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Diese Masterarbeit zeigt einen Ansatz zur Vorhersage von Zugverspätungen mit Hilfe von Supervised Learning. Dazu werden Modelle mit verschiedenen Algorithmen getestet und miteinander verglichen. Außerdem wird gezeigt, wie das entwickelte Vorhersagemodell in eine Blockchain-Anwendung integriert werden kann.
Dezentrale Kreditplattformen ermöglichen Nutzern die Aufnahme sowie die Bereitstellung von Liquidität in Form von Krypto-Token gegen Verzinsung. Dieser Teil des dynamisch wachsenden Bereichs dezentraler Anwendungen erweist sich zwar als sehr innovativ, birgt jedoch auch Risiken. Dazu zählen insbesondere Kreditrisiken, Liquiditätsrisiken, Marktrisiken und operationelle Risiken. Um diesen Risiken entgegenzuwirken existieren vereinzelt Absicherungsmechanismen. Diese Mechanismen haben durchaus Potenzial die genannten Risiken zu verringern, wenngleich dadurch keine vollumfängliche Risikobewältigung erfolgen kann. Somit verbleiben immer Restrisiken, die letztlich vor allem von den Nutzern zu tragen sind.
Dieses Paper beschreibt die Implementierung eines Live-Systems für die Erstellung von Cold Storage Wallets.
Ziel soll es sein, einen sicheren und einfachen Erstellungsprozess von Paper-Wallets unter hohen Sicherheitsansprüchen zu ermöglichen.
Der Quellcode ist abrufbar unter https://github.com/envake/vinktar-live
Im Rahmen dieses Bachelor-Projektes soll ein Live-System zur sicheren Erstellung von Cold Storage Wallets entwickelt werden. Hierfür wird zunächst der Prozess mit bisherigen Mitteln umfassend analysiert. Ausgehend davon, werden Anforderungen für eine Lösung im Hinblick auf Sicherheit, Benutzerfreundlichkeit und Erweiterungsmöglichkeiten ausgearbeitet. Die Anforderungen umfassen sowohl die technischen Eigenschaften des Betriebssystems, als auch die Software, die mit dem Live-System ausgeliefert werden soll. Diese muss quell-offene Werkzeuge zur sicheren Generierung der kryptografischen Schlüssel für gängige Kryptowährungen beinhalten. Die Auswahl soll durch eine Überprüfung der verfügbaren Werkzeuge erfolgen. Auf der Basis dieser Anforderungen wird ein entsprechendes Live-System entwickelt. Abschließend werden eventuelle Probleme und Verbesserungsmöglichkeiten dargestellt.