Institutsseminar/2023-01-13

Aus SDQ-Institutsseminar
Version vom 1. Juli 2022, 13:06 Uhr von Sophie Corallo (Diskussion | Beiträge)
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Termin (Alle Termine)
Datum Freitag, 13. Januar 2023
Uhrzeit 11:30 – 12:45 Uhr (Dauer: 75 min)
Ort Raum 348 (Gebäude 50.34)
Webkonferenz https://sdqweb.ipd.kit.edu/wiki/SDQ-Oberseminar/Microsoft Teams
Vorheriger Termin So 1. Januar 2023
Nächster Termin Fr 20. Januar 2023

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Vorträge

Vortragende(r) Felix Pieper
Titel Beyond Similarity - Dimensions of Semantics and How to Detect them
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Sophie Corallo
Vortragssprache
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung Semantic similarity estimation is a widely used and well-researched area. Current state-of-the-art approaches estimate text similarity with large language models. However, semantic similarity estimation often ignores fine-grain differences between semantic similar sentences. This thesis proposes the concept of semantic dimensions to represent fine-grain differences between two sentences. A workshop with domain experts identified ten semantic dimensions. From the workshop insights, a model for semantic dimensions was created. Afterward, 60 participants decided via a survey which semantic dimensions are useful to users. Detectors for the five most useful semantic dimensions were implemented in an extendable framework. To evaluate the semantic dimensions detectors, a dataset of 200 sentence pairs was created. The detectors reached an average F1 score of 0.815.
Vortragende(r) Nikita Nesterov
Titel Sicherheitsbewertung des Standards International Data Spaces im Kontext des Eclipse Dataspace Connectors
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Jan Wittler
Vortragssprache
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung Der gegenwärtige Stand der Industrie wurde mit dem Konzept der Industrie 4.0 erfasst. Die Industrie 4.0 ist gekennzeichnet durch eine kontinuierliche Interaktion zwischen Technologien, die große Datenmengen gemeinsam nutzen, austauschen und verarbeiten. Damit entstehen neue Herausforderungen für die Datentransfertechnologien.

Auf diese Weise prägt die Nachfrage der Industrie das Konzept der Datensouveränität, das für die gemeinsame Nutzung von Daten durch Unternehmen gilt. Datensouveränität für Unternehmen bedeutet, dass das Unternehmen, das über die Daten verfügt und beschließt, diese Daten weiterzugeben, die Regeln für die Verwendung dieser Daten festlegt. Hierdurch behält das Unternehmen die Kontrolle über seine Daten, wenn es diese gemeinsam mit anderen Unternehmen nutzt. Die deutsche Regierung und deutsche Unternehmen haben mit der Ausarbeitung des International Data Space (IDS) Architekturmodells einen Schritt in Richtung Datensouveränität getan. IDS beschreibt abstrakt die Architektur von Datenräumen, innerhalb derer der souveräne Datentransfer bereitgestellt wird. Eine Schlüsselkomponente der IDS-Architektur ist der Datenraum-Konnektor, über den sich Unternehmen mit einem Datenraum verbinden und Daten austauschen. Der Eclipse Dataspace Connector (EDC) implementiert den abstrakten IDS Konnektor. Da es sich bei EDC um eine junge Technologie handelt, gibt es keine Untersuchungen, um zu prüfen, ob sie den souveränen Datentransfer vollständig unterstützt.

Deshalb wurde im Rahmen dieser Bachelorarbeit eine Analyse der Sicherheit von EDC als eine Technologie, die den souveränen Datentransfer bereitstellt, durchgeführt. Die Methodik für diese Analyse war die STRIDE Bedrohungsmodellierung. Das System wurde auf Gegenmaßnahmen zu diesen Bedrohungen untersucht, sowie Testfälle zur Validierung der Gegenmaßnahmen implementiert.

Der Vorteil der Bachelorarbeit sind die Ergebnisse der Sicherheitsanalyse, die eine Liste der Bedrohungen der EDC Architektur identifizieren. Für alle Bedrohungen, bis auf eine, werden in EDC die entsprechenden Gegenmaßnahmen implementiert. Die Implementierung für die nicht behobene Bedrohung befindet sich zur Zeit der Bachelorarbeit in Entwicklung.

Als Ergebnis dieser Arbeit konnten wir zeigen, dass die Konzepte der Datensouveränität im EDC das International Data Spaces Reference Architecture Model umsetzt. Die durchgeführte Analyse hat gezeigt, dass die EDC Architektur eine sichere Umsetzung vom International Data Spaces Reference Architecture Model ist.

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Hinweise