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Ford mit "Google Prediction API"

Web-Service ermöglicht Vorhersage des Fahrverhaltens
Auswertung gespeicherter Fahrdaten in der Cloud kann Fahrzeugkontrollsysteme und -verhalten optimieren

(06.06.11) - Entwickler von Ford haben die Vorteile von Cloud Computing, Analyse-Werkzeugen und Innovationen von Google für die Fahrzeuggenerationen von morgen entdeckt: Um die individuellen Gewohnheiten von Autofahrern besser zu verstehen, sollen künftig die eigenen Forschungsergebnisse zusammen mit Algorithmen der Programmierschnittstelle "Google Prediction API" cloud-basiert gespeichert und ausgewertet werden.

Die gewonnenen Daten können hilfreiche Fahrempfehlungen geben und ein intelligentes Motorenmanagement unterstützen, beispielsweise um den Kraftstoff- und Energieverbrauch bei Fahrzeugen mit Verbrennungsmotor und Hybridantrieb zu optimieren. Das Ziel von Ford ist es, die in der Cloud gespeicherten Informationen zu nutzen, um Fahrempfehlungen für individuelle Strecke zu bestimmen und vorherzusagen.

Die Prediction API kann Fahrdaten individuell aufzeichnen und speichern – etwa welche Strecke ein Fahrer zu welcher Tageszeit gefahren ist. Die gespeicherten Informationen ermöglichen nützliche Voraussagen in Echtzeit zum aktuellen Fahrverhalten sowie die entsprechende optimale Anpassung bestimmter Parameter wie die Routenplanung, Fahrzeiten oder den Kraftstoffverbrauch.

"Die Prediction API von Google erlaubt es uns, die individuellen Fahrdaten eines Fahrers über die Zeit hinweg zu sammeln, auszuwerten und sinnvoll zu nutzen", sagt Ryan McGee, Technical Expert, Vehicle Controls Architecture and Algorithm Design, Ford ReseArch and Innovation. "Anhand Google Prediction und unserer eigenen Forschungsergebnisse entdecken wir neue Wege, um Daten effizient für den Fahrer zu verarbeiten und gleichzeitig die Fahrzeugleistung zu verbessern."

Das System auf einen Blick

So könnte das System in einem Ford funktionieren:

>> Nachdem sich der Fahrer mittels eines persönlichen Passworts beim System angemeldet hat, wird sein Profil aktiviert, inklusive aller bislang gespeicherten Daten

>> Nach dem Starten des Fahrzeugs vergleicht die lernfähige "Prediction API" bislang gespeicherte und neue Daten, um Fahrstrecke und Fahrziel vorauszusagen

>>Der Bordcomputer begrüßt den Fahrer je nach Datum und Tageszeit, zum Beispiel mit den Worten: "Guten Morgen, möchten Sie zur Arbeit fahren?". Wenn der Fahrer die Frage mit "Ja" bestätigt, würde das Motormanagement für die günstigste Fahrstrecke zum Arbeitsplatz optimiert. Spezielle Plug-ins für Hybridfahrzeuge ermöglichen außerdem das effizienteste Energiemanagement

"Wenn das Fahrziel einmal festgelegt wurde, wählt das System ausschließlich für den Fahrer relevante Verkehrsinformationen wie Staumeldungen oder Umleitungsempfehlungen aus. Dazu könnten in Zukunft auch exklusive Verkehrsleit-Informationen für Elektroautos gehören", sagt Ryan McGee.

Erforderliche Speicher- und Rechenkapazitäten werden mittels Internet und Cloud-Computing ausgelagert. Statt aufwändiger On-Board-Technik ist nur eine Datenverbindung notwendig, zum Beispiel per Smartphone.

"Die Fahrer profitieren von den Vorhersagen im Hinblick auf zu erwartende Fahrstrecken", erläutert McGee. "Die gewonnen Fahrdaten können neben reiner Information auch dazu genutzt werden, die Motorleistung und das Fahrwerk automatisch an die Streckenverhältnisse anzupassen – für mehr Fahrkomfort und höhere Kraftstoff-Effizienz."

"Systeme wie Prediction API sind keine Zukunftsmusik. Mit dem mobilen Hot-Spot SYNC bietet Ford bereits Internet-Technologie fürs Auto", sagt Johannes Kristinsson, System Architect, Vehicle Controls Architecture and Algorithm Design, Ford ReseArch and Innovation. "SYNC und MyFord Touch werden für den neuen Ford Focus ab 2012 in Europa verfügbar sein."

Die Prediction API wurde kürzlich auf der diesjährigen Entwicklerkonferenz Google I/O vorgestellt. (Ford-Werke: ra)

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Entwicklung des Cloud Computing mitgestalten Kapazität von mehr als 1,5 Tbps Bandbreite

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Zwei in der Datensicherung eingesetzte Technologien stehen derzeit bei vielen Unternehmen und Behörden auf dem Prüfstand. Bei Tape sind mit der Einführung von LTO-10 die Verbindungen zu Vorgängergenerationen komplett abgeschnitten worden, was eine vollständige Migration aller Systeme und Daten notwendig macht. Die Public Cloud entpuppt sich in vielen Fällen als wesentlich teurer als angenommen und zudem bestimmen rechtlichen Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Datenhoheit die Diskussion.

