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Workload Optimization Techniques for Password
Guessing Algorithms on Distributed Computing Platforms
(2019)
The following thesis covers several ways to optimize distributed computing platforms for cryptanalytic purposes. After an introduction on password storage, password guessing attacks and distributed computing in general, a set of inital benchmark results for a variety of different devices will be analyzed. The shown results are mainly based on utilization of the open source password recovery tool Hashcat. The second part of this work shows an algorithmic implementation for information retrieval and workload generation. This thesis can be used for the conception of a distributed computing system, inventory analysis of available hardware devices, runtime and cost estimations for specific jobs and finally strategic workload distribution.
Innerhalb dieser Bachelorarbeit werden zuerst theoretische Grundlagen für das Balancing von Spielen erarbeitet, die sich im späteren Verlauf immer weiter auf rundenbasierte Strategiespiele spezialisieren. Diese dienen nach einer Analyse bekannter und erfolgreicher Beispiele von rundenbasierten Sammelkartenspielen im praktischen Teil dazu einen Algorithmus zu formulieren, welche wichtigen Aspekte beim Balancing eines Spiels in diesem eben diesem Genre zu beachten, und, wie diese grob umzusetzen sind. Schlussendlich wird dieses Verfahren Anhand von Statistiken eines dieser näher betrachteten Beispiele auf seine Genauigkeit hin untersucht, um Schlussendlich ein Fazit über die praktische Anwendbarkeit dieses Algorithmus ziehen zu können.
Gegenstand der vorliegenden Arbeit ist die Implementierung und Laufzeitoptimierung von Bildverarbeitungsalgorithmen in OpenCL. Es wird untersucht, wie viel Zeit die Algorithmen zur Bearbeitung von Bildern in Anspruch nehmen und wie stark diese gedrosselt werden kann. Dabei werden verschiedene Speicherbereiche von GPUs und unterschiedliche
Rechenmethoden hinsichtlich ihrer Performance beleuchtet. Die Laufzeit der jeweiligen Programmversion wird gemessen, den anderen Varianten gegenübergestellt und ausgewertet. Aus der Untersuchung geht hervor, dass die Laufzeiten der Programme auf bis zu einem Drittel der unbearbeiteten Algorithmen gesenkt werden können.
Prototype-based classification methods like Generalized Matrix Learning Vector Quantization (GMLVQ) are simple and easy to implement. An appropriate choice of the activation function plays an important role in the performance of (deep) multilayer perceptrons (MLP) that rely on a non-linearity for classification and regression learning. In this thesis, successful candidates of non-linear activation functions are investigated which are known for MLPs for application in GMLVQ to realize a non-linear mapping. The influence of the non-linear activation functions on the performance of the model with respect to accuracy, convergence rate are analyzed and experimental results are documented.
Das Ziel der vorliegenden Arbeit war es, Algorithmen auf speicherprogrammierbaren Steuerungen (SPSen) und Linx-basierten Systemen umzusetzen und dabei einer möglichst einheitlichen Implementierungsstrategie zu folgen. Dabei wurde ein Algorithmus beispielhaft auf SPSSystemen von zwei Herstellern implementiert. Phoenix Contact unterstützt lediglich Sprachen, die durch den Standard IEC/EN 61131-3 spezifiziert sind. Beckhoff ermöglicht durch die Integration von C++ die Umsetzung auf einer gemeinsamen Codebasis mit dem Linux-System. Die gemeinsame Codebasis unterliegt allerdings Einschränkungen.
Durch die zunehmende Nutzung mobiler Endgeräte fallen im alltäglichen Leben zahlreiche personenbezogene Daten an. Zu diesen Daten gehören unter anderem auch GPS-Positionen, die von handelsüblichen Smartphones erhoben werden. Besonders Android-Geräte sammeln eine große Menge an Positionsdaten, die für verschiedene Wissenschafts-Domänen, wie beispielsweise Medizin oder Forensik, eine Rolle spielen. Für verschiedene Anwendungsfälle kann eine Aggregation der einzelnen GPS-Positionen zu Orten und verbindenden Strecken relevant sein.
Ziel der Arbeit ist die Entwicklung eines Algorithmus zur Aggregation von GPS-Standorten zu Orten, deren Besuchen und Verbindungen. Nach Implementierung des Algorithmus wurde dieser in eine Java-Applikation eingebettet, die unter anderem der Visualisierung der erzielten Ergebnisse dient. Für die Evaluation des Algorithmus wurden über einen Zeitraum von zwei Monaten Standortdaten mit Hilfe eines Android-Smartphones erhoben, welche unter Verwendung des implementierten Algorithmus ausgewertet wurden. Die Evaluation resultierte in einem Parameterset, welches sich für die Auswertung des vorliegenden Testdatensatzes als geeignet herausstellte. Das Ergebnis der Arbeit ist ein funktionstüchtiger Algorithmus, der vielfältige Anwendungsmöglichkeiten aufweist und dessen Erweiterung ein hohes Potenzial für Folgeprojekte bietet.