SHE-Blogpicks

Wie testet man nicht-deterministische Software?

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Das Testen von Software und Systemen, deren Zustände vollständig definiert und deshalb sicher reproduzierbar sind, ist vergleichsweise einfach. Nicht-deterministische Systeme jedoch, die sich mal so und mal anders verhalten können, stellen Tester vor besondere Herausforderungen. Am Software Engineering Institute (SEI) der Carnegie Mellon University hat sich eine Arbeitsgruppe um Donald Firesmith mit dem Thema befasst. Das Ergebnis sind zwei ausführliche Blogposts: einer, vom Januar dieses Jahres, umreißt detailliert die Herausforderung. In einem aktuellen zweiten Blogpost gibt Firesmith sieben Empfehlungen, wie sich optimale Voraussetzungen für das Testen von nicht-deterministischer Software schaffen lassen. Eine davon: große Zahlen von Testfällen vorsehen.

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IT-Security: Wie bleibt man wachsam?

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Fehlalarme führen zu Ermüdung und mindern die Wachsamkeit (Foto: Erdmännchen auf Wache) für echte Alarme. Das gilt, wie überall, so auch in der IT-Sicherheitsüberwachung, wo in dem Zusammenhang von „Alert Fatigue“ die Rede ist. Da ist es eine schlechte Nachricht, dass nur gut 23 Prozent aller Alarme echt waren, wie die Cloud Security Alliance in einer Umfrage herausgefunden hat. Mehr als 30 Prozent der Befragten gaben zu, Alarme zu ignorieren, weil sie so oft falsch seien. – Die Security-Experten von Crowdstrike haben sich in ihrem Unternehmens-Blog mit dem Thema auseinandergesetzt und geben Ratschläge, wie sich die mitunter fatalen Ermüdungseffekte vermeiden lassen. Einer davon: aktiv auf Bedrohungen lauern („Threat Hunting“) anstatt auf potentiell bedrohliche Ereignisse nur zu warten.

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Indoor-Navigation mit KI-Hilfe

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Navigation in geschlossenen Räumen, etwa Fabrikhallen oder Shopping Malls, ist schwierig, weil kaum GPS-Signale empfangen werden. Gyroskope (Drehsensoren) und Beschleunigungssensoren in Mobilgeräten schaffen prinzipiell Abhilfe, melden aber auch irrelevante Bewegungen wie Armschwenken und liefern darum ungenaue Positionsangaben. An der privaten Rice University in Houston/Texas wurde nun laut Eurekalert! unter Leitung von Professor Anshumali Shrivastava (Foto: Rice) ein Ansatz entwickelt, der Gyroskopie- und Beschleunigungsdaten mit Machine Learning kombiniert: Erfahrungsbasierte Annahmen über typische menschliche Bewegungsmuster haben nach Angaben der Forscher zu doppelt so genauen Positionsangaben wie mit GPS-Navigation geführt. Einsatzgebiete sieht man unter anderem im Marketing und im Gesundheitswesen.

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Smart Services mit Künstlicher Intelligenz

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Persönliche Kundenansprache in Abhängigkeit von Gewohnheiten, Bedürfnissen und anderen Eigenschaften ist erfolgskritisch im Marketing. Existierende Systeme werten zwar Kundenverhalten in der Rückschau aus und passen künftige Angebote daran an. Sie schaffen es jedoch bisher nicht, Angebote für große Zahlen von Kunden zu  individualisieren und dabei Rücksicht auf wahrscheinliche künftige Kundenbedürfnisse und -absichten zu nehmen. So urteilt zumindest Ray Wang (Foto), Gründer der Marktforschungsfirma Constellation, in seinem Blog „Software Insider“. Er ist jedoch überzeugt, dass es künftig „Massenpersonalisierung“ mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) geben wird, listet Gründe des bisherigen Scheiterns auf und identifiziert fünf Komponenten für künftige KI-getriebene Smart Services.

 

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Blockchain-Potential – außer Bitcoin

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Blockchain (Illustration: David Stanciewicz), die Technologie hinter der Kryptowährung Bitcoin, lässt sich auch anders verwenden, so Klemens Kowalski. In einer noch laufenden Serie beschreibt der Blogger aus Buxtehude bei Hamburg mehrere Anwendungsmöglichkeiten, etwa alternative, seiner Ansicht nach sinnvollere Kryptowährungen wie NEM/XEM oder Waves und die Wirtschaftsförderung von lokalen Kreisläufen und mittelständischen Unternehmen auf Waves-Basis. Das Potential erstreckt sich nach Kowalskis Ansicht außerdem auf private Initiativen und die Kommunalpolitik sowie auf die Möglichkeit, Onlinehändlern wie Amazon etwas entgegenzusetzen.

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