Sommersemester 2019
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Neuigkeiten aus der Lehre
Kolloquiumsvortrag: 26. März 2019, Andreas Buck
The Practical Application of Differential Privacy in the Automotive Domain
Das Auswerten von Nutzerdaten birgt erhebliches Potential für die Verbesserung von Produkten und Diensten. Um Nutzer vor schädlicher Verwertung zu schützen, werden deren Daten anonymisiert. Traditionellen Anonymisierungstechniken fehlt es trotz jahrelanger Anwendung an einem konkreten Versprechen an Sicherheit, welches Individuen gegeben werden kann. Differential Privacy (DP) stellt anonymisierenden Algorithmen die mathematische Bedingung, dass Daten einzelner Nutzer nur eingeschränkt Auswirkung auf Ergebnisse haben und kann somit ein Versprechen geben. Obwohl bereits über eine Dekade alt und in der Forschung ein großer Erfolg, sind Anwendungen von DP in der Praxis immer noch rar. Diese Arbeit untersucht die praktische Anwendbarkeit von DP in der Automobilindustrie. Um den Zugang zu DP zu vereinfachen, werden zunächst Kriterien identifiziert, die beim Entwurf eines Anonymisierungskonzeptes eine Rolle spielen. Anhand dieser Kriterien wird ein Schema erarbeitet, welches die Zuordnung von konkreten Anwendungsfällen zu DP Mechanismen vereinfacht. Zur Einbindung von DP in die Datenverarbeitung wird ein leichtgewichtiges Anonymisierungsframework vorgestellt. Es implementiert verschiedene Mechanismen, die Local Differential Privacy (LDP), eine besonders strikte Variante von DP, erfüllen. Das Framework wird in eine aktive Big Data Plattform integriert. Anhand eins beispielhaften Anwendungsfalls werden die Performanz und die Resultate verschiedener LDP Algorithmen auf der Plattform erprobt und evaluiert. Ort: Raum 04.137, Martensstr. 3, Erlangen Zeit: 10:15 UhrVeröffentlicht am 2018-12-03 08:47:02 (Permalink)
Kolloquiumsvortrag 22. Januar 2019, Florian Korschin
Aufbau eines Demo-Prototyps zur blockchainbasierten Koordinierung einer Energiezelle
Im Rahmen der nachhaltigen Umstellung der deutschen Energieversorung, findet eine zunehmende Dezentralisierung des Energiesystems statt, die Anzahl der Akteure und somit die Komplexität im Energiesystem steigt stark an und die Volatilität der erneuerbaren Energien erfordert neue Flexibilitätsoptionen um auch weiterhin Systemstabilität zu gewährleisten. In diesem Kontext ist es notwendig neue dezentrale Kontrollstrukturen zu designen und entwickeln die den Anforderungen des zukünftigen Energiesystems entsprechen. Als Grundlage für die vorliegende Arbeit dient eine dezentrale blockchainbasierte Appliklation, welche die Systemstabilität eines kleines Dorfes sicherstellt. Das Dorf besteht hierbei aus mehreren Haushalten, welche jeweils als einzelne Energiezelle simuliert werden. Hardwaretechnisch besteht jeder Haushalt bereits aus einem Rasperry Pi, welches in ein mit einem 3D-Drucker erstelltem Haus eingebettet ist. Die bestehende Infrastruktur wird innerhalb dieser Arbeit derart erweitert, dass daraus ein Demonstrator ensteht, mittels welchem eine Interaktion mit dem Haushalt als auch eine Anzeige des aktuellen Zustandes möglich ist. Dazu soll der Zustand der Einspeisung und des Verbrauches auf Displays (auf den Häuserdächern) visualisiert und eine User Interaktion mit dem Modell ermöglicht werden. Die vorliegende Arbeit erläutert zunächst die vorhande Infrastruktur. Daraufhin wird ein Konzept zur Erstellung der GUI und die daraus entstehende Softwarearchitektur dargestellt. Ort: Raum 04.137, Martensstr. 3, Erlangen Zeit: 10:15 UhrVeröffentlicht am 2018-11-27 13:35:34 (Permalink)
Kolloquiumsvortrag: 15. Januar 2019, Fabian Scheidig
Einsatz von OPC-UA als Kommunikationsprotokoll in medizinischen Geräten
