Femtosecond real-time probing of reactions. 13. Multiphoton dynamics of IHgI

Real-time studies of the dynamics were performed on the reaction of HgI_2 in a molecular beam. Excitation was by either one or multi pump photons (311 nm), leading to two separate sets of dynamics, each of which could be investigated by a time-delayed probe laser (622 nm) that ionized the parent molecule and the fragments by REMPI processes. These dynamics were distinguished by combining the information from transients taken at each mass (HgI_2, HgI, I_2, Hg, and I) with the results of pump (and probe) power dependence studies on each mass. A method of plotting the slope of the intensity dependence against the pump-probe time delay proved essential. In the preceding publication, we detailed the dynamics of the reaction initiated by a one photon excitation to the A-continuum. Here, we present studies of higher-energy states. Multiphoton excitation accesses predissociative states of HgI_2, for which there are crossings into the symmetric and asymmetric stretch coordinates. The dynamics of these channels, which lead to atomic (I or Hg) and diatomic (HgI) fragments, are discussed and related to the nature of the intermediates along the reaction pathway.

Adaptive Real-time Anomaly-based Intrusion Detection using Data Mining and Machine Learning Techniques

Die zunehmende Vernetzung der Informations- und Kommunikationssysteme führt zu einer weiteren Erhöhung der Komplexität und damit auch zu einer weiteren Zunahme von Sicherheitslücken. Klassische Schutzmechanismen wie Firewall-Systeme und Anti-Malware-Lösungen bieten schon lange keinen Schutz mehr vor Eindringversuchen in IT-Infrastrukturen. Als ein sehr wirkungsvolles Instrument zum Schutz gegenüber Cyber-Attacken haben sich hierbei die Intrusion Detection Systeme (IDS) etabliert. Solche Systeme sammeln und analysieren Informationen von Netzwerkkomponenten und Rechnern, um ungewöhnliches Verhalten und Sicherheitsverletzungen automatisiert festzustellen. Während signatur-basierte Ansätze nur bereits bekannte Angriffsmuster detektieren können, sind anomalie-basierte IDS auch in der Lage, neue bisher unbekannte Angriffe (Zero-Day-Attacks) frühzeitig zu erkennen. Das Kernproblem von Intrusion Detection Systeme besteht jedoch in der optimalen Verarbeitung der gewaltigen Netzdaten und der Entwicklung eines in Echtzeit arbeitenden adaptiven Erkennungsmodells. Um diese Herausforderungen lösen zu können, stellt diese Dissertation ein Framework bereit, das aus zwei Hauptteilen besteht. Der erste Teil, OptiFilter genannt, verwendet ein dynamisches "Queuing Concept", um die zahlreich anfallenden Netzdaten weiter zu verarbeiten, baut fortlaufend Netzverbindungen auf, und exportiert strukturierte Input-Daten für das IDS. Den zweiten Teil stellt ein adaptiver Klassifikator dar, der ein Klassifikator-Modell basierend auf "Enhanced Growing Hierarchical Self Organizing Map" (EGHSOM), ein Modell für Netzwerk Normalzustand (NNB) und ein "Update Model" umfasst. In dem OptiFilter werden Tcpdump und SNMP traps benutzt, um die Netzwerkpakete und Hostereignisse fortlaufend zu aggregieren. Diese aggregierten Netzwerkpackete und Hostereignisse werden weiter analysiert und in Verbindungsvektoren umgewandelt. Zur Verbesserung der Erkennungsrate des adaptiven Klassifikators wird das künstliche neuronale Netz GHSOM intensiv untersucht und wesentlich weiterentwickelt. In dieser Dissertation werden unterschiedliche Ansätze vorgeschlagen und diskutiert. So wird eine classification-confidence margin threshold definiert, um die unbekannten bösartigen Verbindungen aufzudecken, die Stabilität der Wachstumstopologie durch neuartige Ansätze für die Initialisierung der Gewichtvektoren und durch die Stärkung der Winner Neuronen erhöht, und ein selbst-adaptives Verfahren eingeführt, um das Modell ständig aktualisieren zu können. Darüber hinaus besteht die Hauptaufgabe des NNB-Modells in der weiteren Untersuchung der erkannten unbekannten Verbindungen von der EGHSOM und der Überprüfung, ob sie normal sind. Jedoch, ändern sich die Netzverkehrsdaten wegen des Concept drif Phänomens ständig, was in Echtzeit zur Erzeugung nicht stationärer Netzdaten führt. Dieses Phänomen wird von dem Update-Modell besser kontrolliert. Das EGHSOM-Modell kann die neuen Anomalien effektiv erkennen und das NNB-Model passt die Änderungen in Netzdaten optimal an. Bei den experimentellen Untersuchungen hat das Framework erfolgversprechende Ergebnisse gezeigt. Im ersten Experiment wurde das Framework in Offline-Betriebsmodus evaluiert. Der OptiFilter wurde mit offline-, synthetischen- und realistischen Daten ausgewertet. Der adaptive Klassifikator wurde mit dem 10-Fold Cross Validation Verfahren evaluiert, um dessen Genauigkeit abzuschätzen. Im zweiten Experiment wurde das Framework auf einer 1 bis 10 GB Netzwerkstrecke installiert und im Online-Betriebsmodus in Echtzeit ausgewertet. Der OptiFilter hat erfolgreich die gewaltige Menge von Netzdaten in die strukturierten Verbindungsvektoren umgewandelt und der adaptive Klassifikator hat sie präzise klassifiziert. Die Vergleichsstudie zwischen dem entwickelten Framework und anderen bekannten IDS-Ansätzen zeigt, dass der vorgeschlagene IDSFramework alle anderen Ansätze übertrifft. Dies lässt sich auf folgende Kernpunkte zurückführen: Bearbeitung der gesammelten Netzdaten, Erreichung der besten Performanz (wie die Gesamtgenauigkeit), Detektieren unbekannter Verbindungen und Entwicklung des in Echtzeit arbeitenden Erkennungsmodells von Eindringversuchen.

