No description available.

No description available.

Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) systems monitor and control industrial control systems in many industrials and economic sectors which are considered critical infrastructure. In the past, most SCADA systems were isolated from all other networks, but recently connections to corporate enterprise networks and the Internet have increased. Security concerns have risen from this new found connectivity. This thesis makes one primary contribution to researchers and industry. Two datasets have been introduced to support intrusion detection system research for SCADA systems. The datasets include network traffic captured on a gas pipeline SCADA system in Mississippi State University’s SCADA lab. IDS researchers lack a common framework to train and test proposed algorithms. This leads to an inability to properly compare IDS presented in literature and limits research progress. The datasets created for this thesis are available to be used to aid researchers in assessing the performance of SCADA IDS systems.

Detecting botnets in a network is crucial because bot-activities impact numerous areas such as security, finance, health care, and law enforcement. Most existing rule and flow-based detection methods may not be capable of detecting bot-activities in an efficient manner. Hence, designing a robust botnet-detection method is of high significance. In this study, we propose a botnet-detection methodology based on graph-based features. Self-Organizing Map is applied to establish the clusters of nodes in the network based on these features. Our method is capable of isolating bots in small clusters while containing most normal nodes in the big-clusters. A filtering procedure is also developed to further enhance the algorithm efficiency by removing inactive nodes from bot detection. The methodology is verified using real-world CTU-13 and ISCX botnet datasets and benchmarked against classification-based detection methods. The results show that our proposed method can efficiently detect the bots despite their varying behaviors.

The intent of this paper is to explore the relationship between strategic culture theory and how it interacts with war-parallel usage of cyber methods. Cyber methods, at times incorrectly classified as "cyberwarfare", as a means of statecraft are becoming increasingly prevalent, and developing an understanding of how states use them, particularly during conflicts, would be a great boon to the field of security studies. Strategic culture theory, an international relations theory focusing on the relationship between culture and strategy, may be an effective means to analyze conflict-parallel use of cyber methods. This paper will consider the relationship between strategic culture and cyber strategy, and develop a model through which to analyze it.

In today's world, circumstances, processes, and requirements for systems in general-in this thesis a special focus is given to the context of Cyber-Physical Systems (CPS)-are becoming increasingly complex and dynamic. In order to operate properly in such dynamic environments, systems must adapt to dynamic changes, which has led to the research area of Self-Adaptive Systems (SAS). These systems can deal with changes in their environment and the system itself. In our daily lives, we come into contact with many different self-adaptive systems that are designed to support and improve our way of life. In this work we focus on the two domains Intelligent Transportation Systems (ITS) and logistics as both domains provide complex and adaptable use cases to prototypical apply the contributions of this thesis. However, the contributions are not limited to these areas and can be generalized also to other domains such as the general area of CPS and Internet of Things including smart grids or even intelligent computer networks. In ITS, real-time traffic control is an example adaptive system that monitors the environment, analyzes observations, and plans and executes adaptation actions. Another example is platooning, which is the ability of vehicles to drive with close inter-vehicle distances. This technology enables an increase in road throughput and safety, which directly addresses the increased infrastructure needs due to increased traffic on the roads. In logistics, the Vehicle Routing Problem (VRP) deals with the planning of road freight transport tours. To cope with the ever-increasing transport volume due to the rise of just-in-time production and online shopping, efficient and correct route planning for transports is important. Further, warehouses play a central role in any company's supply chain and contribute to the logistical success. The processes of storage assignment and order picking are the two main tasks in mezzanine warehouses highly affected by a dynamic environment. Usually, optimization algorithms are applied to find solutions in reasonable computation time. SASes