Semantische Suche

Freitag, 25. November 2022, 11:30 Uhr

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Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
Webkonferenz: https://kit-lecture.zoom.us/j/63944337320

Vortragende(r) Mingzhe Tao
Titel Meta-Learning for Encoder Selection
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Federico Matteucci
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung In the process of machine learning, the data to be analyzed is often not only numerical but also categorical data. Therefore, encoders are developed to convert categorical data into the numerical world. However, different encoders may have other impacts on the performance of the machine learning process. To this end, this thesis is dedicated to understanding the best encoder selection using meta-learning approaches. Meta-learning, also known as learning how to learn, serves as the primary tool for this study. First, by using the concept of meta-learning, we find meta-features that represent the characteristics of these data sets. After that, an iterative machine learning process is performed to find the relationship between these meta-features and the best encoder selection.

In the experiment, we analyzed 50 datasets, those collected from OpenML. We collected their meta-features and performance with different encoders. After that, the decision tree and random forest are chosen as the meta-models to perform meta-learning and find the relationship between meta-features and the performance of the encoder or the best encoder. The output of these steps will be a ruleset that describes the relationship in an interpretable way and can also be generalized to new datasets.

Vortragende(r) Georg Gntuni
Titel Streaming Nyström MMD Change Detection
Vortragstyp Proposal
Betreuer(in) Florian Kalinke
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung Data streams are omnipresent. Think of sensor data, bank transactions, or stock movements. We assume that such data is generated according to an underlying distribution, which may change at so-called change points. These points signal events of interest; hence one wants to detect them.

A principled approach for finding such change points is to use maximum mean discrepancy (MMD) for a statistical hypothesis test, with the null hypothesis that the distribution does not change. However, the quadratic runtime of MMD prohibits its application in the streaming setting. Approximations for that setting exist but these suffer from high variance.

In the static setting, the so-called Nyström method allows to reduce the quadratic runtime of MMD with only a slight increase in variance. We propose an algorithm to employ Nyström estimators for MMD in the streaming setting and compare it to existing approximations.

Freitag, 2. Dezember 2022, 11:30 Uhr

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Webkonferenz: https://sdqweb.ipd.kit.edu/wiki/SDQ-Oberseminar/Microsoft_Teams

Vortragende(r) Elias Kia
Titel Implementation von Feedbackmechanismen in Onlinekursen am Bespiel Masterstudy LMS
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Kai Marquardt
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung Auch wenn der Erhalt von Feedback ein wichtiger Teil des Lernprozesses ist, gibt es zu manchen Ansätzen für Feedback bisher kaum wissenschaftliche Arbeiten, welche diese in Onlinekursen isoliert betrachten. Deshalb wurden für diese Arbeit zwei Ansätze für eine genauere Untersuchung ausgewählt: Erstens ein Fortschrittsbalken zur Anzeige des Kursfortschritts und zweitens ein Overlay mit durch den Kursersteller einstellbaren Nachrichten. Damit die Auswirkungen untersucht werden können, wurden diese Feedbackmechanismen auf eine bereits bestehende Webseite mit Onlinekursen, namens "Rockstartit", implementiert. Die Implementation der Feedbackmechanismen auf der in "WordPress" mit dem Plugin "MasterStudy LMS" entwickelten Webseite, wurde dokumentiert und bewertet. Zuletzt wurde eine Evaluation zum Fortschrittsbalken durchgeführt und ein Ansatz für eine Evaluation des Overlays vorgeschlagen.
Vortragende(r) Tim Schmack
Titel Linking Architectural Analyses Based on Attacker Models
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Frederik Reiche
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung Fehler in einer Software können unter Umständen nicht behoben werden, da die Fehlerursache in der Architektur der Software liegt. Um diesen Fall vorzubeugen, gibt es verschiedenste Ansätze diese Fehler frühzeitig zu erkennen und zu eliminieren. Ein Ansatz sind Sicherheitsanalysen auf Architekturebene. Diese spezifizieren den Aspekt der Sicherheit auf unterschiedliche Weise und können dadurch verschiedene Erkenntnisse über die Sicherheit des Systems erhalten. Dabei wäre es praktischer, wenn die Erkenntnisse der Sicherheitsanalysen kombiniert werden können, um ein aussagekräftigeres Ergebnis zu erzielen. In dieser Arbeit wird ein Ansatz zum Kombinieren von zwei Architektur Sicherheitsanalysen vorgestellt. Die erste Analyse erkennt physische Schwachstellen durch einen Angreifer im System. Die zweite Analyse erkennt mögliche Ausbreitungsschritte eines Angreifers im System. Die Analysen werden kombiniert, indem die Ergebnisse der ersten Analyse zum Erstellen der Eingabemodelle für die zweite Analyse genutzt werden. Dafür wird ein Ausgabemetamodell erstellt und ein Parser implementiert, welcher die Ergebnisse der ersten Analyse in eine Instanz des Ausgabemetamodells übersetzt. Daraus werden die benötigten Informationen für die zweite Analyse extrahiert. Die Machbarkeit und der Mehrwert des Ansatzes wird in einer Fallstudie evaluiert. Diese ergab, dass die Übertragung machbar ist und aussagekräftigere Ergebnisse erzielt werden konnten.

