Institut für Informatik

Mit der rasanten Verbreitung von Netztechnologien und -diensten sowie deren Durchdringung des privaten wie des geschäftlichen Bereichs steigt der Bedarf an sicheren IT-Systemen. Immer häufiger auftretende Angriffe auf vernetzte IT-Systeme mit zum Teil extrem hohem wirtschaftlichen Schaden für die betroffenen Firmen verdeutlichen den Bedarf nach wirksamen Sicherheitsmaßnahmen. Diese Vorlesung besch?ftigt sich mit ausgew?hlten Sicherheitsanforderungen und -mechanismen und deren Umsetzung in verteilten Systemen. Themen sind unter anderem: Security Engineering und Security Management Bedrohungen und Gef?hrdungen Kryptographische Grundlagen Sicherheitsmechanismen und deren Realisierung Netz-Sicherheit [mehr]

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„Web-Informationssysteme” ist ein Sammelbegriff für Systeme und Anwendungen, die Daten im World Wide Web verwalten und zugänglich machen, beispielsweise durch keyword-Suche wie in Google oder durch Anfragesprachen wie XPath. Die unüberschaubaren Datenmengen im World Wide Web erfordern zunehmend, dass diese Daten nicht nur von Menschen, sondern automatisch verarbeitet werden. Dazu müssen entweder aus den bestehenden unstrukturierten Daten verwendbare Strukturen automatisch abgeleitet werden oder die Daten bereits mit Struktur angereichert abgelegt werden. Eine besondere Rolle für diesen Zweck spielen Markup-Sprachen wie HTML und XML: HTML unterstützt hauptsächlich die Repräsentation von Strukturen, die typisch für Textdokumente sind. Die Verarbeitung von HTML-Dokumenten erfordert oft ein aufwendiges und schwer zu automatisierendes Verständnis der darin enthaltenen natürlichsprachlichen oder visuellen Informationen. Im Gegensatz dazu ermöglicht XML eine reiche Datenmodellierung nach einem Modell „semi-strukturierter Daten”, das die Präzision von konventionellen Datenbanksystemen erhält, aber mehr Flexibilität erlaubt. Der Preis für diese Flexibilität sind komplexere Schema- und Anfragesprachen. XML unterstützt die Modellierung von Daten aus einer einzigen Quelle (z.B. von Amazon), ist aber schlecht geeignet, um Daten aus verschiedenen Quellen zu verknüpfen (z.B. Zensusdaten, Amazon und FaceBook). Um solche Verknüpfungen zu ermöglichen, wird heutzutage meist RDF verwendet. RDF erlaubt die Modellierung von beliebigen Relationen zwischen durch URIs bezeichneten Entitäten. Anders als bei XML, wo die Semantik der Daten implizit bleibt (beispielsweise in der Anwendungslogik der Quelle), stellt RDF auch eine rudimentäre Semantik für die modellierten Daten zur Verfügung und erleichtert dadurch die Verwendung von Daten aus unterschiedlichen Quellen. Das Modul behandelt diese drei Themenbereiche jeweils in vier Aspekten: 1. Unstrukturierte Daten oder das Web der Dokumente: HTML 1. Grundlagen: HTML, Hypertext-Modelle, CSS, HTTP, Information Retrieval 2. Anwendungen: Suchmaschinen und Netzwerk-Analyse (PageRank, HITS) 3. Anfragesprachen: Schlüsselwort-Anfragesprachen 4. Engineering: MapReduce zur Netzwerk-Analyse 2. Semi-strukturierte Daten oder das Web der Daten: XML 1. Grundlagen: XML, Datenmodell, Baum- vs. Graph-Struktur, DTD und XML Schema 2. Anwendungen: Google Suggest 3. Anfragesprachen: XPath und XQuery 4. Engineering: Auswertung von XPath, Labelling schemes 3. Semantic Web oder das Web der Metadaten: RDF/S 1. Grundlagen: RDF, RDFS, Datenmodell, Semantik 2. Anfragesprachen: SPARQL 3. Anwendungen: Social Semantic Media 4. Engineering: MapReduce zur Anfrage von RDF [mehr]

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