can help address these dynamics by allowing systems to deal with changing demands and constraints. For the application of SASes in the two areas ITS and logistics, the definition of adaptation planning strategies is the key success factor. A wide range of adaptation planning strategies for different domains can be found in the literature, and the operator must select the most promising strategy for the problem at hand. However, the No-Free-Lunch theorem states that the performance of one strategy is not necessarily transferable to other problems. Accordingly, the algorithm selection problem, first defined in 1976, aims to find the best performing algorithm for the current problem. Since then, this problem has been explored more and more, and the machine learning community, for example, considers it a learning problem. The ideas surrounding the algorithm selection problem have been applied in various use cases, but little research has been done to generalize the approaches. Moreover, especially in the field of SASes, the selection of the most appropriate strategy depends on the current situation of the system. Techniques for identifying the situation of a system can be found in the literature, such as the use of rules or clustering techniques. This knowledge can then be used to improve the algorithm selection, or in the scope of this thesis, to improve the selection of adaptation planning strategies. In addition, knowledge about the current situation and the performance of strategies in similar previously observed situations provides another opportunity for improvements. This ongoing learning and reasoning about the system and its environment is found in the research area Self-Aware Computing (SeAC). In this thesis, we explore common characteristics of adaptation planning strategies in the domain of ITS and logistics presenting a self-aware optimization framework for adaptation planning strategies. We consider platooning coordination strategies from ITS and optimization techniques from logistics as adaptation planning strategies that can be exchanged during operation to better reflect the current situation. Further, we propose to integrate fairness and uncertainty handling mechanisms directly into the adaptation planning strategies. We then examine the complex structure of the logistics use cases VRP and mezzanine warehouses and identify their systems-of-systems structure. We propose a two-stage approach for vertical or nested systems and propose to consider the impact of intertwining horizontal or coexisting systems. More specifically, we summarize the six main contributions of this thesis as follows: First, we analyze specific characteristics of adaptation planning strategies with a particular focus on ITS and logistics. We use platooning and route planning in highly dynamic environments as representatives of ITS and we use the rich Vehicle Routing Problem (rVRP) and mezzanine warehouses as representatives of the logistics domain. Using these case studies, we derive the need for situation-aware optimization of adaptation planning strategies and argue that fairness is an important consideration when applying these strategies in ITS. In logistics, we discuss that these complex systems can be considered as systems-of-systems and this structure affects each subsystem. Hence, we argue that the consideration of these characteristics is a crucial factor for the success of the system. Second, we design a self-aware optimization framework for adaptation planning strategies. The optimization framework is abstracted into a third layer above the application and its adaptation planning system, which allows the concept to be applied to a diverse set of use cases. Further, the Domain Data Model (DDM) used to configure the framework enables the operator to easily apply it by defining the available adaptation planning strategies, parameters to be optimized, and performance measures. The framework consists of four components: (i) Coordination, (ii) Situation Detection, (iii) Strategy Selection, and (iv) Parameter Optimization. While the coordination component receives observations and triggers the other components, the situation detection applies rules or clustering techniques to identify the current situation. The strategy selection uses this knowledge to select the most promising strategy for the current situation, and the parameter optimization applies optimization algorithms to tune the parameters of the strategy. Moreover, we apply the concepts of the SeAC domain and integrate learning and reasoning processes to enable ongoing advancement of the framework. We evaluate our framework using the platooning use case and consider platooning coordination strategies as the adaptation planning strategies to be selected and optimized. Our evaluation shows that the framework is able to select the most appropriate adaptation strategy and learn the situational behavior of the system. Third, we argue that