004 Datenverarbeitung; Informatik
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Program slicing
(2008)
Im Rahmen dieser Diplomarbeit wird das Dienstmodell für Program Slicing, welches von Hannes Schwarz vorgestellt wurde, zu einem komponentenbasierten Referenztool weiterentwickelt und implementiert. Dieses Referenztool verwendet zum Slicen ein Referenzschema für Programmiersprachen, welches ebenfalls in dieser Arbeit eingeführt wird. Die hier eingesetzten Slicing-Verfahren basieren auf diesem Referenzschema. Somit kann das Referenztool als Grundlage zum Slicen von Quellcode in beliebigen Programmiersprachen genutzt werden, wenn das Referenzschema vorab an die Gegebenheiten dieser Sprachen angepasst wird. Exemplarisch wird in dieser Diplomarbeit ein Program Slicing Tool für C-Quellcode entwickelt. Dieses Slicing Tool basiert auf dem Referenztool, in dem es die einzelnen Komponenten des Referenztools bei Bedarf spezialisiert oder in der ursprünglichen Form übernimmt. Damit das Program Slicing Tool als Referenz gelten kann, wird in dieser Arbeit eine einfache, erweiterbare und komponentenbasierte Architektur entwickelt. Diese entsteht durch den Einsatz aktueller Prinzipien der Softwaretechnik.
Die Workshop-Reihe 'Algorithmen und Werkzeuge für Petrinetze' wurde 1994 mit dem Ziel initiiert, in der deutschsprachigen Petrinetz-Community den fachlichen Austausch und die inhaltliche Zusammenarbeit zwischen den mit der Entwicklung und Analyse von Algorithmen beschäftigten Arbeitsgruppen und den im Bereich der Implementierung von Werkzeugen tätigen Arbeitsgruppen zu fördern. Der vorliegende Sammelband enthält die Vorträge, die auf dem Workshop präsentiert worden sind. Um auch die Vorstellung von noch unfertigen Ideen oder von in Entwicklung befindlichen Werkzeugen zu ermöglichen, fand wie in den vergangenen Jahren kein formaler Begutachtungsprozess statt. Die eingereichten Beiträge wurden lediglich auf ihre Relevanz für das Workshop-Thema hin geprüft.
Probability propagation nets
(2008)
In der vorliegenden Arbeit wird eine Petri-Netz-Repräsentation für die Propagation von Wahrscheinlichkeiten und Evidenzen (Likelihoods) vorgestellt und auf probabilistische Horn-Abduktion sowie Fehlerbäume und Bayes-Netze angewendet. Diese sogenannten Wahrscheinlichkeits-Propagations-Netze (probability propagation nets) machen Propagations-Prozesse transparent, indem sie strukturelle und dynamische Aspekte in einer homogenen Darstellung vereinen. Anhand populärer Beispiele wird verdeutlicht, dass Wahrscheinlichkeits-Propagations-Netze die Propagations-Prozesse - besonders im Hinblick auf die Bayes-Netz-Algorithmik - anschaulich darstellen und gut nachvollziehbar machen, so dass sie sich für die Analyse und Diagnose probabilistischer Modelle eignen. Durch die Repräsentation von Fehlerbäumen mit Wahrscheinlichkeits-Propagations-Netzen können diese Vorzüge auf die Modellierung technischer Systeme übertragen werden.
Datenflussmodelle in der Literatur weisen oftmals einen hohen Detailgrad auf, der sich auf die auf den Modellen durchgeführten Datenflussanalysen überträgt und diese somit schwerer verständlich macht. Da ein Datenflussmodell, das von einem Großteil der Implementierungsdetails des modellierten Programms abstrahiert, potenziell leichter verständliche Datenflussanalysen erlaubt, beschäftigt sich die vorliegende Masterarbeit mit der Spezifikation und dem Aufbau eines stark abstrahierten Datenflussmodells und der Durchführung von Datenflussanalysen auf diesem Modell. Das Modell und die darauf arbeitenden Analysen wurden testgetrieben entwickelt, sodass ein breites Spektrum möglicher Datenflussszenarien abgedeckt werden konnte. Als konkrete Datenflussanalyse wurde unter anderem eine statische Sicherheitsprüfung in Form einer Erkennung unzureichender Nutzereingabenbereinigungen durchgeführt. Bisher existiert kein Datenflussmodell auf einer ähnlich hohen Abstraktionsebene. Es handelt sich daher um einen einzigartigen Lösungsentwurf, der Entwicklern die Durchführung von Datenflussanalysen erleichtert, die keine Expertise auf diesem Gebiet haben.
