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Tom Plü[email protected] 01577 5336762
Jonathan [email protected]
Ein Gründungsprojekt derTechnische Universität Darmstadt
Das Ergebnis ist die Kombination zwischeneinem Multicopter und einem Flächen-flugzeug (Fixed Wing). Um beide Vor-teile zu nutzen, wurde von uns der sehr effiziente und patentierte Schwenkrotor-Mechanismus entwickelt. Innerhalb vonSekunden kann zwischen Multicopter-Modus und Flächenflugzeug-Modus stu-fenlos und sicher gewechselt werden.Dank des neuartigen aerodynamischenDesigns und der innovativen Schwenk-arme, liegt der Wingcopter 178 selbst beihohen Geschwindigkeiten und verschie-densten Wetterbedingungen stabil in derLuft. Hervorragend lässt sich der Wingcop-ter 178 manuell über einen RC Controlleroder intuitiv über ein Tablet starten undlanden und auf langen Strecken mittelsGround Control Station steuern.Jedes Modell entsteht in Einzelanferti-gung und präziser Handarbeit aus hoch-festen Kohlenstofffaser- und Glasfaser-Ver-bundwerkstoffen. Hierbei greifen wir aufmehr als 30 Jahre Modellbau-Erfahrungzurück. Wir legen höchsten Wert auf dieLanglebigkeit unserer Produkte und kom-binieren geschickt Flugzeug-Leichtbaumit Robustheit.
Technische Daten
a Außenmaße:1780 mm x 1321 mm x 522 mm
a Geschwindigkeit: Multicopter-Modusmin. 0 km/h, max. 50 km/h Flächen-flugzeug-Modus min. 40 km/h; max. 130 km/h
a Reichweite: 100 km (im Flächenflugzeug-Modus)
a Flughöhe: max. 5000 m
a Steigrate: max. 6 m/s
a Flugzeit: max. 120 Minuten (Flächenflugzeug-Modus)
a Gewicht: max. 9,2 kg(inkl. Payload & Batterie) Zuladung: 2 kg Payload + 2 kg Batterie
a Bauweise:Faserverbundwerkstoff (GFK & CFK)
a Fernsteuerung: Tablet /Ground Control + Software + RC Controller
a Flugmodi: Manuell + autonome GPS Navigation+ Return Home Funktion; Schwebe-flug wie Multicopter (manuell); Reise-flug wie Flächenflugzeug (autonom)
a Antrieb: Elektrisch
Wingcopter 178 – made in Germany
Der neueste Wingcopter 178 ist eine robuste, leistungsstarke und
vielfältig einsetzbare Hybrid-Drohne. Diese ist so ausgelegt, dass
überall vertikal gestartet und gelandet werden kann. Gleichzeitig
sind deutlich längere Flugzeiten und größere Reichweiten als bei
herkömmlichen Multicoptern möglich. Vier Jahre Forschung und
Entwicklung stecken im Wingcopter 178.
Wingcopter 178 – made in Germany
The result is a combination between amulticopter (UAV) and a wing aircraft(fixed wing). We developed a very efficientand patented tilt-rotor mechanism thathas the benefits of both. It makes it possi-ble to switch between multicopter modeand fixed wing mode within seconds.Thanks to the new aerodynamic designand the innovative tilt-rotors, the Wing-copter 178 remains stable in the air evenat high speeds and under variousweather conditions. The Wingcopter canbe easily startet and landed manuallyusing a tablet, and also offers autonomousintuitive control over long distances bymeans of a ground control station.Each model is produced in a one-off pro-duction using precise hand crafting andis made from high strength carbon fibreand glass fibre composites. We rely onmore than 30 years of modeling experi-ence (composite). We place the highestvalue on the durability of our products,combining aircraft lightweightednesswith robustness.
Technical details
a External dimensions:1780 mm x 1321 mm x 522 mm
a Speed: Multicopter mode min. 0 km/h; maximum 50 km/h Fixed wing modemin. 40km/h; max 130km/h
a Range: 100 km (fixed wing mode)
a Altitude: max. 5000 m
a Rate of climb: Up to 6 m/s
a Flight time: maxi. 120 minutes (Fixed Wing mode)
a Weight: 9,2 kg (including payload andbattery) Payload: 2 kg + 2 kg battery
a Construction: Composite (fiberglassand carbon fiber)
a Remote control:Tablet /ground control + software + Radio Controller
a Flight modes: Manual + autonomousGPS navigation + return home func-tion; Takeoff / landing/hovering asmulticopter (manual); Flight as fixedwing aircraft (autonomous)
a Drive: Electric
The latest Wingcopter 178 (serie 3) is a robust, powerful and versatile
hybrid drone. It is designed so that it can be vertically launched and
landed anywhere. At the same time it allows for longer flight times
and longer ranges than traditional builds. Four years of research and
development have been put into the Wingcopter 178.
Tom Plü[email protected] +49 1577 5336762
Jonathan [email protected]
A founding project of theDarmstadt University of Technology
Privalino – Kinder chatten sicher
Patrick [email protected] 0176 84161348
Nicolai [email protected] 0163 6375636
Ein Gründungsprojekt derTechnische Universität Darmstadt
Bei der Kommunikation im Internetsind Kinder vielen Gefahren ausgesetzt.Sogenannte Cyber-Groomer schreibenKinder in Chats an und versuchen sichihr Vertrauen zu erschleichen.
Damit wird es ihnen möglich, an privateInformationen und Fotos zu gelangenoder sogar persönliche Treffen zu ver-einbaren. Es werden nur wenige tau-send solcher Straftaten im Jahr ange-zeigt. Die Dunkelziffer liegt laut Expertenallerdings im Millionenbereich.Jeder Mensch hat einen individuellenSchreibstil. Dennoch lassen sich typischeSchreibstilmuster für bestimmte Grup-pen erkennen. So schreiben Kinderanders als ihre Eltern und der Normal-nutzer anders als ein Cyber-Groomer.
