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Fraunhofer-Gesellschaft
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2019
Bachelor Thesis
Title

Künstliche Intelligenz Widget für ClickDigital

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.
Thesis Note
Darmstadt, TU, Bachelor Thesis, 2019
Author(s)
Kaymak, Yasin
Advisor(s)
Kuijper, Arjan  orcid-logo
Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD  
Ben Hmida, Helmi
Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD  
Publishing Place
Darmstadt
Language
German
Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD  
Keyword(s)
  • Detection

  • Internet of things (IoT)

  • Algorithms

  • Lead Topic: Smart City

  • Research Line: Human computer interaction (HCI)

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