http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/11566 2026-07-23T11:14:16Z http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/11775 Datenschutz im PArADISE Grunert, Hannes; Heuer, Andreas Durch die Ereignisse in den vergangenen Jahren ist die Integration von Datenschutzmechanismen in Informationssysteme wieder ein zentrales Forschungsproblem geworden. Insbesondere in smarten, dem Menschen assistierenden Umgebungen werden in vielen Fällen mehr Informationen generiert und verarbeitet als die Analysefunktionen des Assistenzsystems benötigen. Der in diesem Artikel beschriebene Forschungsansatz stellt ein Framework für Anwendungsentwickler und Nutzer zur Durchsetzung von Datenschutzbestimmungen in ubiquitären Umgebungen vor, welches insbesondere den Aspekt der Datensparsamkeit in einer heterogenen Systemumgebung realisieren soll.Eine Verwendung des Frameworks kann sowohl in Peer-to-Peer-Umgebungen als auch in festgelegten Client-Server-Hierarchien erfolgen. Durch die Aufteilung der Anfrageverarbeitung in eine Vorverarbeitungsphase, in der die ursprüngliche Anfrage umgeschrieben wird, und in eine nachgelagerte Anonymisierungsphase wird ein hohes Datenschutzniveau als auch ein geringer Informationsverlust erreicht. PArADISE wird als Prototyp für Softwareentwickler im Bereich der Modellbildung für Intentions- und Situationserkennung in Assistenzsystemen entwickelt. Eine Verwendung des Frameworks in weiteren Anwendungsbereichen ist jedoch ebenso möglich. 2016-01-01T00:00:00Z http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/11778 Dissertationen 2016-01-01T00:00:00Z http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/11783 On Textual Analysis and Machine Learning for Cyberstalking Detection Frommholz, Ingo; al-Khateeb, Haider M.; Potthast, Martin; Ghasem, Zinnar; Shukla, Mitul; Short, Emma Cyber security has become a major concern for users and businesses alike. Cyberstalking and harassment have been identified as a growing anti-social problem. Besides detecting cyberstalking and harassment, there is the need to gather digital evidence, often by the victim. To this end, we provide an overview of and discuss relevant technological means, in particular coming from text analytics as well as machine learning, that are capable to address the above challenges. We present a framework for the detection of text-based cyberstalking and the role and challenges of some core techniques such as author identification, text classification and personalisation. We then discuss PAN, a network and evaluation initiative that focusses on digital text forensics, in particular author identification. 2016-01-01T00:00:00Z http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/11773 Unerfreulich auskunftsfreudig: Inferenzangriffe auf DNS-Anfragen bedrohen unsere Privatsphäre Herrmann, Dominik Das Domain Name Systems (DNS) ist ein Auskunftsdienst, der die leicht zu merkenden Domains in IP-Adressen übersetzt. In diesem Beitrag werden Beobachtungsmöglichkeiten im DNS vorgestellt, welche die Privatsphäre von Internetnutzern bedrohen. Mit den beschriebenen Inferenzangriffen können die Betreiber von Nameservern mehr Informationen über ihre Nutzer gewinnen als bisher gedacht. Insbesondere wird ein Verfahren zum verhaltensbasierten Tracking beschrieben, mit dem die Aktivitäten von Nutzern unbemerkt über längere Zeiträume verfolgt werden können. Darüber hinaus werden Techniken vorgeschlagen, mit denen eine datenschutz- und zugleich benutzerfreundlichere Namensauflösung realisierbar wäre. 2016-01-01T00:00:00Z