Mithilfe maschineller Lernverfahren undNatural Language Processing analysiertPrivalino den Schreibstil eines Chatnut-zers und extrahiert linguistische Merk-male. Mit intelligenten Algorithmenkann Privalino typische Muster für Cyber-Grooming lernen und klassifizieren.Erkennt Privalino bei einem Abgleichdes analysierten Profils mit denen in derDatenbank hinterlegten Cyber-Groo-ming-Profilen starke Übereinstimmun-gen, wird das betroffene Kind gewarnt.Gleichzeitig werden Eltern oder Admi-nistratoren von Chats informiert. Damitleistet Privalino einen Beitrag, das Chat-ten im Internet für Kinder sicherer zumachen.
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Dieses Projekt wird im Rahmen des EXIST-Programms durch das Bundesministeriumfür Wirtschaft und Energie und den Europäischen Sozialfonds gefördert.
Children chatting on the Internet areexposed to many dangers. So-calledcyber-groomers approach children inchats and try to earn their trust.
This allows them to gather private infor-mation and photos, or even to arrangepersonal meetings. Only a few thou-sand such offenses are reported eachyear. According to experts, however,the estimated number is in the millions.Although, every person has an individ-ual writing style, typical typing patternscan be recognized for certain groups.Children write differently than their par-ents and a normal user different than acyber-groomer.
Using machine learning methods andNatural Language Processing, Privalinoanalyzes the writing style of a chat userand extracts linguistic features. Usingintelligent algorithms, Privalino canlearn and classify patterns for cyber-grooming. If Privalino detects matches when com-paring the analyzed profile with thecyber-grooming profiles stored in thedatabase, the affected child is warned.At the same time, parents or administra-tors are informed. Privalino contributesto making chatting on the Internet moresecure for children.
Privalino – Kids can chat safely
Olly
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Patrick [email protected] +49 176 84161348
Nicolai [email protected] +49 163 6375636
A founding project of theDarmstadt University of Technology
This project is part of the EXIST program and is funded by the Federal Ministry of Economic Affairsand Energy and the European Social Fund. by:
Dr. Jörg Gottschlich Christina Kraus, M.Sc.Johannes Rudolph, M.Sc.
[email protected] 0611 94587244
www.meshcloud.io
Ein Gründungsprojekt derTechnische Universität Darmstadt
Sie suchen eine Cloud-Lösung für Ihr Unternehmen (VMs, Storage, Container o.ä.)?
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Open Cloud Federation
Meshcloud ist eine Open Source Cloud-Plattform für Unternehmen. Wir decken den kompletten Cloud Stack
von IaaS bis PaaS ab. Dazu verbinden wir lokale Service Provider zu einer technisch integrierten Multi-Cloud.
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konsolidiert verwalten und abrechnen. Mit zahlreichen Datacentern in Europa sind dezentrale Infrastrukturen
so einfach und sicher umsetzbar.
Wir schließen Partnerschaften mit ServiceProvidern weltweit. Dabei kümmern wiruns um Installation und Betrieb der Cloud-Plattform, während Sie den Betrieb derHardware verantworten und Ihren KundenSupport und Unterstützung beim Betriebihrer Infrastruktur bieten.
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a erhöhen Sie Ihre überregionale Sichtbarkeit als Teil der Meshcloud-Plattform
FÜR CLOUDNUTZER
FÜR SERVICE PROVIDER
Dieses Projekt wird im Rahmen des EXIST-Programms durch das Bundesministeriumfür Wirtschaft und Energie und den Europäischen Sozialfonds gefördert.
Dr. Jörg Gottschlich Christina Kraus, M.Sc.Johannes Rudolph, M.Sc.
[email protected] +49 611 94587244
www.meshcloud.io
A founding project of theDarmstadt University of Technology
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Open Cloud Federation
Meshcloud is an open-source cloud platform for corporations. We cover the whole cloud stack from IaaS to
PaaS. In order to realize this, we connect local service providers to a technically fully integrated multi-cloud.
Using a single account on our platform, corporations are able to administrate and bill IT-projects across
different locations. With numerous datacentres located all over Europe, it is easy to implement a secure decen-
tralized IT infrastructure.
We have partnerships with serviceproviders across the world. While we takecare of the installation and operation ofthe cloud stack, the service providerremains responsible for hardware opera-tions and customer support.
With Meshcloud
a you will gain new customers via theMeshcloud platform
a you will be able to provide an exten-sive cloud portfolio (multi-locationIaaS + PaaS) to existing customerswith manageable investment costs
a you will increase your visibility beingpart of the Meshcloud brand
FOR CLOUD USERS
FOR SERVICE PROVIDERS
This project is part of the EXIST program and is funded by the Federal Ministry of Economic Affairsand Energy and the European Social Fund. by:
Prof. Dr. Iryna [email protected] 06151 16-25290
Dipl. Inform. Christian [email protected] 06151 16-25294
Dr. Ing. Johannes [email protected] 06151 16-25297
Technische Universität DarmstadtFachgebiet Ubiquitäre WissensverarbeitungHochschulstraße 10 64289 Darmstadt
www.ukp.tu-darmstadt.de
Mit der automatischen Extraktion vonArgumenten aus großen Textmengenkönnen viele Entscheidungssituationenschneller und präziser bewältigt werden.Durch den Einsatz von neuronalen Netzenwerden zu einer benutzerdefinierten Such-anfrage relevante Argumente in Echtzeitermittelt und in übersichtlicher Formzusammengefasst. Somit bleibt es einemAnwender erspart, eine große Menge vonTexten zu lesen und deren Inhalt manuellaufzuarbeiten. Ein solch argumentativesInformationssystem kann gegenüber her-kömmlichen Systemen auch Gründe füroder gegen eine Entscheidung aufzeigen.