Freitag, 13. Januar 2023, 11:30 Uhr

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Webkonferenz: https://sdqweb.ipd.kit.edu/wiki/SDQ-Oberseminar/Microsoft_Teams

Vortragende(r) Felix Pieper
Titel Beyond Similarity - Dimensions of Semantics and How to Detect them
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Sophie Corallo
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung Semantic similarity estimation is a widely used and well-researched area. Current state-of-the-art approaches estimate text similarity with large language models. However, semantic similarity estimation often ignores fine-grain differences between semantic similar sentences. This thesis proposes the concept of semantic dimensions to represent fine-grain differences between two sentences. A workshop with domain experts identified ten semantic dimensions. From the workshop insights, a model for semantic dimensions was created. Afterward, 60 participants decided via a survey which semantic dimensions are useful to users. Detectors for the five most useful semantic dimensions were implemented in an extendable framework. To evaluate the semantic dimensions detectors, a dataset of 200 sentence pairs was created. The detectors reached an average F1 score of 0.815.
Vortragende(r) Nikita Nesterov
Titel Sicherheitsbewertung des Standards International Data Spaces im Kontext des Eclipse Dataspace Connectors
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Jan Wittler
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung Der gegenwärtige Stand der Industrie wurde mit dem Konzept der Industrie 4.0 erfasst. Die Industrie 4.0 ist gekennzeichnet durch eine kontinuierliche Interaktion zwischen Technologien, die große Datenmengen gemeinsam nutzen, austauschen und verarbeiten. Damit entstehen neue Herausforderungen für die Datentransfertechnologien.

Auf diese Weise prägt die Nachfrage der Industrie das Konzept der Datensouveränität, das für die gemeinsame Nutzung von Daten durch Unternehmen gilt. Datensouveränität für Unternehmen bedeutet, dass das Unternehmen, das über die Daten verfügt und beschließt, diese Daten weiterzugeben, die Regeln für die Verwendung dieser Daten festlegt. Hierdurch behält das Unternehmen die Kontrolle über seine Daten, wenn es diese gemeinsam mit anderen Unternehmen nutzt. Die deutsche Regierung und deutsche Unternehmen haben mit der Ausarbeitung des International Data Space (IDS) Architekturmodells einen Schritt in Richtung Datensouveränität getan. IDS beschreibt abstrakt die Architektur von Datenräumen, innerhalb derer der souveräne Datentransfer bereitgestellt wird. Eine Schlüsselkomponente der IDS-Architektur ist der Datenraum-Konnektor, über den sich Unternehmen mit einem Datenraum verbinden und Daten austauschen. Der Eclipse Dataspace Connector (EDC) implementiert den abstrakten IDS Konnektor. Da es sich bei EDC um eine junge Technologie handelt, gibt es keine Untersuchungen, um zu prüfen, ob sie den souveränen Datentransfer vollständig unterstützt.

Deshalb wurde im Rahmen dieser Bachelorarbeit eine Analyse der Sicherheit von EDC als eine Technologie, die den souveränen Datentransfer bereitstellt, durchgeführt. Die Methodik für diese Analyse war die STRIDE Bedrohungsmodellierung. Das System wurde auf Gegenmaßnahmen zu diesen Bedrohungen untersucht, sowie Testfälle zur Validierung der Gegenmaßnahmen implementiert.

Der Vorteil der Bachelorarbeit sind die Ergebnisse der Sicherheitsanalyse, die eine Liste der Bedrohungen der EDC Architektur identifizieren. Für alle Bedrohungen, bis auf eine, werden in EDC die entsprechenden Gegenmaßnahmen implementiert. Die Implementierung für die nicht behobene Bedrohung befindet sich zur Zeit der Bachelorarbeit in Entwicklung.

Als Ergebnis dieser Arbeit konnten wir zeigen, dass die Konzepte der Datensouveränität im EDC das International Data Spaces Reference Architecture Model umsetzt. Die durchgeführte Analyse hat gezeigt, dass die EDC Architektur eine sichere Umsetzung vom International Data Spaces Reference Architecture Model ist.

Freitag, 20. Januar 2023, 11:30 Uhr

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Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
Webkonferenz: https://sdq.kastel.kit.edu/wiki/SDQ-Oberseminar/Microsoft_Teams

Vortragende(r) Fabian Palitza
Titel Fallstudie zur Privatsphäre in Connected-Car Systemen
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Nicolas Boltz
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung In jedem Software-System, in dem Nutzerdaten anfallen, muss deren Verarbeitung strengen Auflagen unterliegen. Das bislang strengste und am weitesten verbreitete dieser Gesetze ist die Europäische Datenschutz-Grundverordnung. Um unter dieser Verordnung Daten legal zu verarbeiten, ist es für Software-Entwickler sehr günstig, diese so früh wie möglich im Entwicklungsprozess zu berücksichtigen.

Eine Möglichkeit, um datenschutzrechtliche Verstöße zur Designzeit festzustellen, ist die Datenflussanalyse. Dabei werden dem konventionellen Software-Modell noch Eigenschaften hinzugefügt, ebenso wie den modellierten Daten. Aus dem Aufruf-Graphen kann dann ein Datenflussdiagramm erstellt werden, welches anzeigt, welche Daten von welchen Komponenten wohin fließen. Diese Arbeit beschreibt eine Fallstudie, in welcher die Datenflussanalyse in einem konkreten System untersucht wird. Zunächst werden Anforderungen aufgestellt, welche eine Fallstudie der Bereiche Mobilität und Datenschutz erfüllen muss. Der wissenschaftliche Beitrag dieser Arbeit liegt dann in diesen Anforderungen sowie der testweisen Durchführung der Fallstudie. Dabei wird ein fiktives Ride-Pooling Unternehmen modelliert. Das Modell wird mithilfe der Datenflussanalyse untersucht, und aus den Ergebnissen werden Schlüsse über die Analyse gezogen.

