Fazit

Abbildung 6.19:Anzeige von Verfügbarkeit und Beziehung im Portal der Siemens HiPath Anlage

Der Dienst wurde als Element in dem Web-Portal der Telefonanlage integriert, um Einblick auf das Verhalten des Rahmenwerkes und das Geben von Feedback zu ermöglichen. Wie in Abbildung 6.19 dargestellt wird, ist eine Anzeige des eigenen Kontextes und der Kontexte anderer Nutzer möglich (in diesem Falle die Beziehungs-Kontext und die Verfügbarkeit).

Die Abbildung 6.20 a) zeigt eine Auswahl des aktuellen Profils innerhalb des Portals.

(a)Feedback: Auswahl des Profils (b)Explizites Feedback: Sensor Details

Abbildung 6.20:Zusätzliche Elemente im Portal der Siemens HiPath Anlage

Das dabei ausgewählte Profil wird als implizites Feedback (siehe Abschnitt 5.2.2) herangezogen. Eine weitere Herausforderung ist die Bestimmung von Feedback, sobald sich das Feedback nicht mehr auf die aktuelle Situation bezieht. Dieses explizite Feedback kann vom Nutzer nur gegeben werden, wenn er ausreichend Informationen erhält, um die Situation zu erfassen und selbst zu klassifizieren. Hierzu erhält der Nutzer eine Historie über die getroffenen Entscheidungen, wie sie in Abbildung 6.21 dargestellt wird.

Der Benutzer kann dann bei Bedarf für die Vorschläge aus den Einträgen entsprechendes Feedback geben, wie es in Abbildung 6.20 a) dargestellt wurde. Benötigt der Nutzer weitere Informationen über die Situation, so kann er sich auch die Details über die zur Klassifikation herangezogenen Sensoren anzeigen lassen, wie sie in Abbil-dung 6.20 b) gezeigt werden.

Abbildung 6.21:Explizites Feedback über das Portal der Siemens HiPath Anlage: Historie

wieder verwendbare Komponenten aufgeteilt und bei Bedarf zur Laufzeit dynamisch nachgeladen werden. Die Komponenten lassen sich zudem über ein leichtgewichtiges Web-Portal einsehen und konfigurieren.

Bei der semantischen Beschreibung von Relationen und Sensoren wurde auf die Standards OWL und OWL-S zu-rückgegriffen. Zur vereinfachten Integration von Sensoren wurde von der Basisfunktionalität eines Sensors abstra-hiert und Mechanismen zur automatischen Generierung standardkonformer OWL-S Beschreibungen der Sensoren zur Laufzeit wurden geschaffen. Zur Anbindung weiterer Sensoren wurde der Ansatz eines Gateways entwickelt.

Dieses Gateway ermöglicht auch die Anbindung ressourcenbeschränkter Sensoren. Diese Sensoren können dabei durch Proxies angebunden werden, welche auf der Seite des Rahmenwerks die vollständige Funktionalität der Sensor-Schnittstelle bereitstellen. Zur Kommunikation zwischen den Diensten wurde eine Reihe von Konnektoren umgesetzt, welche den Einsatz des Systems auf verschiedenen Plattformen ermöglichen.

Des Weiteren wurde das Sensorverzeichnis vorgestellt, welches die Funktionen der Informationsgewinnung um-setzt. Hierzu verwaltet das Sensorverzeichnis die Liste der aktuell verfügbaren Sensoren und deren Beschreibungen.

Die Beschreibungen der Sensoren dienen ebenfalls dazu, die auf OWL basierende Ontologie, welche ebenfalls durch das Sensorverzeichnis verwaltet wird, auf dem aktuellen Stand zu halten. Ein Sensor kann seine Beschreibung mit zusätzlichen Referenzen versehen, welche gegebenenfalls dazu genutzt werden können, unbekannte Begriffe in die Ontologie zu integrieren.

