Abschlussarbeiten aus dem Bereich Privacy und Security

Die genaue Aufgabenstellung bzw. der Schwerpunkt kann individuell abgestimmt werden. Bei Interesse wenden Sie sich bitte an Dorina Gumm (dorina.gumm@th-luebeck.de).

Gamedesign for Security and Privacy (GSP)

Spielerisch lernen: Wie funktioniert Cross-Site-Scripting? Wie kann ein Identitätsdiebstahl erfolgen? Wie können Plattformzugänge gesichert werden? Warum sollte man Kommunikation verschlüsseln? Entwickeln Sie Spiele, mit denen Sie die Spieler an Themen aus dem Bereich Sicherheit, Selbstschutz und Privacy heranführen.

In dem GSP-Projekt geht es um die Frage, wie o.g. Themen mittels Gamification erlebbar und damit einem breiteren Adressatenkreis zugänglich gemacht werden können. Ziel ist es, die Awareness für diese Themen in der Gesellschaft als auch in Unternehmen zu fördern (Digitale Mündigkeit). Wenn Sie daran Interesse haben, können Sie sich diesen Themen im Rahmen von Design- und Praxisprojekten sowie Abschlussarbeiten widmen.

Datenschutz, Datenhandel und Datenanalyse (D3)

Datenschutz und Usability: Datenschutz wird öffentlich häufig als Innovationshemmer dargestellt, der Funktionsumfang und Usability von Anwendungen beeinträchtigt. Ist dem wirklich so? Wie können Anwendungen datenschutz- und benutzungsfreundlich entwickelt werden? Welche Mechanismen zur Anonymisierung/Pseudonymisierung gibt es und wie können sie im Design-Prozess berücksichtigt werden?

Mit Daten den Fachbereich gestalten: Mit öffentlichen Daten können hilfreiche Tools für den Alltag, spezielle Aufgaben oder das Gemeinwohl entwickelt werden (z.B. ÖPNV-Fahrpläne, Wetterdaten für Wassersportgebiete, Feinstaubmessungen). Mit welcher Art Daten könnte die Lehre und der Alltag am Fachbereich verbessert werden? Wie könnten diese in Web-Anwendungen genutzt und aufbereitet werden? Welche gesellschaftlichen Fragen sind damit verbunden?

Lernprozesse mit Daten unterstützen: Unter den Schlagworten Learning Analytics und Educational Datamining werden derzeit Ansätze diskutiert, wie Lernende automatisiert beim Lernen unterstützt werden können. Dazu werden viele persönliche Daten erhoben, aus denen der Lernstand und Lernbedarfe analysiert werden sollen. Hieraus ergeben sich Fragen bezüglich des Datenschutzes, der Verlässlichkeit der Ergebnisse als auch bzgl. gesellschaftlicher Fragestellungen (z.B. der Rolle von Lehrenden, Anforderungen an Lernende, Stellenwert von Bildungsmaßnahmen u.ä.).

Enhancement of a Code Generator for System Integration in the Context of AUV Control

Status: abgeschlossen
Betreuer: Horst Hellbrück/a> , Torsten Teubler
Student: n.a.

Themengebiet

In the context of the BOSS (Bionic Observation and Survey System) project we are developing an autonomous, intelligent, and cooperative behavior for AUV (Autonomous Underwater Vehicles). For autonomous and intelligent control so called expert systems turn out as a proven solution. Therefore, we integrated an expert system (CLIPS) into a command and control software (DUNE) for AUV's. From our previous work in that field we learned that this integration can be achived with automatically generated code using existing information. We also learned that our current approach can be enhanced by using sophisticated mechanisms of the CLIPS expert system.

Details

In this work an existing code generator implemented at the COSA research group has to be enhanced to generate code for DUNE-CLIPS integration based on the CLIPS object system (COOL). Furthermore, mechanisms in CLIPS have to be implemented to ease the use for expert systems programmers. Details of the implementation are discussed with the supervisor during the thesis work.

Aufgaben

  • Getting familiar with code generation using our existing approach.
  • Implemetation of a code generator (in C) for DUNE-CLIPS integration based on the CLIPS object system COOL.
  • The implementation has to provide mechanisms to ease the use for expert system developers e.g. by extending the CLIPS functionality.
  • The implementation has to be tested with a CLIPS program covering all integration features proving that the approach is functional.

Voraussetzungen

  • Good knowledge of C/C++.
  • Willingness to learn the basics of the CLIPS expert system including the object system COOL.
  • Very good skills in problem-abstraction.
  • Good self-organized working skills.
  • Knowledge of the English language.