Femtosecond real-time probing of reactions. 12. Vectorial dynamics of transition states

Femtosecond time-resolved techniques with KETOF (kinetic energy time-of-flight) detection in a molecular beam are developed for studies of the vectorial dynamics of transition states. Application to the dissociation reaction of IHgI is presented. For this system, the complex [I---Hg---I](++)* is unstable and, through the symmetric and asymmetric stretch motions, yields different product fragments: [I---Hg---I](++)* -> HgI(X^2/sigma^+) + I(^2P_3/2) [or I*(^2P_l/2)] (1a); [I---Hg---I](++)* -> Hg(^1S_0) + I(^2P_3/2) + I(^2P_3/2) [or I* (^2P_1/2)] (1 b). These two channels, (1a) and (1b), lead to different kinetic energy distributions in the products. It is shown that the motion of the wave packet in the transition-state region can be observed by MPI mass detection; the transient time ranges from 120 to 300 fs depending on the available energy. With polarized pulses, the vectorial properties (transition moments alignment relative to recoil direction) are studied for fragment separations on the femtosecond time scale. The results indicate the nature of the structure (symmetry properties) and the correlation to final products. For 311-nm excitation, no evidence of crossing between the I and I* potentials is found at the internuclear separations studied. (Results for 287-nm excitation are also presented.) Molecular dynamics simulations and studies by laser-induced fluorescence support these findings.

Femtosecond real-time probing of reactions

Femtosecond reaction dynamics of OClO in a supersonic molecular beam are reported. The system is excited to the A^2A_2 state with a femtosecond pulse, covering a range of excitation in the symmetric stretch between v_1 = 17 to v_1 = 11 (308-352 nm). A time-delayed femtosecond probe pulse ionizes the OClO, and OClO^+ is detected. This ion has not been observed in previous experiments because of its ultrafast fragmentation. Transients are reported for the mass of the parent OClO as well as the mass of the ClO. Apparent biexponential decays are observed and related to the fragmentation dynamics: OClO+hv \rightarrow (OClO)^{(++)*} \rightarrow ClO+O \rightarrow Cl+O_2. Clusters of OClO with water (OClO)_n (H_2 0)_m with n from 1 to 3 and m from 0 to 3 are also observed. The dynamics of the fragmentation reveal the nuclear motions and the electronic coupling between surfaces. The time scale for bond breakage is in the range of 300-500 fs, depending on v_1; surface crossing to form new intermediates is a pathway for the two channels of fragmentation: ClO+O (primary) and Cl+O_2 (minor). Comparisons with results of ab initio calculations are made.

On-line analytical processing with conceptual information systems

A conceptual information system consists of a database together with conceptual hierarchies. The management system TOSCANA visualizes arbitrary combinations of conceptual hierarchies by nested line diagrams and allows an on-line interaction with a database to analyze data conceptually. The paper describes the conception of conceptual information systems and discusses the use of their visualization techniques for on-line analytical processing (OLAP).

Numerical aspects in the data model of conceptual information systems

While most data analysis and decision support tools use numerical aspects of the data, Conceptual Information Systems focus on their conceptual structure. This paper discusses how both approaches can be combined.

Acquiring expert knowledge for the design of conceptual information systems

Conceptual Information Systems unfold the conceptual structure of data stored in relational databases. In the design phase of the system, conceptual hierarchies have to be created which describe different aspects of the data. In this paper, we describe two principal ways of designing such conceptual hierarchies, data driven design and theory driven design and discuss advantages and drawbacks. The central part of the paper shows how Attribute Exploration, a knowledge acquisition tool developped by B. Ganter can be applied for narrowing the gap between both approaches.

Dual retrieval in conceptual information systems

Conceptual Information Systems provide a multi-dimensional conceptually structured view on data stored in relational databases. On restricting the expressiveness of the retrieval language, they allow the visualization of sets of realted queries in conceptual hierarchies, hence supporting the search of something one does not have a precise description, but only a vague idea of. Information Retrieval is considered as the process of finding specific objects (documents etc.) out of a large set of objects which fit to some description. In some data analysis and knowledge discovery applications, the dual task is of interest: The analyst needs to determine, for a subset of objects, a description for this subset. In this paper we discuss how Conceptual Information Systems can be extended to support also the second task.

Conceptual information systems discussed through an IT-security tool

Conceptual Information Systems are based on a formalization of the concept of "concept" as it is discussed in traditional philosophical logic. This formalization supports a human-centered approach to the development of Information Systems. We discuss this approach by means of an implemented Conceptual Information System for supporting IT security management in companies and organizations.

Reverse pivoting in conceptual information systems

In database marketing, the behavior of customers is analyzed by studying the transactions they have performed. In order to get a global picture of the behavior of a customer, his single transactions have to be composed together. In On-Line Analytical Processing, this operation is known as reverse pivoting. With the ongoing data analysis process, reverse pivoting has to be repeated several times, usually requiring an implementation in SQL. In this paper, we present a construction for conceptual scales for reverse pivoting in Conceptual Information Systems, and also discuss the visualization. The construction allows the reuse of previously created queries without reprogramming and offers a visualization of the results by line diagrams.