fairness aspects, previously identified as an important characteristic of adaptation planning strategies, are best addressed directly as part of the strategies. Hence, focusing on platooning as an example use case, we propose a set of fairness mechanisms to balance positive and negative effects of platooning among all participants in a platoon. We design six vehicle sequence rotation mechanisms that continuously change the leader position among all participants, as this is the position with the least positive effects. We analyze these strategies on roads of different sizes and with different traffic volumes, and show that these mechanisms should also be chosen wisely. Fourth, we address the uncertainty characteristic of adaptation planning strategies and propose a methodology to account for uncertainty and also address it directly as part of the adaptation planning strategies. We address the use case of fueling planning along a route associated with highly dynamic fuel prices and develop six utility functions that account for different aspects of route planning. Further, we incorporate uncertainty measures for dynamic fuel prices by adding penalties for longer travel times or greater distance to the next gas station. Through this approach, we are able to reduce the uncertainty at planning time and obtain a more robust route planning. Fifth, we analyze optimization of nested systems-of-systems for the use case rVRP. Before proposing an approach to deal with the complex structure of the problem, we analyze important constraints and objectives that need to be considered when formulating a real-world rVRP. Then, we propose a two-stage workflow to optimize both systems individually, flexibly, and interchangeably. We apply Genetic Algorithms and Ant Colony Optimization (ACO) to both nested systems and compare the performance of our workflow with state-of-the-art optimization algorithms for this use case. In our evaluation, we show that the proposed two-stage workflow is able to handle the complex structure of the problem and consider all real-world constraints and objectives. Finally, we study coexisting systems-of-systems by optimizing typical processes in mezzanine warehouses. We first define which ergonomic and economic constraints and objectives must be considered when addressing a real-world problem. Then, we analyze the interrelatedness of the storage assignment and order picking problems; we identify opportunities to design optimization approaches that optimize all objectives and aim for a good overall system performance, taking into account the interdependence of both systems. We use the NSGA-II for storage assignment and Ant Colony Optimization (ACO) for order picking and adapt them to the specific requirements of horizontal systems-of-systems. In our evaluation, we compare our approaches to state-of-the-art approaches in mezzanine warehouses and show that our proposed approaches increase the system performance. Our proposed approaches provide important contributions to both academic research and practical applications. To the best of our knowledge, we are the first to design a self-aware optimization framework for adaptation planning strategies that integrates situation-awareness, algorithm selection, parameter tuning, as well as learning and reasoning. Our evaluation of platooning coordination shows promising results for the application of the framework. Moreover, our proposed strategies to compensate for negative effects of platooning represent an important milestone, which could lead to higher acceptance of this technology in society and support its future adoption in the real world. The proposed methodology and utility functions that address uncertainty are an important step to improving the capabilities of SAS in an increasingly turbulent environment. Similarly, our contributions to systems-of-systems optimization are major contributions to the state of logistics and systems-of-systems research. Finally, we select real-world use cases for the application of our approaches and cooperate with industrial partners, which highlights the practical relevance of our contributions. The reduction of manual effort and required expert knowledge in our self-aware optimization framework is a milestone in bridging the gap between academia and practice. One of our partners integrated the two-stage approach to tackling the rVRP into its software system, improving both time to solution and solution quality. In conclusion, the contributions of this thesis have spawned several research projects such as a long-term industrial project on optimizing tours and routes in parcel delivery funded by Bayerisches Verbundforschungsprogramm (BayVFP) – Digitalisierung and further collaborations, opening up many promising avenues for future research. / In der heutigen Welt werden die Umstände, Prozesse und Anforderungen an Systeme im allgemeinen-in dieser Arbeit wird der Fokus besonders auf cyber-physische Systeme (engl. Cyber-Physical Systems (CPS)) gelegt-immer komplexer. Um in solch dynamischen Umgebungen ordnungsgemäß zu funktionieren, müssen sich diese Systeme an Veränderungen anpassen. Diese Herausforderungen führten zu der Entstehung des Forschungsbereichs selbst-adaptiver Systeme (engl. Self-Adaptive Systems (SAS)). Diese Systeme können mit Veränderungen in ihrer Umgebung, als auch in sich selbst umgehen und sich an geänderte Gegebenheiten anpassen. In unserem alltäglichen Leben kommen wir daher zunehmend mit SAS in Berührung, welche unsere Lebensqualität unterstützen und verbessern sollen. In dieser Arbeit konzentrieren wir uns auf die beiden Bereiche Intelligenter Transportsysteme (engl. Intelligent Transportation Systems (ITS)) und Logistik, da beide Bereiche komplexe und anpassbare Anwendungsfälle bieten, um die Beiträge dieser Arbeit prototypisch anzuwenden. Die vorgestellten Beiträge sind jedoch nicht auf diese Bereiche beschränkt und können auch auf andere Bereiche wie den allgemeinen Bereich von cyber-physischen Systemen und dem Internet der Dinge einschließlich intelligenter Stromnetze oder intelligenter Computernetze verallgemeinert werden. Als ein Beispiel für adaptive Systeme in der realen Welt kann die Echtzeit-Verkehrssteuerung genannt werden. Diese Systeme überwachen die Umgebung, analysieren Beobachtungen und planen Anpassungsmaßnahmen um den Verkehrsfluss zu regulieren. Ein weiteres Beispiel ist das sogenannte Platooning, welches die Fähigkeit beschreibt, in Gruppen mit geringen Abständen zwischen den beteiligten Fahrzeugen zu fahren. Das stetig wachsende Verkehrsvolumen auf den Straßen führt automatisch zu einem erhöhten Infrastrukturbedarf, den Behörden derzeit durch Neubau und Erweiterung der existierenden Infrastruktur begegnen. Platooning ist eine vielversprechende Technologie, die durch die Reduzierung der Mindestabstände von Fahrzeugen und Kommunikation zwischen diesen, automatisch zu einer Erhöhung des Verkehrsdurchsatzes sowie der Sicherheit auf der verwendeten Infrastruktur führt. Auch im Bereich der Logistik finden sich diverse Beispiele für SAS, wie zum Beispiel die Tourenplanung (engl. Vehicle Routing Problem (VRP)) welches sich mit der Planung von Touren für den Straßengütervekehr befasst. Zur Bewältigung des ständig steigenden Transportaufkommens aufgrund zunehmender Just-in-Time-Produktion und erhöhter Nachfrage durch Online-Shopping ist eine effiziente und korrekte Routenplanung für Warentransporte besonders wichtig. Üblicherweise werden Optimierungsalgorithmen angewandt, um sinnvolle Lösungen in angemessener Rechenzeit zu finden. Durch die Anwendung von Konzepten der SAS kann die Dynamik des Problems berücksichtigt werden, indem es den Umgang mit sich ändernden Anforderungen, Einschränkungen und spontan eingehenden Aufträgen ermöglicht. Darüber hinaus spielen Lagerhäuser eine zentrale Rolle in der Lieferkette von Unternehmen und tragen maßgeblich zum logistischen Erfolg bei. Fachbodenregallager (engl. mezzanine warehouses) sind laut Expertenschätzung die am häufigsten verwendeten Lager wenn Mitarbeiter die eingelagerten Güter manuell ein- und auslagern (engl. picker-to-part). Die Prozesse der Lagerzuweisung und der Kommissionierung sind die beiden Hauptaufgaben in Fachbodenregallagern, welche ebenfalls häufig mit Optimierungsalgorithmen gelöst werden. Beide Prozesse müssen in einer dynamischen Umgebung ablaufen, für die SAS einen vielversprechenden Lösungsansatz darstellt. Für die Anwendung von SAS in diesen beiden Bereichen ist die Definition von Anpassungsplanungsstrategien (engl. adaptation planning strategies) der Schlüsselfaktor für den Erfolg des Gesamtsystems. In der Literatur finden sich zahlreiche Anpassungsplanungsstrategien für verschiedene Anwendungsbereiche, was dazu führt, dass der Anwender die vielversprechendste Strategie für das jeweilige Problem auswählen muss. Das No-Free-Lunch-Theorem besagt jedoch, dass die Leistung einer Strategie nicht direkt auf andere Probleme übertragbar ist. Dementsprechend zielt das 1976 erstmals definierte Problem der Algorithmenauswahl darauf ab, den leistungsfähigsten Algorithmus für das aktuelle Problem zu finden. Seitdem wurde diese Problemstellung immer weiter erforscht, und wird beispielsweise von der Forschungsgemeinschaft, welche sich mit maschinellem Lernen beschäftigt, als Lernproblem angesehen. In der Literatur lassen sich vielfältige Ideen finden, welche auf die Algorithmentauswahl in verschiedenen Anwendungsfällen abzielen. Jedoch wurde bisher nur wenig Forschung betrieben, um diese Ansätze zu verallgemeinern und auf andere Anwendungsfälle zu übertragen. Darüber hinaus hängt besonders im Bereich der SAS die Auswahl der am besten geeigneten Strategie von der aktuellen Situation des Systems ab. In der Literatur finden sich Techniken zur Identifizierung der Situation eines Systems, z. B. durch Anwendung von Regeln oder Clustering-Techniken. Dieses Wissen kann dann verwendet werden, um die Auswahl der