519.7 Mehrkriterielle Optimierung
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Die Bedeutung der mobilen Geräte im Leben des modernen Menschen nimmt stetig zu, wodurch große Mengen persönlicher Daten abgelegt sind. Zusätzlich ist das Betriebssystem Android durch die weit verbreitete Nutzung und die quelloffene Struktur ein lohnendes Ziel für Angreifer, die schadhafte Software einsetzen. Die steigende Zahl an verschiedenen Formen und Ausprägungen machen eine sichere und zuverlässige Auswertung und Klassifikation von Malware notwendig, besonders dann, wenn es sich um unbekannte Proben handelt. Das Ziel dieser Arbeit liegt in der Realisierung einer ganzheitlichen Auswertekomponente, die in der Lage ist, gesicherte Informationen über das Verhalten und die Zielabsicht von Malware zu generieren und eine entsprechende Einordnung anhand der Funktionalität vorzunehmen. Dazu sind robuste Merkmale unterschiedlicher Kategorien vonnöten, die eine sichere Detektion und Klassifikation ermöglichen. Die Verknüpfung verschiedener Methoden des maschinellen Lernens etabliert eine vollumfängliche automatische Entscheidung. Die genannten Grundsätze sind in einem Programm realisiert, welches aus vier Modulen zusammengesetzt ist. Die Rohdaten der Analyseergebnisse werden eingelesen und zu angereicherten Charakteristika verarbeitet. Die Erkennung des verdächtigen Verhaltens erfolgt über den Abgleich mit gewichteten Merkmalen. Die im Fall einer eindeutigen Entscheidung für Schadhaftigkeit erfolgende Klassifikation nimmt eine charakterliche Einordnung der zugehörigen Applikation vor. Ein Abschlussbericht nutzt die im letzten Modul visualisierten Ergebnisse zur Aufbereitung der einzelnen Merkmale. Anhand der Erprobung des Programms durch einen Datensatz aus schadhaften Applikationen konnte die Funktion der Methodik nachgewiesen werden, Android-Applikationen zuverlässig nach ihrem Verhalten charakterisieren zu können.
Systematische Analyse und Validierung von Test-Aufgaben für multikriterielle Optimierungsverfahren
(2016)
Bei der Entwicklung von modernen Verbrennungsmotoren spielen Softwareanwendungen zur Berechnung und Simulation eine grundlegende Rolle. Mit Blick darauf, dass die Anforderungen stetig wachsen und die Entwicklungszeiten kürzer werden, wird der Einsatz vonmathematischen
Optimierungsverfahren immer wichtiger. Zum Test und zur Bewertung der Verfahren existiert eine Vielzahl von analytischen Testaufgaben. In dieser Arbeit werden Test-Aufgaben für die multikriterielle Optimierung vorgestellt und auf die Schwierigkeiten, die sie Optimierungsverfahren bereiten können, untersucht. Anschließend wird eine Auswahl der Test-Aufgaben ausführlich getestet und die Ergebnisse ausgewertet.