Der Ansatz der ontologiebasierten iterativen Suche wurde ebenfalls im Rahmen des Sensorverzeichnisses umge-setzt. Eine zusätzliche Erweiterung des Ansatzes ermöglicht die Vorbereitung einer Suchanfrage. Eine Anwendung kann im Vorfeld einer Anfrage ihr Interesse an bestimmten Informationen formulieren, sowie Qualitätsanforderun-gen festleQualitätsanforderun-gen. Dieses Vorwissen ermöglicht die Vorbereitung möglicher Suchbäume und das aktive AnfraQualitätsanforderun-gen von kritischen Sensoren.

Im Rahmen der Auswertung der Informationen wurde der Ansatz der semantischen Adressierung von Informa-tionen entwickelt und umgesetzt. Dieser Ansatz ermöglicht die Anwendung von Aussagen des Modells auf andere Sensoren, welche semantisch vergleichbare Zusammenhangen aufweisen, sowie die Übertragbarkeit von Modellen auf andere Teilnehmer. Im Rahmen der Umsetzung vom ContextFramework.KOM wurde eine Integration des Sys-tems in verschiedene Anwendungen zur Verarbeitung von Kommunikationsanfragen durchgeführt. Hierzu wurde das System in das Kommunikationssystem Asterisk und die Telefonanlage HiPath von Siemens integriert und dort zur kontextabhängigen Verarbeitung von Anfragen anwendbar gemacht.

6 Realisierung 167

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7 Zusammenfassung und Ausblick

Diese Arbeit hatte zum Ziel, eine adaptive Kontextbestimmung zur Steuerung von Kommunikationsdiensten zu erarbeiten. Um dieses Ziel genauer zu erfassen wurden eine Reihe von Szenarien vorgestellt, welche durch das vorgestellte System adressiert werden. Eine Problemanalyse über diese Szenarien ermöglichte die Ableitung von Rahmenbedingungen, unter welchen das Gesamtkonzept für das System entworfen wurde. Es wurde eine Qua-litätsbetrachtung durchgeführt, um die Abhängigkeiten der Leistung des Gesamtsytems von einzelnen Effekten und möglichen Fehlerquellen zu verdeutlichen. Für den Entwurf des Systems wurden verwandte Arbeiten her-angezogen, welche ähnliche Themengebiete behandeln. Diese Systeme entsprachen jedoch nicht den geforderten Rahmenbedingungen oder verfügten nicht über die erforderlichen Funktionalitäten.

Das in dieser Arbeit systematisch entwickelte System ermöglicht die Anbindung externer Informationsquellen in den Entscheidungsprozess unter Berücksichtigung dynamischer und heterogener Mengen von Sensoren, wobei besonders auf die nachträgliche Erweiterbarkeit des Systems um neue Sensoren geachtet wurde. Es wurden Tech-nologien aus dem Bereich der semantischen Beschreibung von Netzdiensten und Informationen herangezogen, um die Relevanz von Informationsquellen zu bestimmen. Durch die offene Architektur ist es möglich, mit geringem Auf-wand neue Informationsquellen in das System zu integrieren. Darauf aufbauend wurden verschiedene Strategien zur Suche betrachtet und entwickelt, welche aus einer Vielzahl potentiell verfügbarer Informationsquellen effizi-ent diejenigen ermitteln, welche für die Kontextbestimmung relevant sind. Durch eine optimierte Datenvorhaltung ist es nun möglich die Anforderungen zeitbeschränkter Anwendungen auch in Anbetracht ressourcenbeschränkter Sensoren zu erfüllen.

