Wie bereitet man komplizierte, technische Sachverhalte einfach und verständlich auf, damit sie auch der normalen Benutzer ohne tiefergehendes technisches Hintergrundwissen schnell und ohne lange Einarbeitungszeit und langwierige Erklärungen zu nutzen weiß? In dieser Studenarbeit geht es um genau diese Frage - Nichtinformatikern die Vorzüge und die Arbeit mit semantischen (Such)anfragen zu erleichtern, wenn nicht sogar überhaupt erst zu ermöglichen, sowie die Neuentwicklung und SPARQL-Erweiterung Networked Graphs von Simon Schenk innerhalb der AG Staab/Universität Koblenz zu präsentieren.
Entwicklung eines generischen Sesame-Sails für die Abbildung von SPARQL-Anfragen auf Webservices
(2010)
Diese Arbeit soll eine Möglichkeit aufzeigen, aufbauend auf dem Sesame Framework Datenbestände von nicht-semantischen Web-Diensten im Sinne des Semantic Web auszuwerten. Konkret wird ein Sail (Webservice-Sail) entwickelt, das einen solchen Web-Dienst wie eine RDF-Quelle abfragen kann, indem es SPARQL-Ausdrücke in Methodenaufrufe des Dienstes übersetzt und deren Ergebnisse entsprechend auswertet und zurückgibt. Um eine möglichst große Anzahl von Webservices abdecken zu können, muss die Lösung entsprechend generisch gehalten sein. Das bedeutet aber insbesondere auch, dass das Sail auf die Modalitäten konkreter Services eingestellt werden muss. Es muss also auch eine geeignete Konfigurationsrepräsentation gefunden werden, um eine möglichst gute Unterstützung eines zu verwendenden Web-Dienstes durch das Webservice-Sail zu gewährleisten. Die Entwicklung einer solchen Repräsentation ist damit auch Bestandteil dieser Arbeit.
Die nächste Generation des World Wide Web, das Semantic Web, erlaubt Benutzern, Unmengen an Informationen über die Grenzen von Webseiten und Anwendungen hinaus zu veröffentlichen und auszutauschen. Die Prinzipien von Linked Data beschreiben Konventionen, um diese Informationen maschinenlesbar zu veröffentlichen. Obwohl es sich aktuell meist um Linked Open Data handelt, deren Verbreitung nicht beschränkt, sondern explizit erwünscht ist, existieren viele Anwendungsfälle, in denen der Zugriff auf Linked Data in Resource Description Framework (RDF) Repositories regelbar sein soll. Bisher existieren lediglich Ansätze für die Lösung dieser Problemstellung, weshalb die Veröffentlichung von vertraulichen Inhalten mittels Linked Data bisher nicht möglich war.
Aktuell können schützenswerte Informationen nur mit Hilfe eines externen Betreibers kontrolliert veröffentlicht werden. Dabei werden alle Daten auf dessen System abgelegt und verwaltet. Für einen wirksamen Schutz sind weitere Zugriffsrichtlinien, Authentifizierung von Nutzern sowie eine sichere Datenablage notwendig.
Beispiele für ein solches Szenario finden sich bei den sozialen Netzwerken wie Facebook oder StudiVZ. Die Authentifizierung aller Nutzer findet über eine zentrale Webseite statt. Anschließend kann beispielsweise über eine Administrationsseite der Zugriff auf Informationen für bestimmte Nutzergruppen definiert werden. Trotz der aufgezeigten Schutzmechanismen hat der Betreiber selbst immer Zugriff auf die Daten und Inhalte aller Nutzer.
Dieser Zustand ist nicht zufriedenstellend.
Die Idee des Semantic Webs stellt einen alternativen Ansatz zur Verfügung. Der Nutzer legt seine Daten an einer von ihm kontrollierten Stelle ab, beispielsweise auf seinem privaten Server. Im Gegensatz zum zuvor vorgestellten Szenario ist somit jeder Nutzer selbst für Kontrollmechanismen wie Authentifizierung und Zugriffsrichtlinien verantwortlich.
Innerhalb der vorliegenden Arbeit wird ein Framework konzeptioniert und entworfen, welches es mit Hilfe von Regeln erlaubt, den Zugriff auf RDF-Repositories zu beschränken. In Kapitel 2 werden zunächst die bereits existierenden Ansätze für die Zugriffssteuerung vertraulicher Daten im Sematic Web vorgestellt. Des Weiteren werden in Kapitel 3 grundlegende Mechanismen und Techniken erläutert, welche in dieser Arbeit Verwendung finden. In Kapitel 4 wird die Problemstellung konkretisiert und anhand eines Beispielszenarios analysiert.
Nachdem Anforderungen und Ansprüche erhoben sind, werden in Kapitel 6 verschiedene Lösungsansätze, eine erste Implementierung und ein Prototyp vorgestellt. Abschließend werden die Ergebnisse der Arbeit und die resultierenden Ausblicke in Kapitel 7 zusammengefasst.