Aktives maschinelles Lernen bei unvollständiger Information

Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Fakultät für Informatik, Habilitationsschrift, 2016

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.

Automatic induction of lexical features

This thesis concerns artificially intelligent natural language processing systems that are capable of learning the properties of lexical items (properties like verbal valency or inflectional class membership) autonomously while they are fulfilling their tasks for which they have been deployed in the first place. Many of these tasks require a deep analysis of language input, which can be characterized as a mapping of utterances in a given input C to a set S of linguistically motivated structures with the help of linguistic information encoded in a grammar G and a lexicon L: G + L + C → S (1) The idea that underlies intelligent lexical acquisition systems is to modify this schematic formula in such a way that the system is able to exploit the information encoded in S to create a new, improved version of the lexicon: G + L + S → L' (2) Moreover, the thesis claims that a system can only be considered intelligent if it does not just make maximum usage of the learning opportunities in C, but if it is also able to revise falsely acquired lexical knowledge. So, one of the central elements in this work is the formulation of a couple of criteria for intelligent lexical acquisition systems subsumed under one paradigm: the Learn-Alpha design rule. The thesis describes the design and quality of a prototype for such a system, whose acquisition components have been developed from scratch and built on top of one of the state-of-the-art Head-driven Phrase Structure Grammar (HPSG) processing systems. The quality of this prototype is investigated in a series of experiments, in which the system is fed with extracts of a large English corpus. While the idea of using machine-readable language input to automatically acquire lexical knowledge is not new, we are not aware of a system that fulfills Learn-Alpha and is able to deal with large corpora. To instance four major challenges of constructing such a system, it should be mentioned that a) the high number of possible structural descriptions caused by highly underspeci ed lexical entries demands for a parser with a very effective ambiguity management system, b) the automatic construction of concise lexical entries out of a bulk of observed lexical facts requires a special technique of data alignment, c) the reliability of these entries depends on the system's decision on whether it has seen 'enough' input and d) general properties of language might render some lexical features indeterminable if the system tries to acquire them with a too high precision. The cornerstone of this dissertation is the motivation and development of a general theory of automatic lexical acquisition that is applicable to every language and independent of any particular theory of grammar or lexicon. This work is divided into five chapters. The introductory chapter first contrasts three different and mutually incompatible approaches to (artificial) lexical acquisition: cue-based queries, head-lexicalized probabilistic context free grammars and learning by unification. Then the postulation of the Learn-Alpha design rule is presented. The second chapter outlines the theory that underlies Learn-Alpha and exposes all the related notions and concepts required for a proper understanding of artificial lexical acquisition. Chapter 3 develops the prototyped acquisition method, called ANALYZE-LEARN-REDUCE, a framework which implements Learn-Alpha. The fourth chapter presents the design and results of a bootstrapping experiment conducted on this prototype: lexeme detection, learning of verbal valency, categorization into nominal count/mass classes, selection of prepositions and sentential complements, among others. The thesis concludes with a review of the conclusions and motivation for further improvements as well as proposals for future research on the automatic induction of lexical features.

Bewegungsklassifikation mithilfe mobiler Sensoren

In diesem Beitrag wird eine neue Methode zur Analyse des manuellen Kommissionierprozesses vorgestellt, mit der u. a. die Kommissionierzeitanteile automatisch erfasst werden können. Diese Methode basiert auf einer sensorgestützten Bewegungsklassifikation, wie sie bspw. im Sport oder in der Medizin Anwendung findet. Dabei werden mobile Sensoren genutzt, die fortlaufend Messwerte wie z. B. die Beschleunigung oder die Drehgeschwindigkeit des Kommissionierers aufzeichnen. Auf Basis dieser Daten können Informationen über die ausgeführten Bewegungen und insbesondere über die durchlaufenen Bewegungszustände gewonnen werden. Dieser Ansatz wird im vorliegenden Beitrag auf die Kommissionierung übertragen. Dazu werden zunächst Klassen relevanter Bewegungen identifiziert und anschließend mit Verfahren aus dem maschinellen Lernen verarbeitet. Die Klassifikation erfolgt nach dem Prinzip des überwachten Lernens. Dabei werden durchschnittliche Erkennungsraten von bis zu 78,94 Prozent erzielt.