Vortragende(r) Michael Hirsch
Titel Performance-Modellierung des Mechanik-Lösermoduls in der Multi-Physik-Anwendung Pace3D
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Larissa Schmid
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung Für Nutzende des Mechanik-Lösermoduls von Pace3D ist es schwierig vorherzusagen, wie sich unterschiedliche Konfigurationen auf die Rechenzeit auswirken. Um das Verständnis dafür zu schaffen, welcher Einfluss von verschiedenen Konfigurationsoptionen auf die Laufzeit ausgeht, wird eine Performance-Modellierung des Mechanik-Lösermoduls von Pace3D durchgeführt. Das gewählte Verfahren zur Performance-Modellierung unterstützt bisher nur die Berücksichtigung numerischer Konfigurationsoptionen. Das Verfahren wird deshalb erweitert, sodass sich auch binäre Konfigurationsoptionen berücksichtigen lassen. Zur Evaluierung der Performance-Modelle wird ausgewertet, wie gut interpolierte und extrapolierte Testpunkte vorhergesagt werden. Unter Verwendung ausschließlich numerischer Eingabeparameter wird eine Genauigkeit von 87,99 % erzielt. Das Modell mit numerischen sowie einem binären Parameter erzielt eine Genauigkeit von 89,14 %.

Freitag, 20. Januar 2023, 14:00 Uhr

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Ort: Raum 010 (Gebäude 50.34)
Webkonferenz: https://kit-lecture.zoom.us/j/67744231815

Vortragende(r) Benjamin Jochum
Titel Surrogate models for crystal plasticity - predicting stress, strain and dislocation density over time (Defense)
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Daniel Betsche
Vortragsmodus online
Kurzfassung In this work, we build surrogate models to approximate the deformation behavior of face-centered cubic crystalline structures under load, based on the continuum dislocation dynamics (CDD) simulation. The CDD simulation is a powerful tool for modeling the stress, strain, and evolution of dislocations in a material, but it is computationally expensive. Surrogate models provide approximations of the results at a much lower computational cost. We propose two approaches to building surrogate models that only require the simulation parameters as inputs and predict the sequences of stress, strain, and dislocation density. The approaches comprise the use of time-independent multi-target regression and recurrent neural networks. We demonstrate the effectiveness by providing an extensive study of different implementations of both approaches. We find that, based on our dataset, a gradient-boosted trees model making time-independent predictions performs best in general and provides insights into feature importance. The approach significantly reduces the computational cost while still producing accurate results.

Freitag, 27. Januar 2023, 11:30 Uhr

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Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
Webkonferenz: https://sdqweb.ipd.kit.edu/wiki/SDQ-Oberseminar/Microsoft_Teams

Vortragende(r) Lea Strauch
Titel Semantic Interoperability in Decentralized Identity Ecosystems
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Ralf Reussner
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung In an identity ecosystem, actors exchange digital proofs, so called "credentials". Actors can also take on different roles: "Issuers" generate credentials and issue them to other actors. "Holders" store them and present them to "verifiers", who verify and accept the credential or reject it.

In decentralized identity ecosystems, actors can interact with each other on an equal basis, regardless of their current role. They are not subjected to permanent hierarchies. Instead, they are loosely coupled with each other and where it is possible, intermediaries are avoided.

In this thesis, the "semantic interoperability" of actors in decentralized identity ecosystems are examined. Semantic interoperability aims at a common understanding of credentials for all actors. For this purpose, two things have to be taken into account: First, the understanding of the properties and statements evidenced in the credential, e.g., "What does the content say and what does it not say? What level of trust is guaranteed? What kind of actor issued the credential?" Second, it is about the context of the credential in its own environment, e.g., "Is the evidence of these properties adequate to continue this process? Is the level of trust sufficient?" Regarding this, there are already promising approaches from researchers and practitioners, especially in the area of the "Semantic Web", which is closely connected to the topic of semantic interoperability. This is why we want to collect and classify various existing technologies and standards for creating semantic interoperability. These technologies and standards will also be evaluated for their use on the basis of requirements collected in the project "Schaufenster sichere digitale Identitäten Karlsruhe" (Showcase secure digital identities Karlsruhe).

Donnerstag, 16. Februar 2023, 10:00 Uhr

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Webkonferenz: https://kit-lecture.zoom.us/j/67744231815

Vortragende(r) Christoph Batke
Titel Improving Document Information Extraction with efficient Pre-Training
Vortragstyp Proposal
Betreuer(in) Edouard Fouché
Vortragsmodus online
Kurzfassung SAP Document Information Extraction (DOX) is a service to extract logical entities from scanned documents based on the well-known Transformer architecture. The entities comprise header information such as document date or sender name, and line items from tables on the document with fields such as line item quantity. The model currently needs to be trained on a huge number of labeled documents, which is impractical. Also, this hinders the deployment of the model at large scale, as it cannot easily adapt to new languages or document types. Recently, pretraining large language models with self-supervised learning techniques have shown good results as a preliminary step, and allow reducing the amount of labels required in follow-up steps. However, to generalize self-supervised learning to document understanding, we need to take into account different modalities: text, layout and image information of documents. How to do that efficiently and effectively is unclear yet. The goal of this thesis is to come up with a technique for self-supervised pretraining within SAP DOX. We will evaluate our method and design decisions against SAP data as well as public data sets. Besides the accuracy of the extracted entities, we will measure to what extent our method lets us lower label requirements.