Grundlegende Eigenschaften des argu-mentativen Informationssystems:
a Automatische Extraktion von Argumenten aus großen Textmengen
a Aufzeigen von Pro- und Kontra-Argumenten
a Natürlichsprachliche Echtzeit-Zusammenfassung
Neben der Unterstützung von Entschei-dungen soll unser argumentatives Infor-mationssystem einen Überblick zu aktuel-len Themen liefern. Durch die Echtzeit-Zusammenfassung von natürlichsprachli-chen Argumenten werden vielfältige Wis-sensgenerierungsprozesse in Bereichenwie Journalistik, Politik und Wirtschaft ver-einfacht.
ArgumentextraktionRichtig Entscheiden mit Big Data
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Viele Fragen haben keine eindeutige Antwort, sondern setzen das
Abwägen von mehreren Optionen voraus. Beispielsweise unterliegen
politische Entscheidungen den Interessen aus Wirtschaft, Gesellschaft
und ethischen Aspekten, die in der Praxis oft schwer zu identifizieren
sind.
Prof. Dr. Iryna [email protected] +49 6151 16-25290
Dipl. Inform. Christian [email protected] +49 6151 16-25294
Dr. Ing. Johannes [email protected] +49 6151 16-25297
Technische Universität DarmstadtFachgebiet Ubiquitäre WissensverarbeitungHochschulstrasse 10 64289 Darmstadt, Germany
www.ukp.tu-darmstadt.de
Automatically mining natural-languagearguments from Big Data can help peo-ple make decisions faster and more pre-cisely. In response to a user-definedsearch query, neural networks can deter-mine relevant arguments in real time andsummarize them in a comprehensive way.Thus, users are not required to read largeamounts of text and to process their con-tent manually. In contrast to conventionalsystems, an argumentative informationsystem can show the reasons for oragainst a decision.
Key features of our argumentative infor-mation system:
a Automatic extraction of argumentsfrom large amounts of text
a Detecting pro and con arguments
a Real-time summarization in naturallanguage
In addition to supporting decision-mak-ing, our argumentative information sys-tem will provide an overview of currenttopics. Its real-time summary of naturallanguage arguments simplifies a widerange of knowledge generation pro-cesses in areas such as journalism, poli-tics, and economics.
ArgumentMiningDecision Support Using Big Data
Many questions do not have a distinct answer but require deliberation
over several options. For example, decisions in politics are subject to
economic interests or ethical aspects that are often difficult to identify
in practice.
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Nahezu alle in der Praxis eingesetztenasymmetrischen Kryptosysteme, wie z.B.RSA und ECC, können mit Hilfe von Quantencomputern effizient gebrochenwerden, sodass jeglicher Schutz erlischt.
QuantiCor Security bietet Sicherheits -lösungen der nächsten Generation an.Mittels Quantencomputer-resistenter Ver-schlüsselungs- und Signaturtechnologienfür den Einsatz in Blockchain- und IoT-Anwendungen kann das höchste Niveauan Sicherheit gewährleistet werden.
Quantum-IDEncrypt ist eine vielseitigeTechnologie, die es erlaubt, nur mit Hilfevon kurzen Identitäten, wie z.B. Emailsoder IoT-Namen, vertrauliche Daten zuversenden. Die Verwaltung der großenAnzahl von PKI-Zertifikaten der Empfän-ger, die mit hohen Speicherkosten ein -hergehen, wird somit überflüssig, dennQuantum-IDEncrypt benötigt nur derenIdentitäten.
Hierdurch ergeben sich erhebliche Effizienzpotenziale für den Einsatz in IoT-Anwendungen:
a Quantencomputer-Resistenz
a Ressourceneffizienz
a Vollständiger Verzicht auf eine aufwändige Public Key Infrastruktur
a Keine Ausstellung, Speicherung undÜberprüfung von PKI-Zertifikatennötig
a Sichere Kopplung von Identitäten anIoT-Geräte
Quantum-Multisign ist ein Quantencom-puter-resistentes Multisignaturverfahren,das die Authentifikationskraft des Nutzerserhöht, da mehrere IoT-Geräte zumAuthentifizieren von sicherheitskritischenDaten, wie z.B. Blockchain-Anwendungen,benötigt werden. Auf diese Weise wirdder Nutzer vor dem Verlust von Schlüsselnund den Folgen der unautorisierten Inbe-sitznahme von Geräten geschützt.
Quantencomputer-resistente Sicherheitslösungen für IoT
Dr. Rachid El [email protected] +49 6151 16-20667
Technische Universität DarmstadtFachbereich InformatikKryptographie und ComputeralgebraHochschulstraße 1064289 Darmstadt, Germany
www.cdc.informatik.tu-darmstadt.de/cdc/
Ein Gründungsprojekt derTechnische Universität Darmstadt
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QuantiCor Security
Nearly all public key cryptosystemsapplied in practice, e.g. RSA and ECC-based cryptosystems, are vulnerable toquantumcomputer attacks. Without anappropriate replacement all data remainsunprotected and available to an adver-sary or unauthorised third parties.
QuantiCor Security offers quantumcom-puter resistant security solutions such assignature and encryption technologiesfor use in all kinds of applications. Thesetechnologies are superior to current solu-tions as they are suited to the require-ments of IoT-applications beside quan-tumcomputer immunity.
Quantum-IDEncrypt allows to transmitencrypted data just via the short identi-fiers of IoT-devices such as addresses,emails or computer names. This tech -nology ensures quantumcomputer resis-tance and solves challenging problemsrelated to IoT, e.g. identities can securelybe coupled to IoT-devices. Avoiding theneed for an expensive public key infra-structure and the associated tasks of issu-ing, validating and storing certificatesmakes Quantum-IDEncrypt also attractivefor use in ressource constrained IoT-devices.