Algorithmen, oder im Rahmen dieser Arbeit, die Auswahl der Anpassungsplanungsstrategien zu verfeinern. Darüber hinaus bietet die Kenntnis über die aktuelle Situation und die Leistung von Anpassungsplanungsstrategien in ähnlichen, zuvor beobachteten Situationen eine weitere Möglichkeit für Verbesserungen. Dieses Lernen und Nachdenken (engl. reasoning) über das System und seine Umgebung ist Kernbestandteil des Forschungsbereichs der sich selbst bewusster Computer Systeme (engl. Self-Aware Computing (SeAC)). In dieser Arbeit untersuchen wir gemeinsame Merkmale von Anpassungsplanungsstrategien in den Anwendungsbereichen ITS sowie Logistik und stellen ein sich seiner selbst bewusstes (engl. self-aware) Rahmenkonzept zur Optimierung dieser Strategien vor. Wir betrachten Platooning-Koordinations-strategien aus dem Bereich ITS und Optimierungstechniken aus der Logistik als Anpassungsplanungsstrategien, die unter Berücksichtigung der aktuellen Situation ausgetauscht und optimiert werden können. Darüber hinaus schlagen wir vor, die Aspekte Fairness und Unsicherheit direkt in solche Strategien zu integrieren. Anschließend untersuchen wir die komplexe Struktur der logistischen Anwendungsfälle VRP und Fachbodenregallager und identifizieren ihre Struktur bestehend aus Systemen von Systemen (engl. System-of-Systems). Wir entwerfen einen zweistufigen Ansatz für vertikale oder verschachtelte Systeme und schlagen vor, die Auswirkungen der Verflechtung horizontaler oder koexistierender Systeme zu berücksichtigen. Im Einzelnen fassen wir die sechs Hauptbeiträge dieser Arbeit wie folgt zusammen: Zu Beginn analysieren wir die spezifischen Merkmale von Anpassungsplanungsstrategien mit besonderem Augenmerk auf ITS und Logistik. Wir verwenden Platooning und Routenplanung in hochdynamischen Umgebungen als Repräsentanten für ITS und rich VRP (rVRP) sowie Fachbodenregallager als Vertreter der Logistikdomäne. Anhand dieser Fallstudien leiten wir die Notwendigkeit einer situationsgerechten Optimierung von Anpassungsplanungsstrategien ab und argumentieren, dass Fairness ein wichtiger Aspekt bei der Anwendung dieser Strategien in ITS ist. Im Bereich der Logistik erörtern wir, dass diese komplexen Systeme als System von Systemen betrachtet werden können und dass diese Struktur die Leistung der einzelnen Teilsysteme beeinflusst. Daher argumentieren wir, dass die Berücksichtigung dieser Merkmale ein entscheidender Faktor für den Erfolg des Gesamtsystems ist. Zweitens entwerfen wir ein sich seiner selbst bewusstes Rahmenwerk zur Optimierung von Anpassungsplanungsstrategien. Wir abstrahieren den Rahmen für die Optimierung der Strategien auf eine dritte Ebene oberhalb des Anwendungsfalls und seinem Anpassungsplanungssystems, was die Übertragung der Konzepte auf eine Vielzahl von Anwendungsfällen ermöglicht. Darüber hinaus schlagen wir ein Domänendatenmodell (engl. Domain Data Model) für die Konfiguration des Rahmenwerks vor, so dass der Anwender durch die Definition von verfügbaren Anpassungsplanungsstrategien, der zu optimierenden Parameter und der Leistungsmaße das Rahmenwerk individuell anwenden kann. Der Rahmen besteht aus vier Komponenten: (i) Koordination, (ii) Situationserkennung, (iii) Strategieauswahl, und (iv) Parameteroptimierung. Während die Koordinationskomponente Beobachtungen empfängt und die anderen Komponenten aufruft, wendet die Situationserkennung Regeln oder Clustering-Techniken an, um die aktuelle Situation zu identifizieren. Die Strategieauswahl nutzt dieses Wissen, um die vielversprechendste Strategie für die aktuelle Situation auszuwählen, und die Parameteroptimierung wiederum wendet Optimierungsalgorithmen an, um die Parameter der Strategie einzustellen. Darüber hinaus wenden wir die Konzepte aus dem Bereich des SeAC an und integrieren Schlussfolgerungs- und Lernprozesse, um eine kontinuierliche Weiterentwicklung des Rahmenwerks zu ermöglichen. Wir evaluieren unser Rahmenwerk anhand des Anwendungsfalls Platooning und wählen dynamisch Platooning-Koordinationsstrategien aus und optimieren deren Parameterbelegung. Unsere Evaluation zeigt, dass das Rahmenwerk in der Lage ist, die am besten geeignete Anpassungsstrategie auszuwählen und das situative Verhalten des Systems zu erlernen. Drittens argumentieren wir, dass der Aspekt Fairness am besten direkt in den Strategien berücksichtigt werden sollte. Daher schlagen wir eine Reihe von Fairness-Mechanismen vor, um positive und negative Auswirkungen des Platooning zwischen allen Teilnehmern eines Platoons auszugleichen. Wir entwerfen sechs Mechanismen zur Rotation der Fahrzeugreihenfolge im Platoon, die die Führungsposition unter allen Teilnehmern kontinuierlich wechseln, da dies die Position mit den geringsten positiven Auswirkungen ist. Wir analysieren diese Strategien auf Straßen unterschiedlicher Größe sowie mit unterschiedlichem Verkehrsaufkommen und zeigen, dass auch diese Mechanismen mit Bedacht gewählt werden sollten. Viertens befassen wir uns mit