Freitag, 3. März 2023, 11:30 Uhr

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Webkonferenz: https://sdqweb.ipd.kit.edu/wiki/SDQ-Oberseminar/Microsoft_Teams

Vortragende(r) Janek Speit
Titel Automated Classification of Design Decision in Software Architecture Documentation
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Jan Keim
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung Die Softwarearchitekturdokumentation (SAD) ist ein integrales Artefakt eines Softwareprojektes. Um die Qualität von SADs zu verbessern und nachgelagerte Aufgaben zu unterstützen, ist eine automatische Klassifizierung dieser Entwurfsentscheidungen erstrebenswert. In dieser Arbeit implementieren und evaluieren wir einen Ansatz zur automatischen Identifikation und Klassifizierung von Entwurfsentscheidungen auf der Grundlage einer feingranularen Taxonomie, bei der wir eine hierarchische Klassifikationsstrategie mit dem Einsatz von Transfer-Lernen durch vortrainierter Sprachmodelle kombinieren. Der Beitrag dieser Arbeit besteht darin, den Vorteil einer hierarchischen Klassifikationsstrategie für die automatische Klassifikation von Entwurfsentscheidungen gegenüber einem nicht-hierarchischen Ansatz zu untersuchen. Außerdem untersuchen und vergleichen wir die Effektivität verschiedener vortrainierter Sprachmodelle.
Vortragende(r) Stefanie Fischer
Titel Faster Feedback Cycles via Integration Testing Strategies for Serverless Edge Computing
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Robert Heinrich
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung Serverless computing allows software engineers to develop applications in the cloud without having to manage the infrastructure. The infrastructure is managed by the cloud provider. Therefore, software engineers treat the underlying infrastructure as a black box and focus on the business logic of the application. This lack of inside knowledge leads to an increased testing difficulty as applications tend to be dependent on the infrastructure and other applications running in the cloud environment. While isolated unit and functional testing is possible, integration testing is a challenge, as reliable results are often only achieved after deploying to the deployment environment because infrastructure specifics and other cloud services are only available in the actual cloud environment. This leads to a laborious development process. For this reason, this thesis deals with creating testing strategies for serverless edge computing to reduce feedback cycles and speed up development time. For evaluation, the developed testing strategies are applied to Lambda@Edge in AWS.

Donnerstag, 9. März 2023, 10:00 Uhr

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Webkonferenz: https://kit-lecture.zoom.us/j/67744231815

Vortragende(r) Dan Jia
Titel Reinforcement Learning for Solving the Knight’s Tour Problem
Vortragstyp Proposal
Betreuer(in) Edouard Fouché
Vortragsmodus online
Kurzfassung The knight’s tour problem is an instance of the Hamiltonian path problem that is a typical NP-hard problem. A knight makes L-shape moves on a chessboard and tries to visit all the squares exactly once. The tour is closed if a knight can finish a complete tour and end on a square that is a neighbourhood of its starting square; Otherwise, it is open. Many algorithms and heuristics have been proposed to solve this problem. The most well-known one is warnsdorff’s heuristic. Warnsdorff’s idea is to move to the square with the fewest possible moves in a greedy fashion. Although this heuristic is fast, it does not always return a closed tour. Also, it only works on boards of certain dimensions. Due to its greedy behaviour, it can get stuck into a local optimum easily. That is similar to the other existing approaches. Our goal in this thesis is to come up with a new strategy based on reinforcement learning. Ideally, it should be able to find a closed tour on chessboards of any size. We will consider several approaches: value-based methods, policy optimization and actor-critic methods. Compared to previous work, our approach is non-deterministic and sees the problem as a single-player game with a tradeoff between exploration and exploitation. We will evaluate the effectiveness and efficiency of the existing methods and new heuristics.

Freitag, 17. März 2023, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Rakan Al Masri
Titel Generating Causal Domain Knowledge for Cloud Systems Monitoring
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Pawel Bielski
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung While standard machine learning approaches rely solely on data to learn relevant patterns, in certain fields, this may not be sufficient. Researchers in the Healthcare domain, have successfully applied causal domain knowledge to improve prediction quality of machine learning models, especially for rare diseases. The causal domain knowledge informs the machine learning model about similar diseases, thus improving the quality of the predictions.

However, some domains, such as Cloud Systems Monitoring, lack readily available causal domain knowledge, and thus the knowledge must be approximated. Therefore, it is important to have a systematic investigation of the processes and design decision that affect the knowledge generation process.

In this study, we showed how causal discovery algorithms can be employed to generate causal domain knowledge from raw textual logs in the Cloud Systems Monitoring domain. We also investigated the impact of various design choices on the domain knowledge generation process through systematic testing across multiple datasets and shared the insights we gained. To our knowledge, this is the first time such an investigation has been conducted.

Freitag, 24. März 2023, 11:30 Uhr

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Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)

Vortragende(r) Yannick Ettwein
Titel Explainable Artificial Intelligence for Decision Support
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Vadim Arzamasov
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung Policy makers face the difficult task to make far-reaching decisions that impact the life of the the entire population based on uncertain parameters that they have little to no control

over, such as environmental impacts. Often, they use scenarios in their decision making process. Scenarios provide a common and intuitive way to communicate and characterize different uncertain outcomes in many decision support applications, especially in broad public debates. However, they often fall short of their potential, particularly when applied for groups with diverse interests and worldviews, due to the difficulty of choosing a small number of scenarios to summarize the entire range of uncertain future outcomes. Scenario discovery addresses these problems by using statistical or data-mining algorithms to find easy-to-interpret, policy-relevant regions in the space of uncertain input parameters of computer simulation models. One of many approaches to scenario discovery is subgroup discovery, an approach from the domain of explainable Artificial Intelligence.