Quantum-Mutlisign is a quantumcom-puter resistant multisignature technology,that requires a number of devices toauthenticate critical data, for instanceused in blockchain applications. Theresulting signature is compressed to asingle signature, thus leading to remark-able bandwidth and storage savings. Itfurther protects the user from loss of keysand negative impacts of unauthorisedphysical access to a number of devices.
Quantuncomputer-resistant security solutions for IoT
Dr. Rachid El [email protected] +49 6151 16-20667
Technische Universität DarmstadtFachbereich InformatikKryptographie und ComputeralgebraHochschulstrasse 1064289 Darmstadt, Germany
www.cdc.informatik.tu-darmstadt.de/cdc/
A founding project of theDarmstadt University of Technology
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QuantiCor Security
Prof. Dr. Markus [email protected] 0170 1670205
Nick [email protected] 06151 16-38842
Hochschule DarmstadtFachbereich Elektrotechnik und InformationstechnikHaardtring 10064295 Darmstadt
www.ccass.h-da.de
Kennen Sie UBER? UBER hat keine Taxen ...... verdient aber mit dem Transport von Personen Geld!
UBER hat ein intelligentes Businessmodell. Während die Branche ihreTaxen lackiert und die Zentralen tapeziert hat, kam UBER ohne Taxenmit einem intelligenten Businessmodell um die Ecke.
Und Sie?Fahren Sie noch Taxi? Oder sind Sie schon UBER?Sind Sie auf die UBERs Ihrer Branche vorbereitet?Haben Sie eine digitale Strategie?
Sie werden eine benötigen. Eine digitale Strategie, um nicht von IhrenMitbewerbern oder neuen noch unbekannten Akteuren überrollt zuwerden. Um Ihre Berechtigung am Markt zu haben oder zu behalten.Und vor allem als möglicher Marktführer diese Marktführerschaft zubehalten.
Das Competence Center for Applied Sensor Systems (CCASS) derHochschule Darmstadt begleitet Sie auf Ihrem Weg ins Internet derDinge bis hin zu Ihrer digitalen Strategie.
Mit dem Ansatz „digital steps are minmal steps“ setzen wir nicht auf eineradikale digitale Transformation um des Digitalisierungswillen, sondernauf einen schnellen Umsetzungserfolg.
#digital-steps-are-minimal-steps
#digital-steps-are-minimal-steps
Prof. Dr. Markus [email protected] +49 170 1670205
Nick [email protected] +49 6151 16-38842
Hochschule DarmstadtFachbereich Elektrotechnik und InformationstechnikHaardtring 10064295 Darmstadt, Germany
www.ccass.h-da.de
Do you know UBER? UBER does not own any taxis ...... and yet they make money from transporting people!How so?
UBER has an intelligent business model. While those in the taxi businesswere painting their taxis and decorating their offices, UBER came out of the middle of nowhere and took them by surprise with a veryintelligent business model.
What about you?Are you prepared for the UBERs in your branch? Do you have a digital strategy?
You’re going to need one – to avoid being outdone by existing or not yet established competitors, to have or to hold your place in yourmarket, above all, possibly even as a market leader.
The Competence Center for Applied Sensor Systems (CCASS) at theUniversity of Applied Science Darmstadt will accompany you on yourway into the ”Internet of things“ through to your digital strategy.
With the approach ”digital steps are minimal steps“ we are not aimingat a radical digital transformation for the sake of digitalization, but at arapid implementation success.
Prof. Dr. Michael [email protected] 06151 16-38449
Hochschule DarmstadtFachbereich InformatikHaardtring 10064295 Darmstadt
www.fbi.h-da.de
Dabei wird die elektronische Identität(eID) Ihres neuen Personalausweises (nPA)per NFC direkt über das Smartphoneübermittelt. Nur wenige Klicks späterhaben Sie Ihr Fahrzeug abgemeldet. Im Einzelnen brauchen Sie dazu: EinAndroid Smartphone mit NFC, Ihren nPAmit zugehöriger 6-stelliger PIN, sowie KFZ-Kennzeichen und Fahrzeugschein (ab01.01.2015) mit Sicherheitscodes. EinfachSicherheitscodes auf dem Fahrzeugschein(hinten) und unter den Siegelplakettenfreirubbeln und in App eintragen.
Eine starke 2-Faktor Authentifizierung derAUTHADA GmbH sorgt für die nötigeSicherheit und eindeutige Identifizierungdes Fahrzeughalters.
a Schnell und einfach Ihr KFZ abmelden.
a Mobil und sicher per AndroidSmartphone App nutzbar.
a Starke 2-Faktor Authentifizierung (mit nPA + PIN).
a Kein teures nPA-Lesegerät mehr nötig.
a Ohne Biometrie, TAN und Medien-brüche.
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Mobile und benutzerfreundliche KFZ-Abmeldung
Sparen Sie sich den Gang zur Behörde, die langen Wartezeiten und
ggf. den notwendigen Urlaubstag für die KFZ-Abmeldung. Das mobile
Servicekonto Hessen ermöglicht die Abmeldung Ihres Fahrzeugs (KFZ)
einfach und mobil per Android Smartphone App.
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Prof. Dr. Michael [email protected] +49 6151 16-38449
Hochschule DarmstadtDepartment of Computer ScienceHaardtring 10064295 Darmstadt, Germany
www.fbi.h-da.de
In detail you need: An Android smart-phone with NFC, your nPA with associ-ated 6-digit PIN, as well as your number/registration plates and vehicle registra-tion license (after 01.01.2015) with secu-rity codes. You will find the security codeson the back of the vehicle registrationlicense, and under the vehicle stickers.A strong 2-factor authentication of theAUTHADA GmbH ensures the necessarysafety and unambiguous identification ofthe vehicle owner.
a Quickly and easily Statutory Off RoadNotification (SORN) of your Vehicle.
a Mobile and secure using the Androidsmartphone app.
a Strong 2-factor authentication (with nPA + PIN).
a No need for an expensive nPA reader.
a Without biometry, TAN and mediabreaks.