Unsicherheit und schlagen eine Methodik vor, um Unsicherheit zu berücksichtigen und sie auch direkt in den Anpassungsplanungsstrategien zu behandeln. Wir befassen uns mit der optimierten Auswahl von Tankstellen entlang einer Route, die mit hochdynamischen Treibstoffpreisen einhergeht, und entwickeln sechs Nutzenfunktionen, welche verschiedene Aspekte der Routenplanung berücksichtigen. Darüber hinaus integrieren wir Unsicherheitsmaße für dynamische Kraftstoffpreise, indem wir Strafen für längere Fahrtzeiten oder eine größere Entfernung zur nächsten Tankstelle hinzufügen. Durch diesen Ansatz sind wir in der Lage, die Unsicherheit zum Planungszeitpunkt zu reduzieren und erhalten so eine robustere Routenplanung. Fünftens erforschen wir die Optimierung von verschachtelten System von Systemen für den Anwendungsfall rVRP. Bevor wir einen Ansatz zur Bewältigung der komplexen Struktur des Problems vorschlagen, analysieren wir wichtige Einschränkungen und Ziele, die bei der Erstellung eines realen rVRP berücksichtigt werden sollten. Dann schlagen wir einen zweistufigen Arbeitsablauf (engl. Workflow) vor, mit dem beide Systeme individuell, flexibel und austauschbar optimiert werden können. Wir wenden einen genetischen Algorithmus (engl. Genetic Algorithm (GA)) und einen Ameisenalgorithmus (engl. Ant Colony Optimization (ACO)) auf beide Systeme an und vergleichen die Leistung unseres Arbeitsablaufs mit weit verbreiteten Optimierungsalgorithmen für diesen Anwendungsfall. In unserer Bewertung zeigen wir, dass der vorgeschlagene zweistufige Arbeitsablauf in der Lage ist, die komplexe Struktur der Problemstellung zu bewältigen und alle realitätsnahen Einschränkungen und Ziele zu berücksichtigen. Schließlich untersuchen wir koexistierende Systeme von Systemen, indem wir typische Prozesse in Fachbodenregallager optimieren. Zunächst definieren wir, welche ergonomischen und wirtschaftlichen Randbedingungen sowie Ziele bei der Erstellung eines realen Problems berücksichtigt werden müssen. Dann analysieren wir die Wechselbeziehung zwischen Lagerzuordnungs- und Kommissionierproblemen und zeigen Möglichkeiten auf, Optimierungsansätze zu entwerfen, die alle Ziele optimieren sowie eine gute Gesamtsystemleistung anstreben, während gleichzeitig die gegenseitige Abhängigkeit beider Systeme berücksichtigt wird. Wir verwenden NSGA-II für die Lagerbelegung und ACO für die Kommissionierung und passen beide an die spezifischen Anforderungen horizontaler Systeme von Systemen an. In unserer Evaluierung vergleichen wir unsere Ansätze mit State-of-the-Art-Ansätzen in Fachbodenregallagern und zeigen, dass die von uns vorgeschlagenen Ansätze die Systemleistung erhöhen. Die von uns vorgeschlagenen Ansätze liefern sowohl für die akademische Forschung, als auch für praktische Anwendungen wichtige Beiträge. Wir sind, unseres Wissens nach, die Ersten, die ein sich seiner Selbst bewusstes Rahmenwerk zur Optimierung von Anpassungsplanungsstrategien entwerfen, das Situationsbewusstsein, Algorithmenauswahl, Parameteroptimierung sowie Lernen und Schlussfolgern integriert. Unsere Evaluierung der Platooning-Koordination zeigt vielversprechende Ergebnisse für die Anwendung des Rahmenwerks, da es in der Lage ist, die am besten geeignete Anpassungsplanungsstrategie auszuwählen und situatives Verhalten zu erlernen. Darüber hinaus stellen die von uns vorgeschlagenen Strategien zur Kompensation negativer Auswirkungen des Platooning einen wichtigen Meilenstein für die weitere Forschung im Bereich der Platooning-Koordination dar, was zu einer höheren Akzeptanz in der Gesellschaft und einer wahrscheinlicheren Übernahme der Technologie in der realen Welt führen könnte. Die vorgeschlagene Methodik und die Nutzenfunktionen, die sich mit Unsicherheit befassen, sind ein wichtiger Schritt zur Verbesserung der Fähigkeiten von SAS in einer zunehmend turbulenten Umgebung. In ähnlicher Weise sind unsere Beiträge zur Optimierung von Systemen bestehend aus weiteren Systemen wichtige Beiträge zum Stand der Logistik- und System-of-System-Forschung. Schlussendlich haben wir für die Anwendung unserer Ansätze reale Anwendungsfälle ausgewählt und mit Industriepartnern zusammengearbeitet, was die praktische Relevanz unserer Beiträge unterstreicht. Die Reduzierung des manuellen Aufwands und des erforderlichen Expertenwissens in unserem selbstlernenden Rahmenwerk ist ein Meilenstein in der Überbrückung der Kluft zwischen Wissenschaft und Praxis. Einer unserer Partner hat den zweistufigen Ansatz zur Bewältigung des rVRP bereits in sein Softwaresystem integriert, was sowohl die Zeit zur Lösungsfindung als auch die Lösungsqualität verbessert. Zusammenfassend führten die Beiträge dieser Arbeit zu weiteren Forschungsprojekten, zum Beispiel einem Industrie-Projekt zur Optimierung von Paketzustellungen gefördert vom Bayerischer Verbundforschungsprogramm (BayVFP) - Digitalisierung, sowie weiteren Kooperationen, die vielversprechende Perspektiven für die künftige Forschung eröffnen.

