Fraunhofer-Gesellschaft

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: Kaymak, Yasin
: Kuijper, Arjan; Ben Hmida, Helmi

Darmstadt, 2019, 62 S.
Darmstadt, TU, Bachelor Thesis, 2019
Deutsch
Bachelor Thesis
Fraunhofer IGD ()
Detection; Internet of things (IoT); Algorithms; Lead Topic: Smart City; Research Line: Human computer interaction (HCI)

Abstract
Die in den letzten Jahren vorangetriebene Umsetzung der Vision Internet der Dinge(IoT) hat auch zu einem massiven Zuwachs von IoT-Geräten gesorgt. Dadurch hat im IoT-Umfeld der Aspekt Sicherheit immer mehr an Bedeutung gewonnen. Das Gewährleisten einer reibungslosen und sicheren Nutzung der IoT-Geräte würde auch das Fortsetzten der Vision IoT unterstützen. Eine Gegenmaßnahme Sicherheit zu gewährleisten wären Anomalie-Erkennungsalgorithmen. Diese Algorithmen sind in der Lage, die von den IoT-Geräten erzeugten Unmengen von Daten (Big Data) nach Fehlverhalten zu analysieren, um überhaupt die Möglichkeit anzubieten, Gegenmaßnahmen zu treffen. In dieser Arbeit wird ein Algorithmus vorgestellt, der die von IoT-Geräten erzeugten Daten nach Fehlverhalten untersuchen kann. Zudem wird dieser Algorithmus Teil der Entwicklungsumgebung ClickDigital.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-574937.html