Mobile and user-friendly registration of yourvehicle as off the road
Save the way to the government agency, the long waiting times and,
if necessary, the vacation day needed for the Statutory Off Road Noti-
fication (SORN) of your Vehicle. The mobile service account Hessen
allows you to register your vehicle as off the road (SORN) easily via
our Android Smartphone App.
D³LC – Data Dissemination in Dense Wireless Lighting Control
Prof. Dr. Michael Kuhn (h_da)[email protected] 06151 16-38249
Conrad Dandelski, B. Eng. (CIT)[email protected] +353 89 9870118
Hochschule DarmstadtFachbereich Elektrotechnik und InformationstechnikHaardtring 10064295 Darmstadt
https://eit.h-da.de
Die dabei am häufigsten angewendeteMethode der Paketweiterleitung basiertauf dem Austausch von Broadcast-Nach-richten zwischen den Leuchtmitteln. Einebesondere Herausforderung bestehtjedoch darin, eine niedrige Latenzzeitsowie eine geringe Paketfehlerrate – unddamit verbunden die Synchronität derLeuchtmittel – zu gewährleisten. Beson-ders schwierig gestalten sich insbeson-dere Situationen, in denen die Beleuch-tungssteuerung Teil eines drahtlosenGebäudesteuerungssystems ist. Hierbeimüssen nicht nur Steuerungsnachrichtenverteilt, sondern zusätzlich noch Sensorda-ten erfasst und übertragen werden. Das Cork Institute of Technology hat inKooperation mit der Hochschule Darm-stadt die D³LC-Suite entwickelt, welcheAnforderungen für eine hohe Dienstgüte(Quality of Service) sowie eine hohe Nut-
zerzufriedenheit (Quality of Experience)erfüllt. Die D³LC-Suite baut auf demIEEE802.15.4 Standard auf und beinhaltetMechanismen, um das Netz selbstorgani-sierend in eine sinnvolle Topologie aufzu-teilen, sowie die Steuerungsnachrichtensehr zuverlässig weiterzuleiten. Anstellevon Protokollen mit zufälligem Kanalzugriffnutzt die D³LC-Suite deterministische Pro-tokolle, um den Kanalzugriff zu regeln.Dies bietet den Vorteil einer besserenKontrolle darüber, wann und zu wemNachrichten weitergeleitet werden. Bishe-rige Kommunikationsprotokolle beschrän-ken die Kommunikation auf einen einzigenKanal. Bei der D³LC-Suite kommt dassogenannte „Channel Hopping“ zum Ein-satz. Dies ermöglicht die Nutzung von biszu 16 Kanälen gleichzeitig, wodurch dieSkalierbarkeit von drahtlosen Netzendeutlich erhöht wird.
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dependable embedded wireless infrastructure
Partner:
Moderne Beleuchtungssysteme nutzen häufig eine sehr große Anzahl an LED-Leuchtmitteln, die drahtlos über
Funknetzwerke gesteuert werden. Um eine große Reichweite der Netzwerke zu erreichen, werden die Steuerungs-
nachrichten von den einzelnen Beleuchtungsknoten weitergeleitet.
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D³LC – Data Dissemination in Dense Wireless Lighting Control
Prof. Dr. Michael Kuhn (h_da)[email protected] +49 6151 16-38249
Conrad Dandelski, B. Eng. (CIT)[email protected] +353 89 9870118
Hochschule DarmstadtFachbereich Elektrotechnik und InformationstechnikHaardtring 10064295 Darmstadt, Germany
https://eit.h-da.de
However, adequate communication per-formance – in particular, sufficiently lowlatency and small packet error ratesresulting in high synchronicity – is difficultto ensure in such networks, especially ifthe network is part of a wireless buildingmanagement system and carries not onlylow-latency broadcast messages but alsocollects data from sensors. The Cork Institute of Technology in coop-eration with the Darmstadt University ofApplied Sciences has developed thenovel D³LC -Suite to fulfil both, Quality ofService and Quality of Experiencerequirements in a Dense Wireless Light-ing Control Network. The D³LC-Suite,based on the IEEE 802.15.4 standard,includes protocols to form the topology
as well as protocols to disseminatebroadcast messages. To meet therequirements with respect to synchronic-ity, the D³LC-Suite uses deterministicchannel access protocols instead of besteffort approaches, which results in bettercontrol over when and to whom the mes-sage is transmitted, even if broadcastmessages are used. While current communication protocolsare usually limited to one communicationchannel, the D³LC-Suite uses so called“Channel Hopping“, enabling the use ofup to 16 channels simultaneously. Thisbrings a significant increase in terms ofscalability and reliability to wireless light-ing control networks.
dependable embedded wireless infrastructure
Partners:
Modern lighting systems often use a large number of wirelessly controlled LED light sources, which leads to
very dense wireless lighting networks. In order to achieve large coverage for these networks, control message
transmissions are based on multi-hop data dissemination techniques among many luminaires.
sDDS – sensornet Data Distribution Service
Dipl.-Inform. (FH) Kai Beckmann, M. [email protected] 0611 9495 1218
Hochschule RheinMainUniversity of Applied SciencesFachbereich Design Informatik MedienLabor für Verteilte SystemeUnter den Eichen 565195 Wiesbaden
https://wwwvs.cs.hs-rm.de https://sdds.io
In naher Zukunft werden nicht nur Maschi-nen in Fabriken oder Autos miteinanderinteragieren, sondern auch unsere Häuserund Wohnungen werden vernetzt – unddamit „smart“. Anwendungsbereiche mitbisher unterschiedlichen Anforderungenmüssen im Internet der Dinge (Internet ofThings – „IoT“) zusammenwachsen. Dieseinfach, sicher und nachhaltig zu ermögli-chen, ist das Ziel von sDDS. Gleichzeitigwird Interoperabilität zwischen Gerätenüber die Verwendung von offenen Indus-triestandards sichergestellt.