Übersetzen beim Lernen von Fremdsprachen : Übersetzungsaufgaben der Fremdsprache Deutsch im Lernmaterial und in der Abiturprüfung der finnischen gymnasialen Oberstufe

Pro gradu -tutkielmani käsittelee kääntämistä vieraan kielen opetuksessa nykyään sekä kääntämisen ja käännöstieteen mahdollisuuksia vieraan kielen opetuksen kehittämiseen. Aihe on mielenkiintoinen, sillä siitä ei juurikaan ole tutkimusta, sekä se on myös yhteiskunnallisesti merkittävä. Ennen kaikkea työn on tarkoitus toimia keskustelunavauksen tälle aihepiirille. Materiaalina on käytetty lukion saksan kielen oppimateriaaleja Weitere Wege (A1-kieli), Neue Adresse (B2-kieli) ja Kurz und gut (B3-kieli) sekä saksan ylioppilastutkintoja vuosilta 1998-2005 (sekä pitkä että lyhyt saksa), jotka yhdessä edustavat tämän hetkistä lukion saksan kielen opetusta. Koska lukion oppimateriaalit ja ylioppilastutkinnot eivät ainakaan päällisin puolin eroa eri vieraiden kielten välillä toisistaan, koskevat päätelmät kattavasti koko lukion vieraan kielten opetusta. Materiaalia ja vieraan kielten opetusta tutkitaan tässä työssä pääasiallisesti tehtävien kautta. Oppimateriaalin tehtävät on kategorisoitu yhdeksään tehtävätyyppiin, joista 'kääntäminen' on yksi. Muut tehtävätyypit ovat 'ääneenlukeminen ja ääntäminen', 'maantuntemus ja kulttuuri', 'luetunymmärätäminen', 'kuullunymmärtäminen', 'tekstintuottaminen', 'suulliset harjoitukset', 'sanasto' sekä 'kielioppi ja rakenne'. Ylioppilastutkinnoissa esiintyvät tehtävätyypit 'luetunymmärätäminen', 'kuullunymmärtäminen', 'tekstintuottaminen' sekä 'kielioppi ja rakenne', eikä käännöstehtäviä ole tutkituissa kokeissa lainkaan. Oppimateriaalin ja ylioppilastutkinnon tehtäviin liittyen esitetään kvantitatiivisia tuloksia sekä anlysoidaan niiden kautta vieraan kielen opetuksen nykytilaa. Pääasiallinen analyysi keskittyy käännöstehtävien kvalitatiiviseen tutkimiseen, joilloin voidaan todeta, että nämä tehtävät edustavat oikeastaan merkkien kääntämistä, eivät merkityksen kääntämistä. Nämä käännöstehtävät ovat sisällöiltään luetun ymmärtämisen, tekstintuottamisen, sanaston sekä kieliopin ja rakenteen tehtäviä, eikä niillä ole mitään tekemistä kääntämisen kanssa nykypäivän käännöstieteellisessä merkityksessä. Siten kääntäminen käännösmielessä voisi tarjota vieraan kielen opetukselle uuden oppimismetodin, jossa ennen kaikkea kulttuurien välisen viestinnän aspektit olisivat huomioitu. Kääntämiseen liittyvistä osataidoista, mm. tutkimis- ja analyysitaidoista, voisi olla etua kielten opetukselle tulevaisuudessa.

Lernen im Team: Zusammenhänge zwischen Personen- und Teammerkmalen und der Leistung von Multiplikatoren [Learning in teams: Relationships between individual and team characteristics and the performance of multipliers]

The continuous mutual transfer of knowledge and skills within work teams is increasingly important for organizational practice. According to the situational and experience-based approaches of applied learning research, certain individual and social prerequisites have to be met for successful learning in teams. In a field study at an automobile production site, it was investigated which personal characteristics of multipliers and which characteristics of teams are related to the performance of multipliers in 31 teams with 291 coworkers. Using multi-level analyses (HLM), the amount of variance explained by the predictor variables in teaching success of multipliers and learning success of coworkers was examined. Results showed that multipliers' conscientiousness and team cohesion were related to teaching success of multipliers; extraversion and team cohesion were related to the learning success of coworkers. In closing, the scientific and practical implications for the investigation and promotion of work-based learning processes in teams are discussed.