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Beispiel für die 3-2-1-Backup-Regel
Die 3-2-1-Backup-Regel ist ein einfacher, aber wirkungsvoller Ansatz zur Datensicherung. Diese Strategie gewährleistet, dass Daten unter nahezu allen Umständen sicher und wiederherstellbar sind. Sie minimiert Risiken und maximiert die Ausfallsicherheit, indem mehrere Kopien der Daten an verschiedenen Orten aufbewahrt werden. Interessant wird das Thema jedoch, wenn Cloud-Ressourcen bzw. Cloud-Tools mieteinbezogen werden.
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IT Security

Ausbau strategischer Partnerschaften
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IT Security - Angriffe & Lecks

Neue Backdoor im Einsatz
Seit Mitte 2024 beobachten die Bitdefender Labs ein neues Muster bösartiger gezielter Attacken mit dem Ziel, langfristigen Zugriff auf die Opfernetze zu erlangen. Die neuen Akteure, von Bitdefender Curly COMrades benannt, unterstützen offensichtlich russische Interessen und attackieren Unternehmen und Betreiber kritischer Infrastrukturen. Die Opfer befinden sich vor allem in Krisengebieten der aktuellen Geopolitik - darunter Justiz- und Regierungsbehörden in Georgien sowie Energieversorgungsunternehmen in Moldawien.
Attacke gegen Krypto-Währungen
Sicherheitsforscher von Check Point sind einer weiteren Attacke gegen Krypto-Währungen auf die Spur gekommen. Betrügerische Werbeanzeigen über Social Media, die sich als vermeintliche Apps und Finanzdienstleister ausgeben, sollen Nutzer in die Falle locken. Die Kampagne läuft erfolgreich, vor allem in der Europäischen Union, mit über 35000 verseuchten Werbeanzeigen.

IT Security - Fachbeiträge

Malware in Dokumenten
Die Digitalisierung des Finanzsektors und die Verarbeitung großer Mengen sensibler Daten machen Finanzdienstleister zunehmend zur Zielscheibe für Cyberkriminelle. Angreifer setzen dabei auf bewährte Methoden wie Social Engineering, Phishing oder Ransomware, um Systeme zu kompromittieren, Informationen abzugreifen, Unternehmen zu erpressen oder Betriebsstörungen zu verursachen. Besonders häufig wählen sie Angriffspfade, die sich im Arbeitsalltag etabliert haben. Mit Malware infizierte Dokumente stellen immer noch eine oft unterschätzte Bedrohung dar. Der folgende Beitrag erläutert die Gefahr, die von diesem Angriffsvektor ausgeht und wie ein mehrschichtiger Schutzansatz die Cybersicherheit im Finanzumfeld stärken kann.
Aufgaben einer DORA-Compliance lösen
Der Digital Operational Resilience Act (DORA), welcher am 17. Januar 2025 in Kraft getreten ist, betrifft nicht nur Anbieter von Finanzdiensten, sondern auch deren IT-Dienstleister: Dazu gehören sowohl Partner und Distributoren, aber auch indirekte IT-Dienstanbieter, wie die Anbieter von IT-Sicherheitsplattformen. Der Kreis der Unternehmen, für die sich aus dem Gesetz neue Hausaufgaben ergeben, ist also größer als vermutet. Für alle ist DORA aber eine Chance, die Resilienz ihrer IT-Infrastruktur gegen Cyberangriffe jetzt zu erhöhen.

IT Security - Tipps / Hintergrund / Wissen

Grenze des Risikomanagements
Mit der KI befinden wir uns an einem interessanten Wendepunkt, an dem neue Möglichkeiten Gestalt annehmen: Lebensrettende Fortschritte im Gesundheitswesen und im Transportwesen sowie die Nachbildung von Persönlichkeiten des öffentlichen Lebens, wie der verstorbenen Suzanne Somers, sind keine Science-Fiction mehr. Gleichzeitig waren die Sicherheitsbedenken in Bezug auf KI noch nie so groß wie heute. Es besteht ein enormer Bedarf an mehr Bewusstsein und Schutz vor Cyberkriminellen, die in KI-Systeme und -Tools eindringen. Zwar kann KI zur Bekämpfung dieser Betrüger eingesetzt werden, doch ist ein gemischter Ansatz, bei dem herkömmliche Tools mit KI kombiniert werden, die effektivere Strategie.
Sicherheit in die Entwicklung integrieren
Der zunehmende Einsatz von KI-gestützten Tools in der Softwareentwicklung verspricht schnelleres Programmieren, weniger Routineaufgaben und eine gesteigerte Produktivität. Eine aktuelle Analyse von Armis Labs zeigt jedoch, welche Sicherheitsrisiken entstehen, wenn sich Entwickler zu stark auf KI-generierten Code verlassen - insbesondere dann, wenn manuelle Prüfungen entfallen und automatisierte Vorschläge ungeprüft übernommen werden.