Features
a Datenzentrierte Publish-Subscribe-Kommunikation
a Kompatibel zum API-Standard DDSder Object Management Group (OMG)
a Unterstützt die IoT-Protokolle IPv6 und 6LoWPAN
a Konfigurierbare Quality-of-Service-Merkmale
a Modellgetriebener Entwicklungs-prozess ermöglicht hohe Anpassungs-fähigkeit
a Plattformunabhängig in C implemen-tiert. Plattformen: z.B. Linux, RIOT OS,Contiki
a Sehr geringer Ressourcenverbrauch,unterstützt kleine Mikrocontrollerplatt-formen
a Industrieorientierte Open SourceLizenz MPL 2.0
sDDS wird im Labor für Verteilte Systemeder Hochschule RheinMain, Wiesbaden,entwickelt und im Rahmen des ProjektssDDS4SmartHome evaluiert. Grundlagebilden vom Kooperationspartner Thermo-kon hergestellte Smart-Home-Geräte,basierend auf von der Firma PHYTECbereitgestellten Funkmodulen.
sDDS – der „sensornet Data Distribution Service“ – ist eine Open Source IoT Middlewareder nächsten Generation, die zukunftsfähige, skalierbare IoT-Infrastrukturen ermöglichtund auf den unterschiedlichsten Geräten lauffähig ist.
Partner:
Das Projekt wird finanziert aus demFörderprogramm „Forschung fur diePraxis“ des Hessischen Ministeriumsfur Wissenschaft und Kunst.
sDDS – sensornet Data Distribution Service
sDDS, the “sensornet Data Distribution Service“, is a next-generation open source IoT middleware. It is an enabling technology for future scalable IoT infrastructures supportinga broad range of devices.
Dipl.-Inform. (FH) Kai Beckmann, M. [email protected] +49 611 9495 1218
Hochschule RheinMainUniversity of Applied SciencesFachbereich Design Informatik MedienLabor für Verteilte SystemeUnter den Eichen 565195 Wiesbaden, Germany
https://wwwvs.cs.hs-rm.de https://sdds.io
In the near future we will not only seeindustrial machines and cars interacting –our homes will become networked aswell, thus becoming “smart“. The Internetof Things (“IoT“) needs to integrate appli-cation domains often featuring divergingrequirements. sDDS aims at supportingthat goal easily, securely and reliably. Inaddition, sDDS ensures interoperabilityof devices through the use of open indus-try standards.
Features
a Data-centric publish-subscribe communication semantics
a Compliant with DDS API standard ofthe Object Management Group (OMG)
a IoT protocols IPv6 and 6LoWPAN supported
a Configurable Quality of Service attributes
a Highly adaptable through model-driven development process
a Platform independent C implemen-tation. Currently supported: Linux,RIOT OS, Contiki
a Resource-saving approach to support small-scale microcontrollerarchitectures
a Industry-oriented open source licenseMPL 2.0
sDDS is being developed at the Dis-tributed Systems Lab of RheinMain Uni-versity of Applied Sciences, Wiesbaden,Germany. It is being evaluated within thesDDS4SmartHome project using smarthome devices produced by the collabo-rating partner Thermokon, based on RFmodules provided by PHYTEC.
Partners:
Prof. Dr. Prof. h.c. Ulrich Bü[email protected] 0661 9640-325
M.Sc. Frank [email protected] 0661 9640-225
Hochschule FuldaFachbereich Angewandte InformatikNetwork and Data Security Group (NDSec)Leipziger Straße 12336037 Fulda
http://www.hs-fulda.de/NDSec
Überblick
Die Bedrohungslage durch Cyber-Angriffeauf IT-Infrastrukturen nimmt von Tag zuTag neue Ausmaße an. Das intelligenteIntrusion Detection System IntErA ist einBeitrag, um unvermeidliche Zwischenfällesicher und schnell aufklären zu können. IntErA ist ein hybrides und selbstlernen-des System, welches in der Lage ist, bisherunbekannte Angriffe in Netzwerken effek-tiv und frühzeitig zu detektieren. Dabeipasst es sich auf den veranderlichenZustand des Netzes kontinuierlich an.
Vorgehensweise
Der sich in der Entwicklung befindlichePrototyp wird die sehr umfangreichenNetz- und Log-Daten von IT-Infrastruktureneffektiv erfassen. Um dies bei Netzwerkenmit einer Geschwindigkeit von bis zu 10Gbit/sec gewährleisten zu können, wirdder eintreffende Datenstrom unter Aus-nutzung der etablierten Standards Net-Flow/IPFIX zu „Flows“ komprimiert.Dadurch ist IntErA auch in der Lage, ver-schlüsselte Datenverbindungen zu analy-sieren. Dies erfolgt in zwei Schritten:Zunächst können bekannte Angriffe mit-tels Musterabgleich mit geringstmögli-chem Aufwand identifiziert werden.
Handelt es sich um eine bisher unbe-kannte Attacke, für welche noch kein Mus-ter vorliegt, wird diese von der Anomalie-Erkennung erfasst und ein neues Mustererzeugt. Dieser hybride und selbstler-nende Ansatz ermöglicht so einen optima-len Schutz auch vor bisher unveröffentlich-ten Schwachstellen (Zero-Day Vulnerabili-ties) und kann durch seine TransparenzSystemveranwortliche zuverlässig unter-stützen, Gegenmaßnahmen konsequentumzusetzen. Ein wesentlicher Schwer-punkt der aktuellen Forschungsarbeitenist die Entwicklung einer Strategie zur Ver-teilbarkeit und Parallelisierung der einzel-nen Komponenten von IntErA.
