005 Computerprogrammierung, Programme, Daten
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Usable Security und Privacy
(2010)
Datenmodellierung
(2019)
Andreas Gadatsch schließt mit dem vorliegenden essential eine Lücke in einführenden Werken zur Datenmodellierung. Diese Modelle gehören zum Basiswissen in Einführungsveranstaltungen zur Wirtschaftsinformatik für Betriebswirte. Die Literatur dazu ist für diese Zielgruppe häufig zu speziell, da sie sich eher an Informatiker richtet. Der Autor bietet hier nun einen kompakten Einstieg in die klassische CHEN-Notation anhand eines durchgängigen Fallbeispiels, auf der viele neue Modellierungsansätze aufbauen. Die zweite Auflage enthält einige formale Korrekturen und Ergänzungen (z. B. Rekursive Relationen).
Datenmodellierung
(2023)
Kontemporäre Service-orientierte Systeme sind hochgradig vernetzt und haben zudem die Eigenschaft massiv-skalierbar zu sein. Diese Charakteristiken stellen im besonderen Maße Anforderungen an die Datensicherheit der Anwender solcher Systeme und damit primär an alle Stakeholder der Softwareentwicklung, die in der Verantwortung sind, passgenaue Sicherheitsmechanismen effektiv in die Softwareprodukte zu bringen. Die Effektivität von Sicherheitsarchitekturen in service-orientierten Systemen hängt maßgeblich von der richtigen Nutzung und Integration von Security-APIs durch eine heterogene Gruppe von Softwareentwicklern ab, bei der nicht per se ein fundiertes Hintergrundwissen über komplexe digitale Sicherheitsmechanismen vorausgesetzt werden kann. Die Diskrepanz zwischen komplexen und in der Anwendung fehleranfälligen APIs und einem fehlenden Verständnis für die zugrundeliegenden Sicherheitskonzepte auf Seiten der Nutzer begünstigt in der Praxis unsichere Softwaresysteme. Aus diesem Grund ist die Gebrauchstauglichkeit von Security-APIs besonders relevant, damit Programmierer den benötigten Funktionsumfang effektiv, effizient und zufriedenstellend verwenden können. Abgeleitet von dieser Problemstellung, konzentriert sich das Dissertationsvorhaben auf die gebrauchstaugliche Ausgestaltung von Security-APIs und den Herausforderungen die sich aus den Methoden zur Evaluation der Usability in typischen Umgebungen der Softwareentwicklung ergeben.
Computer-Sicherheitswarnungen – Benutzerzentrierte Entwurfsansätze der Usable Security-Forschung
(2017)
Der dritte und letzte Teil der Artikel-Serie in dieser Ausgabe zum Thema Usable Security zeigt exemplarisch, wie Softwareentwickler mit den im Rahmen des USecureD-Projekts entwickelten Werkzeugen arbeiten können. Der Beitrag konzentriert sich dabei auf Prinzipien, Richtlinien und Patterns, die bei der Ausgestaltung gebrauchstauglicher Computer-Sicherheitswarnungen berücksichtigt werden sollten. Anhand dieser sehr ubiquitären Bestandteile eines jeden digitalen Produkts kann anschaulich gezeigt werden, wie aktuelle wissenschaftliche Erkenntnisse auf dem Gebiet der Usable Security praxisnah für Softwarearchitekturen und Programmierer verfügbar und anwendbar gemacht werden können.
Dieses Buch führt Sie umfassend in die WebSocket-Technik und die damit einhergehenden neuen Entwicklungsmöglichkeiten ein. Unter den zahlreichen exemplarischen Anwendungen finden sich Beispiele auf Basis von Node.js, Vert.x, und JSR 356, als Programmiersprachen werden Java und JavaScript eingesetzt.
Web of Services Security
(2015)
Damit IT-gestützte Produkte und Systeme vor unbefugter oder missbräuchlicher Nutzung wirksam geschützt sind, müssen sie mit Sicherheitsfunktionen ausgestattet sein, die benutzerfreundlich sind. Hierfür sind seitens der Entwickler sowohl Security- als auch Usability-Kenntnisse erforderlich. Da insbesondere Entwickler in kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) oft nicht über tiefer gehende Kenntnisse in beiden Bereichen verfügen, bedürfen sie einer Unterstützung, z. B. in Form geeigneter Methoden und Werkzeuge. In diesem Beitrag werden ein Lösungsweg und eine Werkzeugsammlung vorgestellt, die Entwicklern in KMU dabei helfen, auf systematische Weise digitale Produkte und Systeme mit dem Qualitätsmerkmal Usable Security herzustellen.
