Das Internet der Dinge (engl. Internet of Things [IoT]) wird künftig eine verbesserte Plattform für heterogene kontextbewusste Anwendungen unter anderem in den Bereichen von Verkehrsbeobachtung, Gesundheitsfürsorge und Heimautomation bieten. Das Hauptprinzip des IoT ist die Vernetzung von verteilten Informationsquellen (z.B. Sensoren in der Umgebung) und die Analyse ihrer Daten, um Einblicke in die Zusammenhänge zwischen den physischen Entitäten, deren Nutzern, und deren Umgebung zu gewinnen. Komplexe Ereignisverarbeitung (engl. Complex Event Processing [CEP]) bietet eine stichhaltige Lösung, höherwertige Informationen aus den atomaren Ereignisströmen (bspw. Sensordaten im IoT) abzuleiten. Durch funktionale Rechenmodule, sogenannte Operatoren (z.B. Filter, Aggregator, Sequenzer), verschafft CEP eine effiziente Verarbeitungsumgebung mit niedriger Latenz.

Die Sicherstellung der Privatsphäre und die Unterstützung der Mobilität von Nutzern ist im Zeitalter des IoT von enormer Bedeutung. Doch neue mobile Kommunikationsparadigmen im IoT, wie Gerät-zu-Gerät (engl. Device-to-Device [D2D]) Kommunikation, müssen erweitert werden, um eine privatsphärenbewusste und zuverlässige Ausführung von CEP auf mobilen Geräten zu unterstützen. Für mobile Nutzer müssen dabei vielfältige und unterschiedliche Bedingungen an die Privatsphäre sichergestellt werden. Gleichzeitig muss das CEP-System ein hohes Maß an Flexibilität sowie Kollaboration zwischen den Nutzern unterstützen, um relevante Informationen für die Nutzer erkennen zu können. Verteilte Umgebungen können außerdem aufgrund der fehlenden Kontrolle über die einzelnen Systemkomponenten Angriffen ausgesetzt sein. Schließlich stellt die Aufrechterhaltung eines zuverlässigen und akkuraten CEP-Systems aufgrund der Ressourceneinschränkungen sowie Dynamik des IoT eine erhebliche Herausforderung dar.

In dieser Dissertation wird ein privatsphärenbewusstes und zuverlässiges CEP-System entwickelt, implementiert und evaluiert. Das CEP-System unterstützt eine verteilte Verarbeitung von Kontextdaten im IoT, indem es sich flexibel den dynamischen Rahmenbedingungen einer D2D-Umgebung anpasst. Die Hauptbeiträge dieser Arbeit, die auch die drei Hauptkomponenten des entwickelten Systems bilden, lauten wie folgt:

1) Als erster Beitrag wird eine Methode zur Analyse der Kommunikation zwischen Nutzern entwickelt, um daraus die Art und Stärke der Beziehungen abzuleiten. Somit werden die verhaltensbezogenen Eigenschaften von Nutzerbeziehungen in Anspruch genommen, um automatisch die unterschiedlichen Privatsphärebedingungen der einzelnen Nutzer abzuleiten;

2) Im zweiten Beitrag werden die abgeleiteten Privatsphärebedingungen zum Ermitteln des Vertrauens zwischen Nutzern angewendet, um somit die CEP-Operatoren unter Sicherstellung der Privatsphäre auf mobilen Geräten umsetzen zu können. Dazu wird ein Modell zur Verwaltung des Nutzervertrauens namens TrustCEP konzipiert. Das Modell ermöglicht bei Angriffen anderer Nutzer robuste Empfehlungen hinsichtlich des aktuellen Nutzervertrauens, um dabei auch wechselndes Benutzerverhalten und Änderungen der Vertrauensbeziehungen über die Zeit zu berücksichtigen;

3) Im dritten Beitrag wird zur Unterstützung der Zuverlässigkeit ein feingranularer und flexibler Ansatz namens FlexCEP für die Migration von Operatoren entwickelt. Dieser erlaubt dem CEP-System, sich der Dynamik im Netzwerk anpassen zu können. FlexCEP bietet eine flexible Ausführung von CEP bei wechselnden Netzwerkbedingungen, indem einerseits der Zwischenzustand der Operatoren und andererseits die aktuellen Mobilitäts- und Leistungswerte der Geräte berücksichtigt werden.

Insgesamt wird durch umfassende Evaluationen gezeigt, dass das entwickelte verteilte CEP-System die oben beschriebenen Anforderungen für eine privatsphärenbewusste und zuverlässige IoT-Umgebung erfüllt.