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Unser Zuhause wird zunehmend intelligenter. Smart Homes bieten uns die Steuerung von Haus- oder Unterhaltungstechnik bequem vom Smartphone aus. Junge Familien nutzen die Technologie, um mittels vernetzten Babymonitorsystemen ihren Nachwuchs von überall aus im Blick zu haben. Davon auszugehen, dass solche Systeme mit einem Fokus auf Sicherheit entwickelt wurden, um die sehr persönlichen Daten zu schützen, ist jedoch ein Trugschluss. Die Untersuchung eines handelsüblichen und keineswegs billigen Systems zeigt, dass die Geräte sehr einfach kompromittiert und missbraucht werden können.
Malware auf Smartphones ist ein Problem, dem auch Strafverfolgungsbehörden immer häufiger gegenüberstehen.
Insbesondere Telefone, bei denen potentiell schadhafte Apps zu einem finanziellen Schaden
geführt haben, finden sich auf den Schreibtischen der Polizei wieder. Dabei müssen die Ermittler möglichst
schnell und gezielt erkennen können, ob eine App tatsächlich schadhaft manipuliert wurde, was
manipuliert wurde und mit wem die App kommuniziert. Klassische Malware-Erkennungsverfahren helfen
zwar bei der generellen Erkennung schadhafter Software, sind aber für die polizeiliche Praxis nicht
geeignet. Dieses Paper stellt ein Programm vor, welches gerade die forensischen Fragestellungen berücksichtigt
und so für den Einsatz in der Strafverfolgung in Frage kommt.
Pure analytical or experimental methods can only find a control strategy for technical systems with a fixed setup. In former contributions we presented an approach that simultaneously finds the optimal topology and the optimal open-loop control of a system via Mixed Integer Linear Programming (MILP). In order to extend this approach by a closed-loop control we present a Mixed Integer Program for a time discretized tank level control. This model is the basis for an extension by combinatorial decisions and thus for the variation of the network topology. Furthermore, one is able to appraise feasible solutions using the global optimality gap.
Nach Stand von Wissenschaft und Technik werden Komponenten hinsichtlich ihrer Eigenschaften, wie Lebensdauer oder Energieeffizienz, optimiert. Allerdings können selbst hervorragende Komponenten zu ineffizienten oder instabilen Systemen führen, wenn ihr Zusammenspiel nur unzureichend berücksichtigt wird. Eine Systembetrachtung schafft ein größeres Optimierungspotential - dem erhöhten Potential steht jedoch auch ein erhöhter Komplexitätsgrad gegenüber. Die vorliegende Arbeit ist im Rahmen des Sonderforschungsbereichs 805 entstanden, dessen Ziel die Beherrschung von Unsicherheit in Systemen des Maschinenbaus ist. Die Arbeit zeigt anhand eines realen Systems aus dem Bereich der Hydraulik, wie Unsicherheit in der Entwicklungsphase beherrscht werden kann. Hierbei ist neu, dass die durch den späteren Betrieb zu erwartende Systemdegradation eines jeden möglichen Systemvorschlags antizipiert werden kann. Dadurch können Betriebs- und Wartungskosten vorausgesagt und minimiert werden und durch eine optimale Betriebs- und Wartungsstrategie die Verfügbarkeit des Systems garantiert werden. Wesentliche Fragen bei der optimalen Auslegung des betrachteten hydrostatischen Getriebes sind dessen physikalische Modellierung, die Darstellung des Optimierungsproblems als gemischt-ganzzahliges lineares Programm, und dessen algorithmische Behandlung zur Lösungsfindung. Hierzu werden Heuristiken zum schnelleren Auffinden sinnvoller Systemtopologien vorgestellt und mittels mathematischer Dekomposition eine Bewertung des dynamischen Verschleiß- und Wartungsverlaufs möglicher Systemvorschläge vorgenommen. Die Arbeit stellt die Optimierung technischer Systeme an der Schnittstelle von Mathematik, Informatik und Ingenieurwesen sowohl gründlich als auch anschaulich und nachvollziehbar dar.