Unsere interdisziplinäre Forschungsarbeit „Die Gestaltung wirksamer Bildsymbole für Verarbeitungszwecke und ihre Folgen für Betroffene“ („Designing Effective Privacy Icons through an Interdisciplinary Research Methodology“) baut auf dem „Data Protection by Design“-Ansatz (Art. 25(1) DSGVO) auf und zielt auf folgende Forschungsfragen ab: Wie müssen das Transparenzprinzip (Art. 5(1)(a) DSGVO) und die Informationspflichten (Art. 12-14 DSGVO) insbesondere im Hinblick auf die Festlegung der Verarbeitungszwecke (Art. 5(1)(b) DSGVO) umgesetzt werden, damit sie die Nutzer:innen effektiv vor Risiken der Datenverarbeitung schützen? Mit welchen Methoden lässt sich die Wirksamkeit der Umsetzung ermitteln und diese auch durchsetzen?1 Im vorliegenden Projekt erweitern wir juristische Methoden um solche aus der HCI-Forschung (Human Computer Interaction) und der Visuellen Gestaltung. In einer ersten Phase haben wir mit empirischen Methoden der HCI-Forschung untersucht, welche Datennutzungstypen Nutzer:innen technologieübergreifend als relevant empfinden. Diese Erkenntnisse können als Ausgangspunkt für eine neue Zweckbestimmung dienen, die bestimmte Datennutzungstypen deutlicher ein- oder ausschließt. Erste Umformulierungen von Zweckbestimmungen haben wir in zwei Praxisworkshops mit Verantwortlichen der Datenverarbeitung getestet. In einer darauffolgenden qualitativen Studie untersuchten wir dann die Einstellungen und Erwartungen von Internetnutzerinnen und -nutzern am Beispiel der Personalisierung von Internetinhalten, um die entsprechenden Zwecke anhand eines konkreten Beispiels, in unserem Fall der personalisierten Werbung, neu zu formulieren. Auf dieser Basis haben wir nun die zweite Forschungsphase begonnen, in der wir Designs für Datenschutzhinweise und Kontrollmöglichkeiten unter besonderer Berücksichtigung des Verarbeitungszwecks entwickeln. Da der Einsatz von Cookies eine wichtige Rolle bei der Personalisierung von Werbung spielt, ist eine zentrale Aufgaben die Neugestaltung des sogenannten „Cookie-Banners“.
Hinreichende Datensouveränität gestaltet sich für Verbraucher:innen in der Praxis als äußerst schwierig. Die Europäische Datenschutzgrundverordnung garantiert umfassende Betroffenenrechte, die von verwantwortlichen Stellen durch technisch-organisatorische Maßnahmen umzusetzen sind. Traditionelle Vorgehensweisen wie die Bereitstellung länglicher Datenschutzerklärungen oder der ohne weitere Hilfestellungen angebotene Download von personenbezogenen Rohdaten werden dem Anspruch der informationellen Selbstbestimmung nicht gerecht. Die im Folgenden aufgezeigten neuen technischen Ansätze insbesondere KI-basierter Transparenz- und Auskunftsmodalitäten zeigen die Praktikabilität wirksamer und vielseitiger Mechanismen. Hierzu werden die relevanten Transparenzangaben teilautomatisiert extrahiert, maschinenlesbar repräsentiert und anschließend über diverse Kanäle wie virtuelle Assistenten oder die Anreicherung von Suchergebnissen ausgespielt. Ergänzt werden außerdem automatisierte und leicht zugängliche Methoden für Auskunftsersuchen und deren Aufbereitung nach Art. 15 DSGVO. Abschließend werden konkrete Regulierungsimplikationen diskutiert.
