Institutsseminar/2021-11-12 Zusatztermin

Termin (Alle Termine)

	Datum	Freitag, 12. November 2021
	Uhrzeit	12:00 – 12:50 Uhr (Dauer: 50 min)
	Ort	Raum 348 (Gebäude 50.34)
	Webkonferenz
	Vorheriger Termin	Fr 12. November 2021
	Nächster Termin	Fr 26. November 2021

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Vorträge

Vortragende(r)	Maximilian Georg
Titel	Review of dependency estimation with focus on data efficiency
Vortragstyp	Proposal
Betreuer(in)	Bela Böhnke
Vortragssprache
Vortragsmodus
Kurzfassung	In our data-driven world, large amounts of data are collected in all kinds of environments. That is why data analysis rises in importance. How different variables influence each other is a significant part of knowledge discovery and allows strategic decisions based on this knowledge. Therefore, high-quality dependency estimation should be accessible to a variety of people. Many dependency estimation algorithms are difficult to use in a real-world setting. In addition, most of these dependency estimation algorithms need large data sets to return a good estimation. In practice, gathering this amount of data may be costly, especially when the data is collected in experiments with high costs for materials or infrastructure. I will do a comparison of different state-of-the-art dependency estimation algorithms. A list of 14 different criteria I but together, will be used to determine how promising the algorithm is. This study focuses especially on data efficiency and uncertainty of the dependency estimation algorithms. An algorithm with a high data efficiency can give a good estimation with a small amount of data. A degree of uncertainty helps to interpret the result of the estimator. This allows better decision-making in practice. The comparison includes a theoretical analysis and conducting different experiments with dependency estimation algorithms that performed well in the theoretical analysis.

Vortrag bearbeiten

Vortragende(r)	Karl Rubel
Titel	Umsetzung einer architekturellen Informationsflussanalyse auf Basis des Palladio-Komponentenmodells
Vortragstyp	Bachelorarbeit
Betreuer(in)	Christopher Gerking
Vortragssprache
Vortragsmodus
Kurzfassung	Es ist essentiell, dass Softwaresysteme die Vertraulichkeit von Informationen gewährleisten. Das Palladio Component Model (PCM) bietet bereits Werkzeuge zur Beschreibung von Softwarearchitekturen mit dem Ziel der Vorhersage von Qualitätseigenschaften. Es bietet allerdings keine unmittelbare Unterstützung zur Untersuchung der Vertraulichkeit von Dienstbeschreibungen auf Architekturebene. In dieser Arbeit wird eine Analysetechnik zur Überprüfung einer im PCM modellierten Architektur auf Vertraulichkeitseigenschaften entwickelt. Diese Analyse beruht auf der Untersuchung der im PCM erstellen Dienstbeschreibungen. In der Konzeption wird eine vorhandene Analysetechnik als Grundlage herangezogen und für die Verwendung mit dem PCM adaptiert. Dabei wird die Fragestellung nach der Vertraulichkeit durch Modelltransformation auf eine durch Model Checking überprüfbare Eigenschaft reduziert. Die Genauigkeit und Performance des Ansatzes werden anhand einer Fallstudie evaluiert. Durch die entwickelte Analysetechnik wird es Softwarearchitekten ermöglicht, frühzeitig auf Architekturebene eine Vertraulichkeitsanalyse auf komponentenbasierten Modellen durchzuführen.

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