In this thesis, we test and evaluate multiple different subgroup discovery methods for their applicabilty to scenario discovery applications.

Vortragende(r) Georg Gntuni
Titel Streaming MMD Change Detection
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Florian Kalinke
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung Kernel methods are among the most well-known approaches in data science. Their ability to represent probability distributions as elements in a reproducing kernel Hilbert space gives rise to maximum mean discrepancy (MMD). MMD quantifies the dissimilarity of two distributions and allows powerful two-sample tests on many domains. One important application of general two-sample tests is change detection in data streams: Here, one tests the null hypothesis that the distributions of data within the stream do not change versus the alternative hypothesis that the distributions do change; a change in distribution then indicates a change point. The broad applicability of kernel-based two-sample tests renders their use for change detection in data streams highly desirable. But, their quadratic runtime complexity prohibits their application. While approximations for kernel methods that reduce their runtime in the static setting exist, their application to data streams is challenging.

In this thesis, we propose a novel change detector, RADMAN, which leverages the random Fourier feature-based kernel approximation to efficiently detect changes in data streams with a polylogarithmic runtime complexity of O(log^2 n) per insert operation, with n the total number of observations. The proposed approach runs significantly faster than existing methods but obtains similar result quality. Our experiments on synthetic and real-world data sets show that it performs better than current state-of-the-art approaches.

Freitag, 31. März 2023, 11:30 Uhr

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Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)

Vortragende(r) Tim Schilpp
Titel Analyzing Different Approaches to Integrating Handwritten and Generated Object-oriented Code
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Erik Burger
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung Generating source code from models is one of the major advantages of a model-driven development process but most of the time this generated code does not suffice and developers are still required to write code by hand. This leads to the question of how to best integrate handwritten and generated code.

Previous authors suggested a number of possible solutions to this problem of integrating handwritten and generated code but the possibilities to objectively compare these alternatives are still limited. Therefore we collected the different analysis criteria suggested by other authors as well as complemented them with additional criteria proposed by senior developers. We then applied these criteria to the possible integration approaches presented by previous authors to create an overview for developers to use when having to choose an integration approach for their model-driven project.

Applying the results of this analysis we chose the best-fitting integration approach for the development of a large industrial development project and found out that migrating to this suggested integration approach would improve the overall software quality regarding complexity, coupling, and cohesion.

Vortragende(r) Kaan Berk Yaman
Titel The Kconfig Variability Framework as a Feature Model
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Christopher Gerking
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung The Kconfig variability framework is used to develop highly variable software such as the Linux kernel, ZephyrOS and NuttX. Kconfig allows developers to break down their software in modules and define the dependencies between these modules, so that when a concrete configuration is created, the semantic dependencies between the selected modules are fulfilled, ensuring that the resulting software product can function. Kconfig has often been described as a tool of define software product lines (SPLs), which often occur within the context of feature-oriented programming (FOP). In this paper, we introduce methods to transform Kconfig files into feature models so that the semantics of the model defined in a Kconfig file are preserved. The resulting feature models can be viewed with FeatureIDE, which allows the further analysis of the Kconfig file, such as the detection of redundant dependencies and cyclic dependencies.

Freitag, 31. März 2023, 11:30 Uhr

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Ort: Raum 333 (Gebäude 50.34)

Vortragende(r) Tobias Telge
Titel Automatisierte Gewinnung von Nachverfolgbarkeitsverbindungen zwischen Softwarearchitektur und Quelltext
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Jan Keim
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung Nachverfolgbarkeitsverbindungen zwischen Architektur und Quelltext können das Wissen über ein System erweitern. Aufgrund des Erstellungsaufwands existieren in Softwareprojekten oft keine oder nur unvollständige Nachverfolgbarkeitsinformationen. Diese Arbeit untersucht einen Ansatz mit zwei Schritten, um automatisiert Nachverfolgbarkeitsverbindungen zwischen Architekturmodellelementen und Quelltext zu generieren. Damit die Erstellung von Nachverfolgbarkeitsverbindungen für verschiedene Programmiersprachen und Architektur-Metamodelle vereinheitlicht wird, werden im ersten Schritt aus den vorliegenden Artefakten Modelle erstellt. Der Quelltext wird dabei in ein von der konkreten Programmiersprache unabhängiges Modell überführt. Dafür wird ein Metamodell verwendet, das auf dem von der OMG spezifizierten KDM basiert. Für den zweiten Schritt werden auf den erstellten Modellen arbeitende Heuristiken und Aggregationen definiert. Diese werden genutzt, um die Nachverfolgbarkeitsverbindungen zu generieren. Die Heuristiken nutzen zum Beispiel Paket-, Pfad-, Namen- und Methoden-Informationen. Die Evaluation des Ansatzes nutzt einen dafür erstellten Goldstandard mit fünf Fallstudien. Es werden Nachverfolgbarkeitsverbindungen für PCM, UML, Java und Shell generiert. Für den Mikro-Durchschnitt des F1-Maßes wird ein Wert von 99,11 % erreicht. Fließt jede Komponente und Schnittstelle in gleichem Maße in den Wert ein, beträgt das F1-Maß 93,71 %. Insgesamt können mit dem Ansatz dieser Arbeit also sehr gute Ergebnisse erzielt werden. Für die TEAMMATES-Fallstudie wird mithilfe mehrerer Quelltextversionen der Einfluss der Konsistenz auf die Ergebnisse untersucht. Der Mikro-Durchschnitt des F1-Maßes ist für die konsistentere Version um 6,05 Prozentpunkte höher. Die Konsistenz kann also die Qualität der Ergebnisse beeinflussen.
Vortragende(r) Ulas Uyanik
Titel GUI-basiertes Testen einer Lernplattform-Anwendung durch Nutzung von Neuroevolution
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Daniel Zimmermann
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung Software-Testing ist notwendig, um die Qualität und Funktionsfähigkeit von Softwareartefakten sicherzustellen. Es gibt sowohl automatisierte als auch manuelle Testverfahren. Allerdings sind automatisierte Verfahren, sowie menschliches Testen und skriptbasiertes Testen in Bezug auf Zeitaufwand und Kosten weniger gut skalierbar. Monkey-Testing, das durch zufällige Klicks auf der Benutzeroberfläche gekennzeichnet ist, berücksichtigt die Applikationslogik oft nicht ausreichend.

