigerbefriedigung zur Verfügung stehen und ob sie verwertet, also verkauft werden dürfen. Die vorliegende Untersuchung bietet einen Leitfaden, mithilfe dessen die vielzähligen aus dem Ineinanderwirken von Insolvenzrecht, „Datenrecht“ und Datenschutzrecht resultierenden Problematiken nach aktueller Rechtslage bewältigt werden können.
- TextdokumentDatenpartitionierung und Anfrageoptimierung im Semantischen Internet of Things(Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2023 (Band 24), 2024) Warnke, BenjaminDie Fähigkeit von Semantik Web Datenbanken, heterogene Daten zu verarbeiten, ermöglicht innovative Anwendungen in Wissenschaft, Wirtschaft und Technologie. Der Austausch der Daten zwischen verschiedensten Geräten ist allerdings mit einem hohen Datenverkehr und somit Energieverbrauch verbunden. Im Bereich des Internet of Things (IoT) ist von einer hohen Zahl batteriebetriebener Geräte auszugehen, daher verkürzt ein hoher Energieverbrauch die Lebensdauer der Geräte. Deshalb werden in der hier vorgestellten Dissertation verschiedene Strategien der Verteilung von Daten sowie deren Verarbeitung eingeführt und evaluiert. Dabei wird insbesondere auch die Heterogenität der Netzwerkarchitektur berücksichtigt.
- TextdokumentDesign und Anwendung von Algorithmen für die Genominferenz(Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2023 (Band 24), 2024) Ebler, JanaDie Rekonstruktion der Genomsequenz eines Individuums ist essentiell, um genetische Varianten zu analysieren und deren Effekte zu verstehen. Computergestützte Methoden zur Rekonstruktion solcher Sequenzen basieren oft auf einem Referenzgenom, einer DNA-Sequenz, die die Genomsequenz einer Spezies repräsentiert. Neue Sequenziertechnologien ermöglichen die referenzfreie Rekonstruktion von Genomsequenzen und erlauben es, Pangenom-Graphen zu erstellen, neuartige Datenstrukturen, die im Gegensatz zu einem Referenzgenom die genetische Vielfalt einer Art widerspiegeln. Wir stellen einen neuen Algorithmus für die Analyse genetischer Varianten vor und zeigen, dass wir damit Bereiche des Genoms analysieren können, die zuvor nicht zugänglich waren.
- TextdokumentEine dynamische, Dienste-orientierte Softwarearchitektur für die Anwendung im Automobil(Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2023 (Band 24), 2024) Kampman, AlexandruDiese Arbeit stellt die Automotive Service-oriented Software Architecture (ASOA) vor, eine updatebare, und orchestrierte Dienste-orientierte Softwarearchitektur für den Einsatz im Automobil. Im Gegensatz zu traditionellen, zur Entwurfszeit integrierten Architekturen wird ein mit ASOA implementiertes System zur Laufzeit dynamisch integriert. Durch die Orchestrierung ermöglicht ASOA zudem die Trennung nicht-modularer Aspekte der Systemintegration von systemagnostischen Software-Diensten. Diese Trennung begünstigt die Updatebarkeit der Softwarearchitektur, da Software-Dienste in geringerem Umfang von Update-bedingten Seiteneffekten betroffen sind. ASOA erlaubt außerdem eine detaillierte Introspektion in reaktive Wirkketten, wodurch systematische Optimierungspotenziale hinsichtlich Ressourcenverbrauch und Ende-zu-Ende-Latenzen erschlossen werden. ASOA-Dienste sind sowohl auf zukünftigen High-Performance-Steuergeräten als auch auf ressourcenbeschränkten Mikroprozessoren lauffähig. Darüber hinaus verfügt ASOA über ein Tool für die kollaborative Systementwicklung. Der Einsatz der ASOA wurde in vier vollständigen automatisierten Fahrzeugprotoypen demonstriert, die im Kontext eines deutschlandweiten Großprojektes entstanden sind. Durch die Kombination dieser Merkmale birgt ASOA das Potenzial, Entwicklungszyklen und die Time-to-Market von Softwareinnovationen zu verkürzen. Diese Fähigkeiten sind angesichts der stark wachsenden Bedeutung von Software in der Automobilindustrie von essenzieller Bedeutung.