OPC UA oder auch IEC 62541 ist ein Standard der Industrie 4.0 für Maschinenbeschreibung und Kommunikation. Maschinen, unabhängig von Herstellern, können somit die Fähigkeiten anderer Maschinen automatisch erkennen und selbstständig interagieren. Über die gleiche Schnittstelle können Service, IT oder Management zugreifen, um den aktuellen Status des Systems auszulesen oder große Datenmengen für Prognosen zu sammeln. Die ehemalige Verbindungsschicht zwischen Maschine und Mensch kann dadurch eingespart werden. Hierdurch, und da der Standard gebührenfrei und ohne Lizenzauflagen genutzt werden kann, können Kosten, Hardware und Entwicklungsaufwand reduziert werden. Heute bestehen medizinische Geräte wie MRT-, CT- oder Röntgengeräte aus vielen ”embedded platforms”. Diese kommunizieren über unterschiedliche Schnittstellen und Protokolle miteinander. Kaufbare Komponenten müssen noch einmal entwickelt, angepasst oder durch ein Gateway integriert werden, um mit diesen Schnittstellen kommunizieren zu können. Dies erfordert zusätzlichen Aufwand, der durch die Nutzung eines weit verbreiteten Standards, wie dem Industrie 4.0 Standard OPC UA, vermieden werden kann. In dieser Thesis wird geprüft, ob OPC UA den Medizin-Normen und notwendigen Timings genügt. Des Weiteren werden vorhandene Implementierungen verglichen. Es wird ein Beispielsystem zur Ansteuerung der Achsen entwickelt. Der Prototyp basiert auf der Patientenliege. Hierbei wird auf Anpassungsfähigkeit an unterschiedliche Achsentypen, Sicherheit, Performance, den aktuellen Stand der Spezifikation und mögliche zukünftige Features eingegangen. Der Stack ”open62541” ist effizient. Es ist eine ausführliche Dokumentation mit Beispielcode vorhanden. Die Namensgebung von Variablen und Funktionen ist schlüssig. Die Community ist freundlich und hilfsbereit. Gefundene medizinischen Normen, so wie geforderten Intervalle können eingehalten werden. Angeschlossene Achsen werden vom Server dynamisch erkannt. Ein Client stellt diese mit einer GUI dem Nutzer zur Verfügung. Ort: Raum 04.137, Martensstr. 3, Erlangen Zeit: 10:15 - 11:00 UhrVeröffentlicht am 2018-11-22 13:14:09 (Permalink)
Kolloquiumsvortrag: 18. Dezember 2018, Ramesh Palwai
Development and Evaluation of Adaptive Methods for Fault Detection in Building Operation
In order to ensure fault-free and energy-efficient building operation, it is necessary to acquire and analyze relevant time series data, such as system temperatures, control signals or weather data. For a largely automated analysis of these data with regard to suboptimal operating states / errors, different methods can be used. Promising methods are common regression and classification methods, such as linear regression, support vector machines, decision trees, or naive Bayes classifiers. A prerequisite for the functioning of these and similar methods is the existence of a training data set which covers as far as possible (nominal and faulty) system states. Since this requirement is not fulfilled in practice in most cases, one can pass on to adjust the training data set gradually during operation. Ort: Raum 04.137, Martensstr. 3, Erlangen Zeit: 18. Dezember 2018, 11:00 UhrVeröffentlicht am 2018-11-19 10:29:53 (Permalink)
Kolloquiumsvortrag: 18. Dezember 2018, Daniel Rosenmüller
Umsetzung von DIY-Plattformen im Prototypenbau bei Automobilen
Die Umsetzung von Elektronik im Prototypenbau bei Automobilen steht vor Herausforderungen, neue Technologien schnell, einfach und funktional zu entwickeln, jedoch flexibel zu bleiben um einzelne Module ad-hoc austauschen zu können. DIY-Plattformen, wie die Arduino Produktfamilie oder der Raspberry Pi sind heutzutage gängige Methoden, um Elektronik-Projekte jeglicher Art schnell und günstig zu entwickeln. Da sie ebenfalls in der Internet of Things (IoT) Welt hohe Beliebtheit haben, wächst die Erweiterungsmöglichkeit stetig, um Sensoren und Aktuatoren jeglicher Art damit zu steuern und auch komplexe Logiken zu implementieren. Auch Anbindungen an die Fahrzeugelektronik sind damit umsetzbar, um beispielsweise Bus-Systeme, wie den LIN-Bus, damit anzusteuern. Fahrzeugbezogene Sensoren können somit ebenfalls gelesen werden und Aktuatoren algorithmisch gesteurt werden. Dieser Vortrag zeigt Wege mit vielen Beispielen, wie Problemansätze mit DIY-Plattformen einfach zu entwickeln sind, um einen Überblick zu schaffen, wie mächtig diese Technologien heutzutage sind. Ort: Raum 04.137, Martensstr. 3, 91058 Erlangen Zeit: 10:15 UhrVeröffentlicht am 2018-10-22 15:20:25 (Permalink)