Implementing "Testbed Hyper Nodes" in Java

Status: abgeschlossen
Betreuer: Horst Hellbrück , Torsten Teubler
Student: Li Bo

Themengebiet

Wireless sensor networks (WSN) are networks of small computers equipped with sensors and thus perceive their environment. WSN and their applications are well studied for many years and are still a vibrant research topic. In the past WSN research used only simulators were results depend often on theoretical models. Today, so called testbeds are used. A testbed is an existing deployment of WSN nodes in a lab environment allowing researchers to test their algorithms and applications under real world conditions, harsh RF environment and limited resources. The latter point is sometimes problematic during prototyping and evaluation of algorithms and applications because more resources are needed e.g. for enhanced logging capabilities. In this work this issue should be overcome by developing "Testbed Hyper Nodes" in Java.

Details

CoSA research group runs a testbed recently consisting of six infrastructure nodes and six mobile nodes. Each sensor node is equipped with a so called gateway (industrial PC) running the testbed management software Wisebed. Wisebed is implemented in Java and it allows easy development of extensions to attach custom kinds of sensor nodes. In this work a "Testbed Hyper Node" has to be developed in Java running at testbed gateways. This hyper node uses an existing interface for RF communication (Atmel Raven Stick) to interact with other sensor nodes. Therefore, a Wisebed driver has to be developed for deploying actual application code. Furthermore, a library is needed encapsulating primitives for the hyper node like sending and receiving messages and an interface for (virtual-)sensors. The hyper node opens a variety of applications in a WSN testbed. It allows rapid prototyping of algorithms, implementation of "non-invasive" evaluation methods for RF traffic and Internet gateways because we can use all networking capabilities from the PC.

Aufgaben

  • Wisebed driver for deploying actual hyper node application code.
  • Library for the hyper node encapsulating primitives like sending and receiving messages and an interface for (virtual-)sensors. The developer of a hyper node has to be able to test an application locally.
  • An example application for the hyper node
  • All code must be well documented.

Voraussetzungen

  • Very good skills in problem-abstraction
  • Good knowledge of Java programming
  • Willingness to work with Maven (Build-Management-Tool)
  • Good self-organized working skills
  • Good knowledge of the English language

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.).