- TextdokumentEffiziente und skalierbare Simulationen aktiver Hydrodynamik in drei Dimensionen(Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2023 (Band 24), 2024) Singh, AbhinavAktive Materie kann sich aus eigenem Antrieb bewegen und verformen. Dies beschreibt insbesondere lebende Materie, wie biologische Zellen, Muskelgewebe oder Vogelschwärme. Die Erforschung des Verhaltens aktiver Materie wird aber dadurch erschwert, dass die Komplexität ihrer mathematischen Beschreibung hohe Anforderungen an Rechenleistung und numerische Algorithmen stellt. Wir präsentieren Algorithmen und Software zur effizienten Lösung der komplexen partiellen Differentialgleichungen aktiver Materie. Dies basiert auf einem C++ Ausdrucksystem für wissenschaftliches Rechnen, welches Experimente mit verschiedenen numerischen Verfahren in komplexen Geometrien erlaubt. Die Implementierung in der OpenFPM-Software für paralleles Hochleistungsrechnen gewährleistet Performanz und Skalierbarkeit. Algorithmisch präsentieren wir einen gitterlosen numerischen Löser, der direkt auf adaptiven Punktwolken rechnet, was die Handhabung komplexer Geometrien und gekrümmter Oberflächen vereinfacht. In der Anwendung hat unsere Lösung bereits zur Entdeckung neuer physikalischer Phänomene aktiver Materie geführt. Dies zeigt die Bedeutung von Fortschritten in der Informatik für die interdisziplinäre Erforschung lebender Materie.
- TextdokumentEffiziente Zustandsverwaltung mit Persistentem Speicher(Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2023 (Band 24), 2024) Benson, LawrenceIn dieser Arbeit untersuchen wir persistenten Speicher (PMem) in Form von Intel Optane als neue grundlegende Technologie in der Speicherhierarchie für Datenmanagement. Dazu evaluieren wir zuerst die Performance von PMem in einer Vielzahl von Serverkonfigurationen. Darauf aufbauend zeigen wir, wie PMem-spezifische Zugriffsmuster in einem Key-Value-Store (names Viper) zu signifikanten Performancevorteilen gegenüber bisherigen Systemen führen. Wir übertragen diese Erkenntnisse auf Datenstromverarbeitung und zeigen, wie mit Hilfe von PMem sowohl Datenpersistenz als auch hohe Performance erreicht werden können. Abschließend diskutieren wir, wie Erkenntnisse aus der PMem-Forschung auf zukünftige Mehrschicht-Speichertechnologien wie CXL übertragen werden können und wie dadurch die Forschungsergebnisse trotz der Einstellung der Entwicklung von Optane ihre Relevanz behalten. Zusammenfassend zeigen wir einerseits, dass PMem signifikante Leistungsvorteile für Datenverwaltung bietet und andererseits, wie PMem in solchen Systemen eingesetzt werden muss, um optimale Leistung zu erreichen.
- TextdokumentEffiziente, Datenbasierte Wahrnehmung mit Eventkameras(Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2023 (Band 24), 2024) Gehrig, DanielEventkameras messen zeitlich hochauflösende, asynchrone und spärliche Intensitätsänderungen (“Events”), die viel latenz- und datenärmer sind als die einer bildbasierten Hochgeschwindigkeitskamera. Trotz dieser Vorteile, nutzen datenbasierte Methoden nicht ihr volles Potenzial: Sie sind (i) ineffizient, da sie den spärlichen und asynchronen Eventcharakter verwerfen, (ii) anwendungslimitiert wegen der Seltenheit von Datensätzen und (iii) fragil, wegen des geringen semantischen Eventkontexts, der nur ineffizient und unter Verwurf der hohen Zeitauflösung mit komplementärem Bildkontext fusioniert werden kann. Die Dissertation bietet Lösungsansätze zur Effizienzsteigerung von Netzwerken, Erschliessung von Eventdatensätzen und Entwicklung effizienter und zeitlich hochauflösender Bildfusionsalgorithmen. Die entwickelten Algorithmen schalten das volle Potenzial von Eventkameras zur effizienten, robusten und hochauflösenden Wahrnehmung frei.