Es wurde die Problematik und die Komplexität statischer Ansätze zur Auswertung großer und dynamischer Men-gen von Informationsquellen erläutert. Um Benutzern die Nutzung dieser Informationen zu ermöglichen, muss aus der Sicht des Nutzers von dieser Komplexität abstrahiert werden. Mit dem entwickelten Verfahren ist es mög-lich, das Verhalten des Systems, an die Vorstellungen und Wünsche der Teilnehmer und den Veränderungen der Informationsgrundlage, anzupassen. Es wurde hierzu eine Reihe von Ansätzen für eine Anpassung der Kontextbe-stimmung an das Konzept des Nutzers vorgestellt, kategorisiert und analysiert. Im Rahmen dieser Arbeit wurde eine Reihe von unterschiedlichen Lernverfahren durch Simulationen von verschiedenen Bedingungen (bezogen auf die aufgezeigten Rahmenbedingungen) analysiert. Um eine möglichst hohe Akzeptanz des Nutzers im Bezug auf die angestrebten, automatisierten Entscheidungsprozesse zu erreichen, wurde auf eine möglichst schnelle und umfassende Adaption des Nutzerkonzeptes durch das Modell geachtet. Um ebenfalls geeignet auf Änderungen der Nutzerkonzepte reagieren zu können, wurden hierbei Ansätze aus den Bereichen des maschinellen Lernens betrachtet, erweitert und umgesetzt, so dass dies nun möglich ist.

Um das Ziel der Arbeit zur adaptiven Verarbeitung von Kommunikationsanfragen zu erreichen, wurde das Ge-samtssystem in einem Kommunikationssystem integriert. Das System wurde mit den in dieser Arbeit beschriebenen Funktionalitäten umgesetzt und erfüllt die geforderten Rahmenbedingungen und Anforderungen. Es bildet ein Rahmenwerk, mit einer generischen Middleware als zentrale Komponente, welche stetig um weitere Funktionen erweitert wird. Durch die Integration vorhandener Informationsquellen und die Anpassung an das Verhalten und die Vorstellungen der Teilnehmer konnten Kommunikationsdienste entwickelt werden, welche die Zielführung von Kommunikationsanfragen optimieren. Als Proof-of-Concept sind zudem eine Reihe von Sensoren und Diensten implementiert worden und stehen ebenfalls für weitere Arbeiten zur Verfügung.

7.1 Sicherheit und Datenschutz

In der personenbezogenen Kontextverarbeitung geht es darum, persönliche Daten zu verarbeiten. Das Rahmenwerk sammelt Informationen über Nutzer und nutzt diese zur Erstellung von (Verhaltens-)Modellen. Dieser Aspekt führt häufig zu der Frage, wie sich dies mit dem Thema Datensicherheit und Datenschutz vereinbaren lässt. Eine andere Arbeit aus dem Bereich Kontextverarbeitung liefert dazu eine Behandlung dieser Thematik, wie sie auch für diese Arbeit herangezogen werden kann [ZHF⁺08].

7 Zusammenfassung und Ausblick 169

Schutz von Sensordaten und Modellen

Die Sensoren, welche sich auf den Nutzer beziehen, der Datensatz mit den gesammelten Trainingsinstanzen und das Modell sind prinzipiell schützenswerte Informationen. Geht man von einem zentralisierten Ansatz aus, so be-finden sich die gesammelten Informationen und das Modell jedoch auf einem Server, von dem aus sie für andere Mitarbeiter (beispielsweise aus der Administration) einsehbar wären. Dieser Aspekt von schützenswerten Informa-tionen auf einem Server ist nicht neu. Auf vergleichbare Art und Weise kann etwa auf die Inhalte und Kopfdaten von E-Mails oder Protokollen aus der Telefonanlage zurückgegriffen werden. Eine Einsicht oder eine personenbezogene Auswertung dieser Daten ist jedoch nicht zulässig. Eine analoge Regelung sollte daher bei Modellen, Sensordaten und Trainingsinstanzen Anwendung finden.

Abwägung von Datenschutz und Nutzen

Der zunehmende Anteil von Personen, die persönliche Informationen frei verfügbar im Internet preisgeben (etwa in Systemen zum Aufbau von sozialen Netzwerken oder in Form ihres Verfügbarkeitsstatus in IMS Programmen), deutet darauf hin, dass Teilnehmer bereit sind, Einschränkungen in ihrer Privatsphäre in Kauf zu nehmen, sofern sie ein Nutzen für sich erkennen. Die Daten, die mit den Sensoren im Rahmen dieses Projekts erfasst werden können, können jedoch einen deutlich höheren Grad an Details und privaten Informationen aufweisen, weswegen besondere Mechanismen zur Sicherstellung des Datenschutzes ergriffen werden müssen.