Der Fokus dieser Bachelorarbeit liegt auf dem automatisierten neuroevolutionären Testverfahren, das neuronale Netze als Testagenten verwendet und sie mithilfe evolutionärer Algorithmen über mehrere Generationen hinweg verbessert. Um das Training der Agenten zu ermöglichen und den Vergleich zum Monkey-Testing zu ermöglichen, wurde eine simulierte Version der Lernplattform Anki implementiert. Zur Beurteilung der Testagenten wurde eine Belohnungsstruktur in der simulierten Anwendung entwickelt. Die Ergebnisse zeigen, dass das neuroevolutionäre Testverfahren im Vergleich zum Monkey-Testing in Bezug auf erreichte Belohnungen signifikant besser abschneidet. Dadurch wird die Applikationslogik im Testprozess besser berücksichtigt.

Freitag, 31. März 2023, 14:00 Uhr

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Vortragende(r) Aaron Gätje
Titel Efficient Training of Graph Neural Networks for Dynamic Phenomena (Proposal)
Vortragstyp Proposal
Betreuer(in) Daniel Ebi
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung Graph Neural Networks (GNNs) have shown great potential for use cases that can be described as graphs. However, training GNNs presents unique challenges due to the characteristics of graph data. The focus of this thesis is to examine their learning abilities by developing a GNN-based surrogate model for the injection molding process from materials science. While numerical simulations can model the mold filling accurately, they are computationally expensive and require significant trial-and-error for parameter optimization. We propose representing the mold geometry as a static graph and constructing additional node and edge features from domain knowledge. We plan to enhance our model with a self-attention mechanism, allowing dynamic weighting of a node's neighbors based on their current states. Further improvements may come from customizing the model’s message passing function and exploring node sampling methods to reduce computational complexity. We compare our approach to conventional machine learning models w.r.t. predictive performance, generalizability to arbitrary mold geometries and computational efficiency.

This thesis is a follow-up work to a bachelor thesis written at the chair in 2022.

Vortragende(r) Aleksandr Eismont
Titel Surrogate Model Based Process Parameters Optimization of Textile Forming
Vortragstyp Proposal
Betreuer(in) Bela Böhnke
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung Manufacturing optimization is crucial for organizations to remain competitive in the market. However, complex processes, such as textile forming, can be challenging to optimize, requiring significant resources. Surrogate-based optimization is an efficient method that uses simplified models to guide the search for optimal parameter combinations of manufacturing processes. Moreover, incorporating uncertainty estimates into the model can further speed up the optimization process, which can be achieved by using Bayesian deep neural networks. Additionally, convolutional neural networks can take advantage of spatial information in the images that are part of the textile forming parameters. In this work, a Bayesian deep convolutional surrogate model is proposed that uses all available process parameters to predict the shear angle of a textile element. By incorporating background information into the surrogate model, it is expected to predict detailed process results, leading to greater efficiency and increased product quality.

Freitag, 14. April 2023, 11:30 Uhr

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Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)

Vortragende(r) Paul Giza
Titel CGFLEX: A Flexible Framework for Causal Graph-based Data Synthesis
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Bela Böhnke
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung Algorithms that extract dependencies from data and represent them as causal graphs must also be tested. For such tests, data with a known ground truth is required, but this is rarely available. Generating data under controlled conditions through simulations is expensive and time-consuming. A solution to this problem is to create synthetic datasets, where dependencies are predefined, to evaluate the results of these algorithms.

This work focuses on building a framework for the synthesis of data. In the framework, the synthesis process begins with generating a random dependency graph, specifically a directed acyclic graph. Each node in the graph, except the source nodes, has parent nodes and represents a variable. In the next step, each node is populated with predefined random dependencies. A dependency is a model that determines the value of a variable based on its parent variables. From this structure, datasets can be sampled. Users can control the properties of the causal graph through various parameters and choose from multiple types of dependencies, representing different complexity levels.

Additionally, the sampling process allows for interactivity by enabling the exchange of dependencies during the sampling process. Dependencies can be exchanged with fixed values, probability distributions, or time series functions. This flexibility provides a robust tool for improving and comparing the mentioned algorithms under various conditions.