Publikation von Umweltdaten
(2010)
Die Blockchain-Technologie ist einer der großen Innovationstreiber der letzten Jahre. Mit einer zugrundeliegenden Blockchain-Technologie ist auch der Betrieb von verteilten Anwendungen, sogenannter Decentralized Applications (DApps), bereits technisch umsetzbar. Dieser Beitrag verfolgt das Ziel, Gestaltungsmöglichkeiten der digitalen Verbraucherteilhabe an Blockchain-Anwendungen zu untersuchen. Hierzu enthält der Beitrag eine Einführung in die digitale Verbraucherteilhabe und die technischen Grundlagen und Eigenschaften der Blockchain-Technologie, einschließlich darauf basierender DApps. Abschließend werden technische, ethisch-organisatorische, rechtliche und sonstige Anforderungsbereiche für die Umsetzung von digitaler Verbraucherteilhabe in Blockchain-Anwendungen adressiert.
Die nutzerInnenfreundliche Formulierung von Zwecken der Datenverarbeitung von Sprachassistenten
(2020)
2019 wurde bekannt, dass mehrere Anbieter von Sprachassistenten Sprachaufnahmen ihrer NutzerInnen systematisch ausgewertet haben. Da in den Datenschutzhinweisen angegeben war, dass Daten auch zur Verbesserung des Dienstes genutzt würden, war diese Nutzung legal. Für die NutzerInnen stellte diese Auswertung jedoch einen deutlichen Bruch mit ihren Privatheitsvorstellungen dar. Das Zweckbindungsprinzip der DSGVO mit seiner Komponente der Zweckspezifizierung fordert neben Flexibilität für den Verarbeiter auch Transparenz für den Verbraucher. Vor dem Hintergrund dieses Interessenkonflikts stellt sich für die HCI die Frage, wie Verarbeitungszwecke von Sprachassistenten gestaltet sein sollten, um beide Anforderungen zu erfüllen. Für die Erhebung einer Nutzerperspektive analysiert diese Studie zunächst Zweckangaben in den Datenschutzhinweisen der dominierenden Sprachassistenten. Darauf aufbauend präsentieren wir Ergebnisse von Fokusgruppen, die sich mit der wahrgenommenen Verarbeitung von Daten von Sprachassistenten aus Nutzersicht befassen. Es zeigt sich, dass bestehende Zweckformulierungen für VerbraucherInnen kaum Transparenz über Folgen der Datenverarbeitung bieten und keine einschränkende Wirkung im Hinblick auf legale Datennutzung erzielen. Unsere Ergebnisse über von Nutzern wahrgenommene Risiken erlauben dabei Rückschlüsse auf die anwenderfreundliche Gestaltung von Verarbeitungszwecken im Sinne einer Design-Ressource.
Künstliche Intelligenz im autonomen Fahrzeug verarbeitet enorme Mengen an Daten. Beim Betrieb eines solchen Fahrzeugs basiert jede Bewegung auf einer datenbasierten, automatisierten und adaptiven Entscheidungsfindung. Aber auch, um Regeln zur Erkennung und Entscheidung in komplexen Situationen wie den hochindividuellen Verkehrsszenarien entwickeln zu können (KI-Training), sind bereits beachtliche Datenmengen von Fahrzeugen im Realverkehr erforderlich – zum Beispiel Videosequenzen aus Kamerafahrten. Für das Training Künstlicher Intelligenz ist es aus Sicht der Fahrzeugentwicklung attraktiv, auf den Datenschatz zuzugreifen, den die Gesamtheit der Fahrzeuge im realen Anwendungskontext erzeugen kann. Als Nutzer:innen und Insassen sind Verbraucher:innen so Teil einer groß angelegten Testdatenerhebung durch Fahrzeughersteller und Anbieter. Das wirft Datenschutzfragen auf. Ziel des vorliegenden Beitrags ist es herauszuarbeiten, inwiefern sich hierdurch Implikationen für die Rechte und Freiheiten von Verbraucher:innen ergeben und welche Mechanismen das geltende Recht sowie aktuelle legislative Entwicklungen bereithalten, den „Datenhunger“ der KI mit den Interessen an Datensouveränität und informationeller Selbstbestimmung in Einklang und Ausgleich zu bringen. Im Fokus steht dabei insbesondere, wie Anforderungen schon im Produktdesign „mitgedacht“ werden und damit für Verbraucher:innen rechts- und vertrauensfördernd wirken können.