Forschungsgruppe Dezentrale Systeme und Netzdienste
Unter dem Begriff „Dezentrale Systeme und Netzdienste“ werden verteilte und vernetzte technische Systeme verstanden, die sich über mehr als eine administrative Domäne erstrecken und deren Funktionieren somit an mehreren oder vielen „Parteien“ hängt. Im Fokus der DSN-Forschungsgruppe stehen derzeit
- Blockchains, Broadcast- und Konsensverfahren und Smart Contracts
- P2P-Netze und Network Monitoring
- Dezentrales Messaging am Beispiel von Matrix
- Identity Management und Access Control Systems
- Sichere und privatsphärengerechte Datenverarbeitung in bedingt vertrauenswürdigen Umgebungen.
News | Newsarchiv
Die Ergebnisse des BMWK-geförderten Projekts SofDCar (Software-Defined Car) wurden heute in der Arena2036 in Stuttgart auf einer Fachmesse der Öffentlichkeit präsentiert. Oliver Stengele war dabei und hat die Projektbeiträge der Forschungsgruppe interessierten Besuchern vorgestellt. Im Rahmen von SofDCar haben wir uns damit befasst, dezentrale Systeme wie Ethereum und das InterPlanetary File System dazu zu nutzen, die Kooperation von Parteien in Software-Lieferketten nachvollziehbarer und sicherer zu gestalten.
Während es für die dezentrale Messaging-Midldeware Matrix schon diverse Vorschläge für eine Peer-to-Peer-Kommunikation gibt, setzen diese voraus, dass der Empfänger und der Absender gleichzeitig online sind. Wir erweitern diese Konzepte um Relays, um die Nachrichtenübermittlung zwischen Peers, die zu unterschiedlichen Zeiten online sind, zu verbessern. Unsere neue Veröffentlichung zu diesem Thema ReP2P Matrix: Decentralized Relays to Improve Reliability and Performance of Peer-to-Peer Matrix stellen wir auf dem erstmals stattfindenden Decentralization of the Internet-Workshop der diesjährigenACM CoNEXT vor. Die Veröffentlichung ist als Open Access unter CC-BY frei verfügbar.
Um uns in unserem täglichen Leben zu unterstützen, benötigen zukünftige Humanoide Assistenzroboter sowohl einen gewissen Grad der Autonomie beim Lernen und Erforschen, müssen gleichzeitig aber diverse Beschränkungen beachten. Das Beachten von Beschränkungen ist vor allem für ansonsten viel versprechende Ansätze auf Basis von neuronalen Netzen ein Problem - während umgekehrt symbolische Ansätze zwar sehr gut mit Beschränkungen umgehen können, aber nicht leistungsfähig genug sind. Neue Entwicklungen im Bereich der neuro-symbolischen KI würden das Planen unter Einhaltung von Zugriffskontroll-Regeln revolutionieren. Auf dem diesjährigen Symposium on Access Control Models and Technologies haben wir zu diesem Thema unsere BlueSky-Veröffentlichung „How to Raise a Robot - A Case for Neuro-Symbolic AI in Constrained Task Planning for Humanoid Assistive Robots” vorgestellt. Die Veröffentlichung ist als Open Access unter CC-BY frei verfügbar.
Wir haben unsere neue Veröffentlichung „Logical Clocks and Monotonicity for Byzantine-Tolerant Replicated Data Types“ auf dem diesjährigen Workshop on Principles and Practice of Consistency for Distributed Data vorgestellt. In der Arbeit zeigen wir eine neue Modellierung des dezentralen Matrix-Systems, die durch die Nutzung von gerichteten halbgeordneten Mengen deutlich weiter gefasst ist als bisherige Ansätze auf Basis von gerichteten azyklischen Graphen. Der Artikel ist als Open Acces unter CC-BY frei verfügbar.