As humanity becomes more reliant on digital storage and communication for every aspect of life, cyber attacks pose a growing threat. However, cyber attacks are generally understood as individual incidents reported in technological circles, sometimes tied to a particular vulnerability. They are not generally understood through the macroscopic lens of statistical analysis spanning years over several countries and sectors, leaving researchers largely ignorant of the larger trends and correlates between attacks. This is large part due to the lack of a coherent and open database of prominent attacks. Most data about cyber attacks has been captured using a repository of common vulnerabilities and exposures (CVE’s), and \honey pots", unsecured internet-connected devices which record attacks as they occur against them. These approaches help in the process of identifying vulnerabilities, but they do not capture the real world impact these attacks achieve. Therefore, in this thesis I create a database of 4,000 cyber attacks using a semi-open data source, and perform analytical queries on it to gather insights into how cyber attack volume varies among countries and sectors, and the correlates of cyber attack victims. From here, it is also possible to relate socio-economic data such as GDP and World Happiness Index to cyber attack volume. The end result is an open database of cyber attacks that allows researchers to understand the larger underlying forces which propel cyber attacks.

No description available.

This dissertation provides empirical and theoretical support for the antecedents and consequences of cyber resilience via three essays on cyber resilience. Essay 1 comprises 2 studies using a multi-method empirical research effort to determine whether emphasizing suppliers' implementation and use of business continuity management (S-BCM) is actually beneficial to buyers. In Study 1, data from 150 managers was collected via a survey-based questionnaire to determine whether buyers' adoption of monitoring supplier operational performance (MS-OP) and monitoring S-BCM (MS-BCM) enhances S-BCM implementation and use. Evidence from Study 1 suggests that MS-BCM is more effective than MS-OP. Moreover, the results suggest that while buyer power positively augments the effectiveness of MS-BCM, it actually has a diminishing effect on the effectiveness of MS-OP. Study 2 uses the data of 114 managers from a vignette-based experiment to determine whether S-BCM leads to improved buyer operational and financial performance. Study 2 offers evidence that confirms the positive link between S-BCM and buyer operational and financial performance. The results also suggest that the use of reward power further enhances the association between S-BCM and buyer performance. Using two studies, Essay 2 examines how supply chain power and learning can be related to cyber resilience capability. Study 1 indicated that powerful buyers and supply chain learning from new knowledge contribute to visibility to build cyber resilience while dominant suppliers are reluctant to share information. The results of Study-2 show that supply chain and operations managers believe that companies and their suppliers would have better operational performance if they invest in the accuracy of visibility. Moreover, supply chains properly can avoid, maintain, and recover from cyber disruption when real-time information is available. Essay 3 focuses on the role of downstream complexity along with enterprise resource planning (ERP) in building cyber resilience in supply chains. The results reveal that ERP systems help supply chains to mitigate the negative effect of downstream complexity on the impact of information sharing in a secure system needed to build cyber resilience in times of data breaches and cyber-attacks. Although the use of information technology increases cyber risk, supply chain managers should take advantage of ERP systems to mitigate the negative effect of complexity in supply chain cyber resilience.