Freitag, 28. April 2023, 11:30 Uhr

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Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
Webkonferenz: https://sdq.kastel.kit.edu/wiki/SDQ-Oberseminar/Microsoft_Teams

Vortragende(r) Hannes Greule
Titel Evidence-based Token Abstraction for Software Plagiarism Detection
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Timur Sağlam
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung Programming assignments for students are target of plagiarism. Especially for graded assignments, instructors want to detect plagiarism among the students. For larger courses, however, manual inspection of all submissions is a resourceful task. For this purpose, there are numerous tools that can help detect plagiarism in submissions. Many well-known plagiarism detection tools are token-based detectors. In an abstraction step, they map source code to a list of tokens, and such lists are then compared with each other. While there is much research in the area of comparison algorithms, the mapping is often only considered superficially. In this work, we conduct two experiments that address the issue of token abstraction. For that, we design different token abstractions and explain their differences. We then evaluate these abstractions using multiple datasets. We show that different abstractions have pros and cons, and that a higher abstraction level does not necessarily perform better. These findings are useful when adding support for new programming languages and for improving existing plagiarism detection tools. Furthermore, the results can be helpful to choose abstractions tailored to specific requirements.
Vortragende(r) Jonas Strittmatter
Titel Token-Based Plagiarism Detection for Statecharts
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Timur Sağlam
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung In the field of software engineering, existing plagiarism detection systems have primarily focused on detecting cases of plagiarism in code. However, other artefacts such as models also play a crucial role in the development process. Statecharts, in particular, are used to model the behavior of a system. This thesis investigates the applicability and challenges of applying token-based plagiarism detection systems to statecharts. We extend the plagiarism detector JPlag to support detecting cases of plagiarism in statecharts. Our approach is evaluated using a dataset of student assignments from a modeling course, where we generate plagiarized statecharts by adopting common obfuscation attacks. We study the effects of the token-extraction strategy, sorting techniques and the minimum token match parameter. The results suggest that an approach tailored to the specific kind of model, such as statecharts, works better than a generic solution for models.

Freitag, 5. Mai 2023, 11:30 Uhr

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Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
Webkonferenz: https://sdq.kastel.kit.edu/wiki/SDQ-Oberseminar/Microsoft_Teams

Vortragende(r) Lukas Burgey
Titel Continuous Integration of Performance Models for Lua-Based Sensor Applications
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Manar Mazkatli
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung Architecture-level performance models of software like the PCM can aid with the development of the software by preventing architecture degradation and helping to diagnose performance issues during the implementation phase.

Previously, manual intervention was required to create and update such models. The CIPM approach can be employed to automatically make a calibrated PCM instance available during the development of software. A prototypical implementation of the CIPM approach targets microservice-based web applications implemented in Java. No implementations for other programming languages exist and the process of adapting the CIPM approach to support another programming language has previously not been explored.

We present an approach to adapting CIPM to support Lua-based sensor applications. A prototypical implementation of the adapted approach was evaluated using real-world Lua-based sensor applications from the SICK AppSpace ecosystem. The evaluation demonstrates the feasibility of the adapted approach, but also reveals minor technical issues with the implementation.

Vortragende(r) Moritz Brödel
Titel Preventing Automatic Code Plagiarism Generation Through Token String Normalization
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Timur Sağlam
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung Code plagiarism is a significant problem in computer science education. Token-based plagiarism detectors, which represent the state-of-the-art in code plagiarism detection, excel at identifying manually plagiarized submissions. Unfortunately, they are vulnerable to automatic plagiarism generation, particularly when statements are inserted or reordered. Therefore, this thesis introduces token string normalization, which makes the results of token-based plagiarism detectors invariant to statement insertion and reordering. It inher- its token-based plagiarism detectors’ high language independence and utilizes a program graph. We integrate token string normalization into the state-of-the-art token-based plagiarism detector JPlag. We show that this prevents automatic plagiarism generation using statement insertion and reordering. Additionally, we confirm that JPlag’s existing capabilities are retained.
Vortragende(r) Alp Toraç Genç
Titel Prototypical implementation of discrete-event-based co-simulation of hardware and software
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Sebastian Weber
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung Computer-supported simulations provide multiple ways to analyse design decisions and avoid many possible mistakes. For simulating large and complex systems, multiple simulation tools may be necessary, as having the means to simulate in only one tool may not be the best approach. In such cases, co-simulation can be used to simulate the said system by interconnecting the mentioned simulation tools using a co-simulation standard. A system that consists of hardware and software falls under this category of systems.

Depending on how a system is to be co-simulated, choosing a co-simulation standard can be challenging, as there are many factors and trade-offs to consider. In this thesis, existing co-simulation standards with discrete-event-based co-simulation support will be researched and compared to one another. This comparison will then be used to choose a co-simulation standard for an exemplary case of hardware-software co-simulation, which will be prototypically implemented and evaluated.

Freitag, 12. Mai 2023, 11:00 Uhr

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Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)

Vortragende(r) Steven Lorenz
Titel Active Learning for experimental exploration
Vortragstyp Proposal
Betreuer(in) Federico Matteucci
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung A ranking is the result of running an experiment, a set of encoders is applied to an

experimental condition (dataset, model, tuning, scoring) and are then ranked according to their performance. To draw conclusions about the performance of the encoders for a set of experimental conditions, one can aggregate the rankings into a consensus ranking. (i.e. taking the median rank) The goal of the thesis is to explore the space of consensus rankings and find all possible consensus rankings. However, running an experiment is a very time-consuming task. Therefore we utilize Active Learning, to avoid running unnecessary experiments. In Active Learning, the learner can choose the data it is trained on and achieves greater accuracy with fewer labeled data.