„Interculture TV“: Interkulturelles Lernen durch Educasts

This paper gives an introduction to "Interculture TV", an educational videocast project initiated by the Department of "Intercultural Studies and Business Communications" at the Friedrich Schiller University, Jena. The project provides open access to audio-visual teaching/learning materials produced by intercultural student work groups and offers opportunities for cooperation. Starting from a definition of the term "educast", the article analyses the videocast episodes on Interculture TV and discusses their potential for inter-cultural instruction and learning.

Lernen vor Ort - Skizze eines bundesweiten Projekts

Der Beitrag gewährt einen Überblick über die Zielstellungen und die Struktur des Bundesprogramms Lernen vor Ort. Dabei werden sowohl die Organisation des Gesamtprogramms sowie die vorgegebenen Handlungsfelder der Ausgestaltung eines kommunalen Bildungsmanagements für die 40 geförderten Kreise und kreisfreien Städte betrachtet. Lernen vor Ort wird als maßgeblicher Impuls einer bestärkten kommunalen Bildungsgestaltung eingeordnet und in Bezug zu den konzeptionellen Leitlinien vorhergehender Modellprogramme zur Entwicklung regionaler, kommunaler und lokaler Bildungslandschaften gesetzt, um so die intendierten Akzente in der Zielrichtung des Programms zu markieren. Als verbindlichen Bestandteil eines abgestimmten kommunalen Bildungsmanagements sieht das Programm ein langfristig konzipiertes kommunales Bildungsmonitoring als eines von vier verbindlichen Aktionsfeldern vor. Dieses greift der Beitrag im Schwerpunkt auf, vermittelt eine grundsätzliche Begriffsklärung und stellt darauf bezugnehmend den Nutzen für eine evidenzbasierte Gestaltung und Steuerung von Bildung auf kommunaler Ebene dar.

Personalisiertes Lernen in der Bibliothek: das Düsseldorfer Online-Tutorial (DOT) Informationskompetenz

Die Autoren beschreiben das von ihnen entwickelte Lerninformationssystem zur Informationskompetenz. Der Artikel behandelt den Aufbau und die Perspektiven des Systems.