Progress monitoring in construction involves a set of inspection tasks with repetitive in-person observations on the site. The current manual inspection process is time-consuming, inefficient, inconsistent, and has many safety risks to project inspectors. Cyber-Physical Systems (CPS) are networks of integrated physical and cyber components, such as robots, sensors, actuators, cloud computing, artificial intelligence, and the building itself. Introducing CPS for construction progress monitoring can reduce risks involved in the process, improve efficiency, and enable remote progress monitoring. A robotic CPS uses a robot as the core component of the CPS. But human interaction with technology plays an important role in the successful implementation of any technology. This research studied the human-centered design of a CPS from a human-computer interaction perspective for facilitating construction progress monitoring that puts the needs and abilities of humans at the center of the development process. User experience and interactions play an important role in human-centered design. This study first develops a CPS framework to autonomously collect visual data and facilitate remote construction progress monitoring. The two types of interactions occur between the human and the CPS – the human provides input for the CPS to collect data referred to as mission planning, and CPS provides visual data to enable the human to perform progress analysis. The interaction may occur through different modalities, such as visual, tactile, auditory, and immersive. The goal of this research is to understand the role of human interactions with CPS for construction progress monitoring. The study answers five research questions – a) What robotic CPS framework can be applied in construction progress monitoring? b) To what extent is the proposed CPS framework acceptable as an alternative to traditional construction progress monitoring? c) How can natural interaction modalities like hand gestures and voice commands be used as human-CPS interaction modalities for the proposed CPS? d) How does the human interaction modality between the proposed CPS and its user affect the usability of the proposed CPS? e) How does the human interaction modality between CPS and its user affect the performance of the proposed CPS?. To answer the research questions, a mixed-method-based methodology is used in this study. First, a systematic literature review is performed on the use of robots in inspection and monitoring of the built environment. Second, a CPS framework for remote progress monitoring is developed and evaluated in lab conditions. Third, a set of industry experts experienced with construction progress monitoring are interviewed to measure their acceptance of the developed CPS and to collect feedback for the evaluation of the CPS. Fourth, two methodologies are developed to use hand gesture and voice command recognition for human-CPS interaction in progress monitoring. Fifth, the usability and performance of the CPS are measured for identified interaction modalities through a human subject study. The human subjects are also interviewed post-experiment to identify the challenges they faced in their interactions with the CPS. The study makes the following contributions to the body of knowledge – a) key research areas and gaps were identified for robots in inspection and monitoring of the built environment, b) a fundamental framework for a robotic CPS was developed to automate reality capture and visualization using quadruped robots to facilitate remote construction progress monitoring, c) factors affecting the acceptance of the proposed robotic CPS for construction progress monitoring were identified by interviewing construction experts, d) two methodologies for using hand gestures and voice commands were developed for human-CPS interaction in construction progress monitoring, e) the effect of human interaction modalities on the usability and performance of the proposed CPS was assessed in construction progress monitoring through user studies, f) factors affecting the usability and performance of the proposed CPS with different interaction modalities were identified by conducting semi-structured interviews with users. / Doctor of Philosophy / Progress monitoring in construction involves inspecting and observing the construction site in person. The current manual inspection process is slow, inefficient, inconsistent, and risky for inspectors. Cyber-Physical Systems (CPS) are networks that integrate physical and digital components like robots, sensors, cloud computing, and artificial intelligence. Implementing CPS in construction progress monitoring can reduce risks, improve efficiency, and enable remote monitoring. A robotic CPS uses a robot as its core component. However, acceptance of the technology by people in the industry is crucial for successful implementation. Past literature has suggested human-centered design of technology for better acceptance of the technology. This research focuses on the human-centered design of a robotic CPS for construction progress monitoring, by focusing on the role of human-CPS interactions. User experience and interactions are important in human-centered design. The study develops a CPS framework that autonomously collects visual data and facilitates remote progress monitoring. The interactions between humans and CPS involve the human providing input for data collection (called mission planning) and the CPS providing visual data for progress analysis. The research aims to understand the role of human interactions with CPS in construction progress monitoring and answers five research questions. To answer these questions, a mixed-methods methodology is used. The CPS framework is developed and evaluated in lab conditions, industry experts are interviewed for their acceptance and feedback, methodologies are developed to recognize hand gestures and voice commands for human-CPS interaction, and usability and performance of the CPS are measured through human subject studies. Key contributions are made in this research in terms of identification of the application domains of CPS in inspection and monitoring of buildings and infrastructure, a CPS framework for remote progress monitoring, identification of the factors affecting acceptance of CPS in construction progress monitoring, development of methodologies to use hand gestures and voice commands for interactions with CPS, assessment of the effect of interaction modalities on the user experience with the CPS.