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Graphen sind eine gute Wahl um strukturierte Daten zu repräsentieren. TGraphen (typisierte, attributierte, geordnete und gerichtete Graphen) sind eine sehr generische Graphenart, die in vielen Bereichen verwendet werden können. Das Java Graphenlabor (JGraLab) bietet eine effiziente Implementierung von TGraphen mit all ihren Eigenschaften. Zusätzlich stellt es, unter anderem, die Anfragesprache GReQL2 zur Verfügung, die dazu verwendet werden kann, Daten aus einem Graphen zu extrahieren. Es verfügt jedoch nicht über eine generische Bibliothek von gängigen Graphalgorithmen. Diese Studienarbeit ergänzt JGraLab durch eine generische Algorithmenbibliothek namens Algolib, die eine generische und erweiterbare Implementierung einiger wichtiger gängiger Graphalgorithmen enthält. Das Hauptaugenmerk dieser Arbeit liegt auf der Generizität von Algolib, ihrer Erweiterbarkeit und der Methoden der Softwaretechnik die benutzt wurden um beides zu erreichen. Algolib ist auf zwei Weisen erweiterbar. Bereits enthaltene Algorithmen können erweitert werden um speziellere Probleme zu lösen und weitere Algorithmen können auf einfache Weise der Bibliothek hinzugefügt werden.
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.
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.
In recent development, attempts have been made to integrate UML and OWL into one hybrid modeling language, namely TwoUse. This aims at making use of the benefits of both modeling languages and overcoming the restrictions of each. In order to create a modeling language that will actually be used in software development an integration with OCL is needed. This integration has already been described at the contextual level in, however an implementation is lacking so far. The scope of this paper is the programatical implementation of the integration of TwoUse with OCL. In order to achieve this, two different OCL implementations that already provide parsing and interpretation functionalities for expressions over regular UML. This paper presents two attempts to extend existing OCL implementations, as well as a comparison of the existing approaches.
Mittels SPARQL können Anfragen in Form von RDF Tripeln auf RDF Dokumente gestellt werden. OWL-DL Ontologien sind eine Teilmenge von RDF und können über spezifische OWL-DL Ausdrücke erstellt werden. Solche Ontologien über RDF Tripel anzufragen kann je nach Anfrage kompliziert werden und eine vermeidbare Fehlerquelle darstellen.
Die SPARQL-DL Abstract Syntax (SPARQLAS) löst dieses Problem indem Anfragen mittels OWL Functional-Style Syntax oder einer der Manchester Syntax ähnlichen Syntax gestellt werden. SPARQLAS ist eine echte Teilmenge von SPARQL und verwendet nur die nötigsten Konstrukte, um mit möglichst wenig Schreibaufwand schnell die gewünschten Ergebnisse zu Anfragen auf OWL-DL Ontologien zu erhalten.
Durch die Verringerung des Umfangs einer Anfrage und der Verwendung einer dem Nutzer bekannten Syntax lassen sich komplexe und verschachtelte Anfragen auf OWL-DL Ontologien einfacher realisieren. Zur Erstellung der spezifischen SPARQLAS Syntax wird das Eclipse Plugin EMFText verwendet. Die Implementation von SPARQLAS beinhaltet zudem noch eine ATL Transformation zu SPARQL. Diese Transformation erspart die Entwicklung eines Programms zur direkten SPARQLAS Verarbeitung und erleichtert so die Integration von SPARQLAS in bereits laufende Entwicklungsumgebungen.