Ziele des Forschungsprojekts
a Definition eines robusten und adap-tiven Konzepts zur Modellierung desnormalen Netzzustandes
a Erzeugung von Angriffsmustern für unbekannter Angriffe
a Erstellung einer adaptiven Angriffs-musterdatenbank
a Analyse von Angriffsvektoren, Infektionswegen aktueller Malware,Schwachstellen in IPv4 und IPv6 Netzen
a Entwicklung eines intelligenten Systems für den praktischen Einsatz in Unternehmen
IntErA – Intelligente Erkennung von Cyber-Attacken auf IT-Infrastrukturen
Pa�ern extrac on
Anomaly detec on
Pa�ern database
Pa�ern matching
Opera onal staff
Network facili es
Partner:
Pa�ern extrac on
Anomaly detec on
Pa�ern database
Pa�ern matching
Opera onal staff
Network facili es
Prof. Dr. Prof. h.c. Ulrich Bü[email protected] +49 661 9640-325
M.Sc. Frank [email protected] +49 661 9640-225
Hochschule FuldaFachbereich Angewandte InformatikNetwork and Data Security Group (NDSec)Leipziger Strasse 12336037 Fulda, Germany
http://www.hs-fulda.de/NDSec
Overview
The cyber threat landscape on IT infra-structures continuously increases towardsan alarming scale. The intelligent intrusiondetection system IntErA is a contributionto identify security incidents efficientlyand safely. It provides a hybrid detectionengine and self-learning capabilities touncover unknown attacks targeting net-works at an early stage. As such it recog-nizes changing conditions within the net-work and adjusts appropriately.
Methodology
The prototype of IntErA currently indevelopment captures network and logdata from the underlying IT infrastructureof interest effectively. To ensure the reli-able collection of massive data streams athight velocities up to 10 Gbit/sec, incom-ing data are aggregated to so-called“flows“ exploiting the recent standardsNetFlow/IPFIX. Thus, IntErA is able to ana-lyze encrypted streams in addition, whichis based on a two-stage detection pro-cess: It detects known attacks utilizingefficient pattern matching techniques.
Facing an unknown attack that could notbe uncovered by an existing pattern, it isspotted by the anomaly-based detectionengine. That given, a new pattern isextracted immediately. This hybrid andself-learning approach provides compre-hensive protection against both conven-tional and unknown attack vectors (zero-day vulnerabilities). Based on its suppliedhuman readable patterns, operationalstuff is supported greatly to initiateappropriate countermeasures. One ofthe current challenges in the researchproject is the development focusing onthe scalability of the entire system archi-tecture.
Research Objectives
a Defining a reliable and adaptive concept modeling the normal network behavior
a Extraction of attack pattern forunknown threats
a Compiling an adaptive attack patterndatabase
a Analyzing attack and infection vectorsas well as vulnerabilities in both IPv4and IPv6 networks
a Implementing an intelligent system for industrial use
Partners:
IntErA – Intelligent Detection ofCyber-Attacks on IT-Infrastructures
Marcel Hahn, [email protected] 0561 804-6239
André Gensler, [email protected] 0561 804-6034
Ruben Jubeh, [email protected] 0561 4739664-0
Universität KasselSoftware Engineering Research GroupWilhelmshöher Allee 7334121 Kassel
https://seblog.cs.uni-kassel.de/projects/bigenergy/
In dem bis Ende 2017 laufenden LOEWEgeförderten Forschungsprojekt BigEnergywerden innovative Big-Data-Prognose-verfahren für erneuerbare Energien ent-wickelt und bestehende Verfahren verbes-sert. Ziel ist es nicht nur genauere Progno-sen zu ermöglichen, sondern auch früherEnergievorhersagen zu liefern. Dabei solldie Prognoseplattform mit den ständigwachsenden Datenmengen und Anforde-rungen skalieren. Des Weiteren sollen diePrognoseprozesse besser dokumentiert,einfacher wartbar und leichter zu optimie-ren sein.
Dazu wird die MDBDA.org Tool Suitefür die Domänen der Vorhersagen underneuerbaren Energien erweitert. MDBDAsteht für Model-driven Big Data Analytics.Die Tool Suite ermöglicht es, Massen- undEchtzeitdatenanalysen graphisch in einemwebbasierten Editor zu erstellen und die ausführbaren Analysen zu generieren.Der Codegenerator kann ausgetauscht werden, dadurch ist die Zielplattformleicht austauschbar.
In der ersten Phase des Projektes wurdenverschiedene Möglichkeiten validiert, aufwelche Art mehrere Terabyte an Zeit -reihendaten gespeichert und verarbeitetwerden können. Außerdem wurde unter-sucht, welche Prognoseverfahren sich fürdiese Domäne eignen und die MDBDATool Suite wurde zu einer webbasiertenAnwendung weiterentwickelt.
Erste Ergebnisse zeigen, dass „MachineLearning“ Techniken konventionellen phy-sikalischen Modellen in vielen Fällen über-legen sind. Durch die Bildung von Ensem-bles von „Neuronalen Netzen“ lassen sichdeutliche Qualitätssteigerungen erzielen.Der dafür notwendige Mehraufwand lässtsich durch Big Data Technologien sehr guthandhaben.
Durch die Kombination neuer Algorith-men und der MDBDA.org Tool Suite, wirdes Fachexperten bei der enercast GmbHmöglich, einfacher und schneller neuePrognoseverfahren zu realisieren unddiese stetig zu validieren und zu optimie-ren.
Dieses Projekt (HA-Projekt-Nr.: 472/15-14) wird im Rahmen von Hessen ModellProjekte aus Mitteln der LOEWE – Landes-Offensive zur Entwicklung Wissenschaftlich-ökonomischer Exzellenz, Förderlinie 3: KMU-Verbundvorhaben gefördert.
IntelligentEmbedded Systems
Marcel Hahn, [email protected] +49 561 804-6239
André Gensler, [email protected] +49 561 804-6034
Ruben Jubeh, [email protected] +49 561 4739664-0
Universität KasselSoftware Engineering Research GroupWilhelmshöher Allee 7334121 Kassel, Germany
https://seblog.cs.uni-kassel.de/projects/bigenergy/
BigEnergy is a government-fundedresearch (LOEWE) Project. It will run untilthe end of 2017. In the BigEnergy projectnew innovative predictive big data methods for renewable energy will bedeveloped. The new method shall bemore exact and will produce fasterresults. The new Application platform,should be able to handle more and moredata and scale on new requirements.