Im Rahmen dieser Diplomarbeit wird erforscht, wie bestehende Tools zur Berechnung von Softwaremetriken über COBOL-Quelltexte mit den vorhandenen Entwicklerwerkzeugen der Debeka Versicherungsgruppe interoperabel gemacht werden können. Der Text richtet sich primär an Leser aus dem Bereich der Informatik. Zum Verständnis wird ein Wissensstand vergleichbar dem eines Informatikers mit abgeschlossenem Bachelorstudium oder Vordiplom vorausgesetzt.
This paper proposes model-driven techniques to extend IBM- SOMA method towards migrating legacy systems into Service-Oriented Architectures (SOA). The proposal explores how graph-based querying and transformation techniques enable the integration of legacy assets into a new SOA. The presented approach is applied to the identification and migration of services in an open source Java software system.
In IT-Systemen treten viele Datenschutzrisiken auf, wenn Datenschutzbedenken in den frühen Phasen des Entwicklungsprozesses nicht angemessen berücksichtigt werden. Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) schreibt das Prinzip des Datenschutz durch Technikgestaltung (PbD) vor. PbD erfordert den Schutz personenbezogener Daten von Beginn des Entwicklungsprozesses an, durch das frühzeitige Integrieren geeigneter Maßnahmen. Bei der Realisierung von PbD ergeben sich nachfolgende Herausforderungen: Erstens benötigen wir eine präzise Definition von Datenschutzbedenken. Zweitens müssen wir herausfinden, wo genau in einem System die Maßnahmen angewendet werden müssen. Drittens ist zur Auswahl geeigneter Maßnahmen, ein Mechanismus zur Ermittlung der Datenschutzrisiken erforderlich. Viertens müssen bei der Auswahl und Integration geeigneter Maßnahmen, neben den Risiken, die Abhängigkeiten zwischen Maßnahmen und die Kosten der Maßnahmen berücksichtigt werden.
Diese Dissertation führt eine modellbasierte Methodik ein, um die oben genannten Herausforderungen zu bewältigen und PbD zu operationalisieren. Unsere Methodik basiert auf einer präzisen Definition von Datenschutzbedenken und umfasst drei Untermethodiken: modellbasierte Datenschutzanalyse, modellbasierte Datenschutz-Folgenabschätzung und datenschutzfreundliche Systemmodellierung. Zunächst führen wir eine Definition für Datenschutzpräferenzen ein, anhand derer die Datenschutzbedenken präzisiert werden können und überprüft werden kann, ob die Verarbeitung personenbezogener Daten autorisiert ist. Zweitens präsentieren wir eine modellbasierte Methodik zur Analyse eines Systemmodells. Die Ergebnisse dieser Analyse ergeben die Menge der Verstöße gegen die Datenschutzpräferenzen in einem Systemmodell. Drittens führen wir eine modellbasierte Methode zur Datenschutzfolgenabschätzung ein, um konkrete Datenschutzrisiken in einem Systemmodell zu identifizieren. Viertens schlagen wir in Bezug auf die Risiken, Abhängigkeiten zwischen Maßnahmen und Kosten der Maßnahmen, eine Methodik vor, um geeignete Maßnahmen auszuwählen und in ein Systemdesign zu integrieren. In einer Reihe von realistischen Fallstudien bewerten wir unsere Konzepte und geben einen vielversprechenden Ausblick auf die Anwendbarkeit unserer Methodik in der Praxis.
Die vorliegende Arbeit bietet ein Konzept für die Implementierung eines Web-Usage-Mining-Systems. Besonderer Schwerpunkt der Arbeit ist die Orientierung an Anwendungsgebieten mit hohem Besuchsaufkommen. Dazu liefert die Arbeit einen Ueberblick ueber ausgewaehlte Messmethoden und Erfassungstechniken für die Nutzungsanalyse von Web-Zugriffen und bietet zu den einzelnen Aspekten Strategien an, die auch bei hohem Datenaufkommen pertinente Speicher- und Abfragekomplexitaet gewaehrleisten.