Studieren lernen - Arbeits- und Lerntechniken, Prüfungen und Studienarbeit

Viele Studienanfänger haben in der Schule wissenschaftliches Arbeiten nicht gelernt (Kunz, 1986). In der Schule unterrichtet man zwar Einzelfächer wie Mathematik, Deutsch, Englisch, Physik oder Kunst. Kaum ein Fachlehrer fühlt sich jedoch für das übergreifende Thema „Lernen lernen“ zuständig. Die Naturtalente unter den Schülern können lernen. Die anderen wursteln sich durch, mit mehr Anstrengung als nötig wäre – oder sie scheitern. Für das Studium genügt Durchwursteln nicht, man braucht effiziente Lese- und Lerntechniken. Dieses Buch hilft bei der Selbstorganisation des Studiums und bei der Bewältigung des Lernstoffs. Als Studierender profitiert man, weil man dasselbe Ziel mit weniger Aufwand erreicht oder man mit demselben Aufwand mehr erreicht. Als Lehrender profitiert man, weil gut organisierte Studierende besser und schneller lernen. Das Studium ist eine eigenständige Lebensphase, es ist keine bloße Weiterführung der Schullaufbahn, ebenso wenig ist das Studium lediglich eine Vorbereitung auf das spätere Berufsleben. Studere (lateinisch) bedeutet „sich ernsthaft um etwas bemühen“. Studieren ist nicht passives Aufnehmen, sondern aktives Gestalten (Spoun & Domnik, 2004), und das in erheblich größerem Umfang als es die Schule erfordert. Das Studium bietet mehr Freiräume als die Schule und erfordert daher mehr Selbstdisziplin und die Fähigkeit zur Selbststrukturierung der Lernprozesse sowie mehr Eigeninitiative (Streblow & Schiefele, 2006). Lernen ist Arbeit. Ohne Mühe und Anstrengung geht es daher nicht. Mit falschen Lerntechniken führt aber auch Anstrengung nicht ans Ziel (Metzig & Schuster, 2006). Man benötigt für Erfolg in Prüfungen beides: Anstrengungsbereitschaft und gute Lerntechniken. Zudem muss man nicht nur den Lernstoff beherrschen, sondern auch die Prüfungen bestehen. Deshalb werden Prüfungen in einem eigenen Kapitel behandelt. Dabei wird auf schriftliche und mündliche Prüfungsleistungen eingegangen. Im Abschnitt zur mündlichen Prüfung werden vor allem Hinweise zu Antworttechniken und Gesprächsführung sowie Tipps zum Umgang mit Nervosität und Stress vor und in der Prüfung gegeben. Die Hinweise zur Erstellung von Studienarbeiten helfen bei der ersten eigenen Arbeiten, von der Themenwahl über die Recherche bis hin zu Gliederung und formalen Vorschriften. Des Weiteren werden Klausurprüfungen behandelt, von der Vorbereitung bis zu vermeidbaren Fehlern. Dazu gibt es bisher nur wenig einschlägige Literatur. Die Hinweise in Kapitel 4 gehen deshalb zu einem Großteil auf Gespräche mit anderen Dozenten der FH Bund zurück. Sie berücksichtigen zum Teil die spezifischen Bedingungen dieser Fachhochschule, sind zum größeren Teil aber allgemein auf alle Hochschulen anwendbar. Insgesamt ist dieses Buch ein Leitfaden, der hilft, die Anforderungen an Hochschulen zu bewältigen und das Studium erfolgreich zu meistern.

Studieren lernen : Arbeits- und Lerntechniken, Prüfungen und Studienarbeiten

Viele Studienanfänger haben in der Schule wissenschaftliches Arbeiten nicht gelernt (Kunz, 1986). In der Schule unterrichtet man Einzelfächer wie Mathematik, Deutsch, Englisch, Physik oder Kunst. Kaum ein Fachlehrer fühlt sich jedoch für das übergreifende Thema „Lernen lernen“ zuständig. Die Naturtalente unter den Schülern können lernen. Die anderen wursteln sich durch, mit mehr Anstrengung als nötig wäre – oder sie scheitern. Für das Studium genügt Durchwursteln nicht, man braucht effiziente Arbeits- und Lerntechniken. Dieses Buch hilft bei der Selbstorganisation des Studiums und bei der Bewältigung des Lernstoffs. Als Studierender profitiert man, weil man dasselbe Ziel mit weniger Aufwand erreicht oder man mit demselben Aufwand mehr erreicht. Als Lehrender profitiert man, weil gut organisierte Studierende besser und schneller lernen. Das Studium ist eine eigenständige Lebensphase, ist keine bloße Weiterführung der Schullaufbahn. Ebenso wenig ist das Studium lediglich eine Vorbereitung auf das spätere Berufsleben. Studere (lateinisch) bedeutet „sich ernsthaft um etwas bemühen“. Studieren ist nicht passives Aufnehmen, sondern aktives Gestalten und Arbeiten (Spoun & Domnik, 2004), und das in erheblich größerem Umfang als es die Schule erfordert. Das Studium bietet mehr Freiräume als die Schule und erfordert deshalb mehr Selbstdisziplin und die Fähigkeit zur Selbststrukturierung der Lernprozesse sowie mehr Eigeninitiative (Streblow & Schiefele, 2006). Aus diesem Grund fällt vielen Studierenden das Umsteigen von der Schule oder aus dem erlernten Beruf heraus in ein Studium zunächst schwer. Lernen ist Arbeit. Ohne eigene Anstrengung geht es daher nicht. Mit falschen Lerntechniken führt aber auch Anstrengung nicht ans Ziel (Metzig & Schuster, 2006). Man benötigt für den Studienerfolg beides: Anstrengung und Lerntechniken Man muss nicht nur den Lernstoff beherrschen, sondern auch Prüfungen bestehen. In Kapitel 4 wird auf schriftliche und mündliche Prüfungsleistungen sowie auf Studienarbeiten eingegangen. Schriftliche Prüfungen werden ausführlich behandelt, von der Vorbereitung bis zu vermeidbaren Fehlern. Hierzu gibt es bisher nur wenige konkrete Hinweise in der einschlägigen Literatur. Die Ausführungen gehen deshalb zu einem Großteil auf Gespräche mit Dozentenkollegen zurück. Sie berücksichtigen zum Teil die spezifischen Bedingungen der FH Bund, sind zum größeren Teil aber allgemein auf alle Hochschulen anwendbar. Im Abschnitt zu mündlichen Prüfungen werden Hinweise zu Antworttechniken und Gesprächsführung sowie Tipps zum Umgang mit Nervosität und Stress vor und in der Prüfung gegeben. Die Hinweise zur Erstellung von Studienarbeiten helfen bei den ersten eigenen Arbeiten, von der Themenwahl über die Recherche bis hin zu Gliederung und zu formalen Vorschriften.

