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Der digitale Schwarzmarkt mit gestohlenen Daten floriert. Alleine im Jahr 2015 wurden über eine halbe Milliarde Datensätze aus Datenbanksystemen entwendet. Viele Unternehmen bemerken den Sicherheitsvorfall selbst nicht oder geben aus Angst vor einem Imageschaden den Vorfall nicht bekannt. Sind die Datenbestände nicht durch effektive Sicherheitsmechanismen vor Datendiebstahl geschützt, können Cyberkriminelle leicht aus den gestohlenen Daten Kapital schlagen. Die Softwarehersteller von Datenbanksystemen bieten für ihre Produkte unterschiedliche Schutzvorkehrungen an. Ziel dieser Ausarbeitung ist es, die Bedrohungen und die Sicherheitsrisiken von Datenbanksystemen aufzuzeigen und daraus die Aspekte der Datenbanksicherheit abzuleiten. Die ausgearbeiteten Sicherheitsaspekte bilden die Grundlage für den Vergleich der Datenbanksicherheit von relationalen Datenbanklösungen. Die anschließende Bewertung dient dem Nachweis und der Überprüfbarkeit der Datenbanksicherheit relationaler Datenbanksysteme.
Das Ziel der vorliegenden Bachelorarbeit war es, das In-Memory-Konzept innerhalb einer Oracle Datenbank auf neue Mechanismen, Funktionen und Methoden zu untersuchen. Dazu wurde eine Datenbank erstellt und mit Beispieldaten bestückt. Diese Beispieldaten sind Aktienwerte der DAX-30 Unternehmen, welche durch eine Reihe von Indikatoren aus der technischen Analyse eine komplexe Möglichkeit der Analyse bieten. Die Ergebnisse bestätigen, dass das In-Memory-Konzept neben dem bekannten Spaltenformat eine Reihe von Techniken und Funktionen bietet, welche sich positiv bei der Verarbeitung von Daten durch Data Query Language-Befehle auswirken. Es kommen auch Nachteile, wie der flüchtige Speicher zum Vorschein, dennoch überwiegen die Vorteile stark. Nach einer Reihe von Tests wird deutlich, dass Objekte, die in den In-Memory-Column-Store geladen werden, nur 30 % der Zeit benötigen, um gelesen zu werden. Dies ist für die Verarbeitung von großen und komplexen Daten eine deutliche Verbesserung. Die Bachelorarbeit richtet sich an Studierende der Fachbereiche Informatik und BWL sowie an Interessierte im Bereich Datenbanken.
This market research paper has been prepared under the supervision of Prof. Dr. Wolfgang Veit of TH Köln and Prof. Dr. Carol Scovotti of University of Wisconsin-Whitewater in the course of the inter-university cross-border collaboration student research project “Export Opportunity Surveys (EOS)”. This study explores organic/fair trade coffee export opportunities to the German and US markets.
This market research paper has been prepared under the supervision of Prof. Dr. Wolfgang Veit of TH Köln and Prof. Dr. Carol Scovotti of University of Wisconsin-Whitewater in the course of the inter-university cross-border collaboration student research project “Export Opportunity Surveys (EOS)”. This study explores organic coconut oil export opportunities to the German and US markets.
This market research paper has been prepared under the supervision of Prof. Dr. Wolfgang Veit of TH Köln and Prof. Dr. Carol Scovotti of University of Wisconsin-Whitewater in the course of the inter-university cross-border collaboration student research project “Export Opportunity Surveys (EOS)”. This study explores organic canned tomatoes export opportunities to the German and US markets.
This market research paper has been prepared under the supervision of Prof. Dr. Wolfgang Veit of TH Köln and Prof. Dr. Carol Scovotti of University of Wisconsin-Whitewater in the course of the inter-university cross-border collaboration student research project “Export Opportunity Surveys (EOS)”. This study explores organic canned corn export opportunities to the German and US markets.
This market research paper has been prepared under the supervision of Prof. Dr. Wolfgang Veit of TH Köln and Prof. Dr. Carol Scovotti of University of Wisconsin-Whitewater in the course of the inter-university cross-border collaboration student research project “Export Opportunity Surveys (EOS)”. This study explores organic black tea export opportunities to the German and US markets.
Das Praxisprojekt ist eine Fortführung des bereits umgesetzten Informatikprojektes.
Daher wird in den nachfolgenden Kapiteln ausschließlich auf die maßgeblichen Änderungen und Erweiterungen Bezug genommen.
Der Schwerpunkt ist die Konzeption und Umsetzung eines relationalen Datenbanksystems zur Erfassung, Verwaltung und Bearbeitung von leichtathletischen Mehrkampfwettbewerben.
Die Bedienung erfolgt über eine Weboberfläche, die Mithilfe des PHP-Frameworks Laravel an das Datenbanksystem MariaDB angekoppelt ist.
Die wichtigsten Themen im Projekt sind:
• Die Umsetzung und Koordinierung des Mehrbenutzerbetriebs
• Die Umsetzung und Kontrolle der Rechteverwaltung der Benutzer
• Die Möglichkeit zur Erfassung eigener Wettkämpfe bestehend aus beliebig vielen Disziplinen inklusive individueller Formeln zur Punkteberechnung
Die ersten beiden Punkte werden in dieser Ausarbeitung auf einer allgemeinen Ebene behandelt.
Ziel der Arbeit war es, den Nutzen der Google Glass im Alltag und ihr Potenzial als AR-Brille ( Augmented Reality ) aufzuzeigen. Mit der Arbeit wurde ein ortsbasierter AR Ansatz vorgestellt, der innerhalb von Gebäuden zum Einsatz kommt. Als Beispielszenario diente die AR-basierte Navigation innerhalb des Gebaudes der TH Köln. Hierbei wurde ein Umgebungsmodell in Form eines Regular Grids konstruiert, welches eine diskrete Positionsbestimmung im Raum erlaubt. Ferner wurden verschiedene Verfahren zur Positionsbestimmung innerhalb von Gebäuden gegen übergestellt und deren Vor- und Nachteile evaluiert. Hierbei wurden die Erkenntnisse gewonnen, dass die Positionsbestimmung mittels LLA Markern die höchste Stabilität, jedoch die geringste Kontinuität aufweist, da Marker zunächst erkannt werden müssen, bevor die Position bestimmt werden kann.
Um einen zuverlässigen kontext-sensitiven Sicherheitsdienst bereitzustellen, ist die Vollständigkeit des zur Bewertung genutzten Sicherheitskontextes von wesentlicher Bedeutung. Der Anwendungskontext leistet dazu einen fundamentalen Beitrag. Aufgrund der fehlenden Interpretationslogik ist allerdings der Anwendungskontext von aussen nicht ermittelbar. Die Integration einer den Sicherheitsdienst unterstützenden Komponente in die Anwendung schafft hierzu auf zweierlei Weise Abhilfe. Sie stellt Anwendungskontextinformationen zur Verfügung und gewährleistet effektiv eine kontext-sensitive Sicherheitsadaption.