To handle these requirements, theMDBDA.org Tool Suite will be extendedto the domain of renewable energy.MDBDA stands for Model-driven BigData Analytics. The Tool Suite allowsdomain experts to define mass and real-time data analyses in a graphical web-based user interface. After the definitionpart, the analysis will be generated toexecutable code. The runtime platformcan be selected and changed on everynew generation.
At the moment the MDBDA.org Tool Suitesupports four different runtime platforms:Apache Hadoop, Storm, Spark and a
custom micro service architecture basedon Docker and Kafka. The Tool Suite isbuildt modular and can be extended easily.
In the first phase of this project, multiplealternatives were validated, how it is pos-sible to store and process terabytes oftime-series data effectively. Furthermore,different forecasting methods were eval-uated on suitability for renewable energy.First results show, that Machine Learningtechniques often yield superior results incomparison to traditional physical mod-els. Using ensembles of Artificial NeuralNetworks considerable improvements inforecasting quality can be achieved. The necessary computing power can behandled by using Big Data technologies.
Through the combination of new algo-rithms and the MDBDA.org Tool Suite,domain experts from the enercast GmbHare able to define new wind farm andphotovoltaic system forecasts and improvethe forecast quality easily and muchfaster than before.
This project (HA project no. 472/15-14) is funded in the framework of HessenModellProjekte, financed with funds of LOEWE – Landes-Offensive zur EntwicklungWissenschaftlich-ökonomischer Exzellenz, Förderlinie 3: KMU-Verbundvorhaben(State Offensive for the Development of Scientific and Economic Excellence).
IntelligentEmbedded Systems
Prof. Dr. Albert Zü[email protected] 0561 804-6240
Universität KasselSoftware Engineering Research GroupWilhelmshöher Allee 7334121 Kassel
http://seblog.cs.uni-kassel.de
SOFTWARE ENGINEERING KASSEL
Weitere Forschungsprojekte:
a UML CASE Tools Fujaba und SDMLib
a Model Driven Big Data Analytics
(MDBDA.org Tool Suite)
a Model Driven Web Engineering
a Spezifikation von operativem
Verhalten mittels Szenarios
a Story Boarding Techniken mit
Testgenerierung
a Codegenerierung inklusive
operativem Verhalten
a Roundtrip- und Reverse
Engineering Technologien
a Anwendbarkeit von Story-Driven-
Modeling Technologien
a Entwicklung komplexer mobiler
Lösungen
a Graphische, web-basierte Editoren
(UML, StoryBoards, MDBDA, …)
SDMLib.orgSDMLib ist ein leichtgewichtiges Modellierungsframework, welches ohne weitere
Abhängigkeiten eingesetzt werden kann. Neben der Roundtrip-Code-Generierung
aus Klassendiagrammen werden komplexe Modelltransformationen unterstützt.
Stefan Lindel ([email protected])
Fujaba 2.0 Fujaba 2.0 ist eine Sammlung von grafischen
Werkzeugen zur Modellierung von Anwendun-
gen. Dafür werden neben Codegenerierung
auch Reverse-Engineering Technologien verwen-
det. Fujaba 2.0 stellt eine Weiterentwicklung der
Fujaba Tool Suite dar. Anders als in der Vorgän-
ger Version ist Fujaba 2.0 eine Webanwendung
um Plattformunabhängigkeit zu gewährleisten.
Sebastian Copei ([email protected])
MDBDA.org Tool SuiteDie MDBDA.org Tool Suite ermöglicht es, Massen- und
Echtzeitdatenanalysen graphisch in einem webbasier-
ten Editor zu erstellen und den ausführbaren Quellcode
für verschiedene Big Data Plattformen zu generieren.
Die Tool Suite ist modular aufgebaut und lässt sich für
beliebige Domänen erweitern.
Marcel Hahn ([email protected])
Prof. Dr. Albert Zü[email protected] +49 561 804-6240
Universität KasselSoftware Engineering Research GroupWilhelmshöher Allee 7334121 Kassel, Germany
http://seblog.cs.uni-kassel.de
SOFTWARE ENGINEERING KASSEL
Other research topics:
a UML CASE Tools Fujaba and SDMLib
a Model-driven Big Data analytics
(MDBDA.org Tool Suite)
a Model-driven web engineering
a Scenario based requirement
engineering
a Story Boarding technics with test
code generation
a Code generation technics
a Roundtrip- und Reverse Engineering
technics
a Application of Story-Driven-
Modeling technics
a Development of complex mobile
applications
a Graphical web based editors
(UML, StoryBoards, MDBDA, etc.)
SDMLib.orgSDMLib is a lightweight modeling library. SDMLib intentionally comes without
any tool or editor. It allows round trip code generation from class diagrams and
complex model transformations. Test it, it is Open Source on GitHub.
Stefan Lindel ([email protected])
Fujaba 2.0 Fujaba 2.0 is a collection of graphical web-
based tools for application modelling. For this it
uses code generation and reverse engineering
technologies. Fujaba 2.0 is the successor of the
Fujaba Tool Suite. In comparison to the previous
version, Fujaba 2.0 is a web application in order
to guarantee platform independence.
Sebastian Copei ([email protected])
MDBDA.org Tool SuiteThe MDBDA.org Tool Suite is a web-based application
that enables domain experts to develop mass data and
real time data analytics with a graphical editor. The ana-
lytics can be generated to run on different platforms like
Hadoop, Spark or custom micro service architectures.
The modular and extendable design of the MDBDA.org
Tool Suite allows a simple domain specific specialization.
Marcel Hahn ([email protected])