Planen, Lehren und Lernen in der Krankenpflegeausbildung : Begründungsrahmen und Entwicklung eines offenen, fächerintegrativen Curriculums für die theoretische Ausbildung. Teil 2: Ein offenes, fächerintegratives Curriculum für die theoretische Ausbildung

In Teil I der Arbeit wird im ersten Kapitel eine Analyse der krankenpflegerischen Ausbildungssituation vorgenommen, der dann eine Konkretisierung der didaktisch-curriculumtheoretischen Standortbestimmung des Projekts folgt (zweites Kapitel. Im Begründungszusammenhang dieser Erörterungen werden im dritten Kapitel die grundlegenden Ziel- und Inhaltsentscheidungen, die in Zusammenarbeit mit den Praktikern entstanden sind, dargestellt. Das vierte Kapitel enthält einen Rückblick über den curricularen Entwicklungsprozeß und leitet daraus Schlußfolgerungen ab. Teil II besteht im wesentlichen aus dem "offenen, fächerintegrativen Curriculum für die theoretische Krankenpflegeausbildung", in dessen Anwendung vorher kurz eingeführt wird und dessen Umsetzung am Beispiel der Krankenpflegeschule, an der es entwickelt worden ist, im Anhang verdeutlicht wird.

Planen, Lehren und Lernen in der Krankenpflegeausbildung : Begründungsrahmen und Entwicklung eines offenen, fächerintegrativen Curriculums für die theoretische Ausbildung

In Teil I der Arbeit wird im ersten Kapitel eine Analyse der krankenpflegerischen Ausbildungssituation vorgenommen, der dann eine Konkretisierung der didaktisch-curriculumtheoretischen Standortbestimmung des Projekts folgt (zweites Kapitel. Im Begründungszusammenhang dieser Erörterungen werden im dritten Kapitel die grundlegenden Ziel- und Inhaltsentscheidungen, die in Zusammenarbeit mit den Praktikern entstanden sind, dargestellt. Das vierte Kapitel enthält einen Rückblick über den curricularen Entwicklungsprozeß und leitet daraus Schlußfolgerungen ab. Teil II besteht im wesentlichen aus dem "offenen, fächerintegrativen Curriculum für die theoretische Krankenpflegeausbildung", in dessen Anwendung vorher kurz eingeführt wird und dessen Umsetzung am Beispiel der Krankenpflegeschule, an der es entwickelt worden ist, im Anhang verdeutlicht wird.

Auswirkungen der Lean Production auf bestehende Logistik-Strukturen : Was die deutsche Wirtschaft von der neuen Philosophie lernen kann

Obwohl durchgängige CIM- und Logistik-Konzepte zur Erfüllung der permanent steigenden Kundenforderungen hinsichtlich spezifischer Produktausführungen bei qualitätsgerechter und termintreuer Auslieferung in den meisten Unternehmen noch nicht realisiert sind, beginnt bereits die Diskussion um eine neue Unternehmensstrategie: die "Lean Production". Das Ziel heißt diesmal, in allen Bereichen Ressourcen zu minimieren, um mit Hilfe einer schlanken Fertigung bei den Kosten Weltstandard zu erreichen.