Institutsseminar/2023-01-20

Termin (Alle Termine)
	Datum	Freitag, 20. Januar 2023
	Uhrzeit	11:30 – 12:30 Uhr (Dauer: 60 min)
	Ort	Raum 348 (Gebäude 50.34)
	Webkonferenz
	Vorheriger Termin	Fr 13. Januar 2023
	Nächster Termin	Fr 20. Januar 2023

Termin in Kalender importieren: iCal (Download)

Vorträge

Vortragende(r)	Fabian Palitza
Titel	Fallstudie zur Privatsphäre in Connected-Car Systemen
Vortragstyp	Bachelorarbeit
Betreuer(in)	Nicolas Boltz
Vortragssprache
Vortragsmodus	in Präsenz
Kurzfassung	In jedem Software-System, in dem Nutzerdaten anfallen, muss deren Verarbeitung strengen Auflagen unterliegen. Das bislang strengste und am weitesten verbreitete dieser Gesetze ist die Europäische Datenschutz-Grundverordnung. Um unter dieser Verordnung Daten legal zu verarbeiten, ist es für Software-Entwickler sehr günstig, diese so früh wie möglich im Entwicklungsprozess zu berücksichtigen. Eine Möglichkeit, um datenschutzrechtliche Verstöße zur Designzeit festzustellen, ist die Datenflussanalyse. Dabei werden dem konventionellen Software-Modell noch Eigenschaften hinzugefügt, ebenso wie den modellierten Daten. Aus dem Aufruf-Graphen kann dann ein Datenflussdiagramm erstellt werden, welches anzeigt, welche Daten von welchen Komponenten wohin fließen. Diese Arbeit beschreibt eine Fallstudie, in welcher die Datenflussanalyse in einem konkreten System untersucht wird. Zunächst werden Anforderungen aufgestellt, welche eine Fallstudie der Bereiche Mobilität und Datenschutz erfüllen muss. Der wissenschaftliche Beitrag dieser Arbeit liegt dann in diesen Anforderungen sowie der testweisen Durchführung der Fallstudie. Dabei wird ein fiktives Ride-Pooling Unternehmen modelliert. Das Modell wird mithilfe der Datenflussanalyse untersucht, und aus den Ergebnissen werden Schlüsse über die Analyse gezogen.

Vortragende(r)	Michael Hirsch
Titel	Performance-Modellierung des Mechanik-Lösermoduls in der Multi-Physik-Anwendung Pace3D
Vortragstyp	Bachelorarbeit
Betreuer(in)	Larissa Schmid
Vortragssprache
Vortragsmodus	in Präsenz
Kurzfassung	Für Nutzende des Mechanik-Lösermoduls von Pace3D ist es schwierig vorherzusagen, wie sich unterschiedliche Konfigurationen auf die Rechenzeit auswirken. Um das Verständnis dafür zu schaffen, welcher Einfluss von verschiedenen Konfigurationsoptionen auf die Laufzeit ausgeht, wird eine Performance-Modellierung des Mechanik-Lösermoduls von Pace3D durchgeführt. Das gewählte Verfahren zur Performance-Modellierung unterstützt bisher nur die Berücksichtigung numerischer Konfigurationsoptionen. Das Verfahren wird deshalb erweitert, sodass sich auch binäre Konfigurationsoptionen berücksichtigen lassen. Zur Evaluierung der Performance-Modelle wird ausgewertet, wie gut interpolierte und extrapolierte Testpunkte vorhergesagt werden. Unter Verwendung ausschließlich numerischer Eingabeparameter wird eine Genauigkeit von 87,99 % erzielt. Das Modell mit numerischen sowie einem binären Parameter erzielt eine Genauigkeit von 89,14 %.

Neuen Vortrag erstellen

Hinweise

https://sdqweb.ipd.kit.edu/wiki/SDQ-Oberseminar/Microsoft_Teams