Freitag, 26. Mai 2023, 11:30 Uhr

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Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
Webkonferenz: https://sdq.kastel.kit.edu/wiki/SDQ-Oberseminar/Microsoft_Teams

Vortragende(r) Niklas Brüning
Titel Erhaltung des Endanwenderflows in PREEvision durch asynchrone Job-Verarbeitung
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Erik Burger
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung Viele modellgetriebene Entwicklungsumgebungen verfolgen einen rein sequenziellen Ansatz. Modelltransformationen werden sequenziell ausgeführt und zu einem Zeitpunkt darf stets nur eine Modelltransformation ausgeführt werden. Auf entsprechend großen Datenmengen ergeben sich hierdurch jedoch einige Einschränkungen. So kann es dazu kommen, dass Nutzer mehrere Minuten oder sogar Stunden auf den Abschluss einer Modelltransformation warten müssen und die Software währenddessen nicht für Nutzereingaben zur Verfügung steht, selbst wenn die Modelltransformation nur auf einen Teil des Modells zugreift. Dieser Zustand kann jedoch den Nutzerflow unterbrechen, einen mentalen Zustand des Nutzers, der gleichzeitig produktiv ist und als belohnend wahrgenommen wird.

Eine Möglichkeit, um das Risiko zu minimieren, dass der Nutzerflow unterbrochen wird, ist die Wartezeit für den Nutzer zu verkürzen, indem Modelltransformationen asynchron im Hintergrund ausgeführt werden. Der Nutzer kann dann mit eingeschränkt weiterarbeiten, während die Modelltransformation durchgeführt wird.

Im Kontext von modellgetriebener Softwareentwicklung findet sich zu Nebenläufigkeit nur wenig Forschung. Zwar gibt es einige Ambitionen, Modelltransformationen zu parallelisieren, jedoch gibt es keine Forschung dazu, Modelltransformationen asynchron auszuführen um weitere Modelltransformationen simultan durchführen zu können.

Die vorliegende Arbeit stellt am Beispiel der modellgetrieben entwickelten Software PREEvision der Firma Vector Informatik GmbH, Mechanismen und mögliche Implementierungen vor, mit denen simultane Modelltransformationen realisiert werden können. Für vier Operationen in PREEvision wird außerdem beispielhaft beschrieben, wie die Operationen mit Hilfe der vorgestellten Mechanismen so modifiziert werden können, dass diese asynchron ausgeführt werden. Die Prototypen der beschriebenen Modifikationen werden anschließend im Hinblick auf die Unterbrechung des Nutzerflows und die Korrektheit evaluiert. Abschließend zieht die Arbeit ein Fazit über die Anwendbarkeit der vorgestellten Mechanismen und darüber, ob der Nutzer durch die Prototypen seltener auf Wartedialoge warten muss.

Vortragende(r) Yuhao Wang
Titel Inkrementelle Modellreduktion zur Verkürzung der Testzyklen in der Transformationsentwicklung
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Erik Burger
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung Modellgetriebene Softwareentwicklung (MDD) ist ein Paradigma der Softwareentwicklung, in dem das Modell eine zentrale Rolle spielt. In der MDD wird das Problemfeld durch das Model abstrakt und repräsentativ beschrieben. Im Laufe der Entwicklung wird das Modell durch Modelltransformation schrittweise konkretisiert und schließlich in Programmcode umgewandelt. Je umfangreicher und komplexer das Problemfelds ist, desto größer ist die Anzahl der Modellelemente und desto komplexer ist der Zusammenhang zwischen den Modellelementen. Aus diesem Grund ist die Transformation eines solch großen Modells zeitaufwendig und fehleranfällig.

Es werden in der Entwicklung mehrmals Test durchgeführt, um die Korrektheit des Modells und der Transformation zu gewährleisten. Die große Anzahl der Elemente im Modell verlangsamt den Test und erschwert das Finden der Fehlerursache im Modell und in der Transformation. Daher wurde im Rahmen dieser Bachelorarbeit untersucht, ob ein Ausschnitt des Modells existiert, welcher folgende Eigenschaften hat: Dieser Ausschnitt soll nur Teile des originalen Modells enthalten. Weiter sollen mit diesem Ausschnitt alle Fehler des vollständigen Modells repräsentiert werden können. Die Ursache und Korrektur des fehlerhaften Modells und der fehlerhaften Transformation werden im Rahmen dieser Arbeit nicht untersucht. Die Arbeit konzentriert sich auf das Erstellen und Untersuchen dieses Ausschnitts des Modells.

Freitag, 2. Juni 2023, 11:00 Uhr

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Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)

Vortragende(r) Simon Benedict
Titel Online Nyström MMD Approximation
Vortragstyp Proposal
Betreuer(in) Florian Kalinke
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung In data analysis, the ability to detect and understand critical shifts in information patterns holds immense significance. Whether it is monitoring real-time network traffic, identifying anomalies in financial markets, or tracking fluctuations in climate data, the ability to swiftly identify change points is crucial for effective decision-making. Since the default implementation of MMD is quadratic the algorithms to enable this however tend to exceed runtime limits for certain contexts, such as those where the speed and volume of incoming data is relatively high. In continuation of recent developments in change point detection optimization through estimators, notably RADMAN, we propose to integrate the “Nyström” estimator into a similar context of exponential bucketing to improve on this matter. This thesis will focus on the concept, the implementation and testing of this construct and its comparison to other recent approaches.