Abgeschlossenes System

Eine Möglichkeit, mit der Problematik umzugehen, besteht darin, ein geschlossenes System aufzubauen. Hierzu können autonom agierende, zentrale Server in einzelnen Unternehmen zum Einsatz kommen, die vom Internet entkoppelt oder durch ausreichende Sicherheitsmaßen geschützt sind und somit nur von einem geschlossenen internen Benutzerkreis verwendet werden können. Alternativ kann das System aber auch für die Ausführung auf einzelnen Endgeräten angepasst werden. So wären die gesammelten Informationen und das Modell des Nutzers prinzipiell nur für den Nutzer selbst zugänglich, und er selbst kann bestimmen, in wie weit Anfragen beantwortet oder Informationen nach außen weitergegeben werden. Im Rahmen der exklusiven Ausführung auf einem Endgerät besteht allerdings der Nachteil, dass Sensorinformationen von anderen Teilnehmern nicht oder nur eingeschränkt zur Kontextbestimmung verwendet werden können. Bei einer geringen Anzahl von Sensoren auf dem Endgerät kann eine gute Approximation an das Konzept des Benutzers möglicherweise nicht sicher gestellt werden. Zur Ausführung auf einem mobilen Endgerät müsste zudem auf eine ressourcensparende Variante der Suche und des Lernverfahrens geachtet werden.

Weitere Sensoren des Nutzers, welche sich auf Geräten in der Umgebung befinden, könnten durch Sicherheits-maßnahmen wie Authentifikation und Verschlüsselung gesichert werden, so dass nur das Systems des Nutzers an diese Informationen gelangen kann. Falls anderen Teilnehmern ein Zugriff erlaubt werden soll, können die Senso-ren explizit freigegeben werden, so wie dies beispielsweise in Skype gehandhabt wird.

Nutzung von Informationen über andere Nutzer

Ein abgeschlossenes System hat den Nachteil, dass mancher Nutzen, der aus den Informationsquellen gezogen werden kann, verloren geht. Beispielsweise kann es von Nutzen sein zu erfahren, welche anderen Teilnehmer sich gerade im selben Raum aufhalten, um Situationen wie Besprechungen zu detektieren oder den Kontext der anderen Teilnehmer bei der Bestimmung des eigenen Kontextes zu berücksichtigen.

Detailgrad der Informationen

Geht man von einem abgeschlossenen System aus, stellt sich die Frage, bis zu welchem Detailgrad ein Benut-zer bereit ist, Informationen über sich zu veröffentlichen. Der NutBenut-zer kann prinzipiell selbst entscheiden, welche Informationen veröffentlicht werden.

Das Ergebnis der Auswertung stellt im Allgemeinen jedoch nur eine stark abstrahierte Form der gesammelten Informationen dar und sollte daher in der Regel weniger Bedenken im Rahmen des Datenschutzes aufweisen. Der Detailgrad konkreter Sensordaten kann bedarfsweise herabgesetzt werden, um beispielsweise den genauen Auf-enthaltsort zu verschleiern. Die Bestimmung, ob und zu welchem Detailgrad Informationen bereitgestellt werden, kann auch von der Beziehung zu dem anfragenden Teilnehmer abhängig gemacht werden.

Fokus dieser Arbeit

Über die zuvor genannten Ansätze ist eine Berücksichtigung des Datenschutzes prinzipiell möglich. In dieser Arbeit liegt der Fokus auf der Betrachtung der generellen Machbarkeit des Ansatzes, um den prinzipiellen Nutzen

170 7.1 Sicherheit und Datenschutz

eines solchen Systems zu analysieren. Erst wenn gezeigt werden kann, dass ein solches System realisierbar ist und ein Mehrwert aus der Nutzung eines solchen Systems gezogen werden kann, ist der Ansatz in einem Stadium, in dem weitere Schritte wie Datenschutz relevant werden. Daher ist das Thema Datenschutz ein wichtiger Aspekt, welcher in den weiterführenden Arbeiten an dem Rahmenwerk berücksichtigt werden muss.