Diplomarbeit

SPARQL Endpunktfunktionalität unter Berücksichtigung feingranularer Filterung von Benutzerprofildaten in verteilten sozialen Netzwerken

Completion

2014/11

Research Area

Intelligent Information Management

Students

Oliver Grund

alumni

Advisers

Dr.-Ing. Stefan Wild

alumni

Prof. Dr.-Ing. Martin Gaedke

professor

Room: 1/B319

Phone: work+49 371 531 25530

Fax: workFax+49 371 531 25539

Email: workgaedke@informatik.tu-chemnitz.de

Description

A SPARQL endpoint is a service that accepts SPARQL queries, processes them and returns query results. This is beneficial to search large semantic knowledge bases for particular information available as a set of RDF triples. To protect sensitive information from unwanted disclosure, we can implement access control, create customized views or apply fine-grained filters. A SPARQL processor needs to be aware of such protection means and considers them when querying for information. Depending on the scope of the query and size of the knowledge base to be used, paying attention to all protection means for the entire knowledge base before processing a query might be inefficient. The goal of this thesis is both the analysis of the state of the art of methods and technologies of semantic knowledge bases and corresponding query processors as well as the design, implementation and evaluation of an appropriate approach to enable SPARQL endpoints to efficiently query for RDF-based information while taking fine-grained information filters into account. Also a part of this goal is the integration of the solution into the Sociddea identity provider and  profile managementplatform as well as the demonstration based on a real-life scenario.

Description (German)

Ein SPARQL Endpunkt stellt einen Dienst bereit, der SPARQL Anfragen entgegen nimmt, verarbeitet und die Ergebnisse zurück liefert. Das ist nützlich um große semantische Wissensbasen nach bestimmten Informationen zu durchsuchen, die als Menge von RDF-Tripeln vorliegen. Um sensible Daten vor unerwünschter Offenlegung zu schützen, können Zugriffskontrollen implementiert, benutzerdefinierte Ansichten erstellt oder feingranulare Filter angewendet werden. Ein SPARQL Prozessor muss diese Zugriffsschutzmechanismen kennen und sie bei der Anfrage von Informationen beachten. Je nach Umfang der Anfrage und Größe der verwendeten Wissensbasis kann es ineffizient sein, alle Zugriffsberechtigungen für die gesamte Wissensbasis vor der Verarbeitung jeder Anfrage zu beachten.
Das Ziel dieser Arbeit ist zum einen, die Analyse des Standes der Technik von Methoden und Technologien zu semantischen Wissensbasen und entsprechenden Anfrage-Prozessoren, zum anderen der Entwurf, sowie die Umsetzung und Evaluierung eines geeigneten Ansatzes, um SPARQL Endpunkten die effiziente Anfrage von RDF-basierten Informationen zu ermöglichen, bei gleichzeitiger Berücksichtigung von feingranularen Informationsfiltern. Ebenso Teil des Ziels ist die Integration der Lösung in die Sociddea Identitäts- und Profilmanagement-Plattform sowie die Demonstration auf der Basis eines real existierenden Szenarios.