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Künstliche Intelligenz

programmier.bar: Embedded Development mit Jakob Czekansky


Embedded Systems stecken heute in nahezu jedem Gerät. Moderne Autos und Spülmaschinen bis hin zu Flugzeugen würden ohne die verbauten Mikrocontroller nicht funktionieren. Doch wie genau entstehen eingebettete Systeme? Wie entwickelt man Software für Mikrocontroller und woher kommt die passende Hardware? Darüber sprechen Jan Gregor Emge-Triebel und Dennis Becker in dieser Podcastfolge mit Jakob Czekansky, der an der Technischen Hochschule Mittelhessen zu Embedded Systems lehrt und forscht.

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Im Gespräch wird deutlich, dass die Grenze zwischen „klassischer“ Softwareentwicklung und Embedded-Entwicklung oft fließend ist. Jakob Czekansky erläutert die wesentlichen Unterschiede und spricht über die besonderen Herausforderungen aus seiner Lehre. Außerdem berichtet er von seinem Forschungsprojekt MICRO, das den Zugang zu Hardware für Studierende aus der Ferne ermöglichen und skalierbar machen soll.

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Wie man selbst ohne Lötkolben den Einstieg in Embedded Software Engineering findet und was Software-Teams und Embedded Developer voneinander lernen können, erfährt man am Ende der Folge.

Die aktuelle Ausgabe des Podcasts steht auch im Blog der programmier.bar bereit: „Embedded Development mit Jakob Czekansky„. Fragen und Anregungen gerne per Mail oder via Mastodon, Bluesky, LinkedIn oder Instagram.


(mai)





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Künstliche Intelligenz

Falschparkerfotograf als Datensünder: Ein Grundsatzurteil, das keines ist


Dürfen Bürger Falschparker fotografieren und das Bild anschließend per Apps wie „weg.li“ nicht nur an die Behörden weiterleiten, sondern auch veröffentlichen? Das Oberlandesgericht Dresden hat dabei in einem nun vorliegenden Endurteil (4 U 464/25) im September Datenschutzverstöße identifiziert, für die der Nutzer verantwortlich ist. Doch die Umstände des Falles sind sehr speziell – und die Begründung ebenfalls.

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Geklagt hatte der Beifahrer eines Fahrzeuges, das bei einem angeblichen Parkverstoß im Bereich einer Bushaltestelle fotografiert wurde. Das Foto war unverpixelt, das Kennzeichen des Leipziger Fahrzeuges war klar sichtbar und auch der Beifahrer erkennbar. In Verbindung mit den Metadaten wie Uhrzeit, Ort und Automobil sei damit nicht nur der Personenbezug gegeben, sondern auch der Bereich der schützenswerten Privatsphäre eröffnet.

Das Gericht sah in der Speicherung und Veröffentlichung durch weg.li zudem eine Auftragsdatenverarbeitung – die habe im Auftrag des Falschparkfotografen gehandelt. Weil er als Privatperson gehandelt habe, könne er sich nicht auf die Ausnahme für Strafverfolgungszwecke berufen, auch die Haushaltsausnahme greife nicht. Diese sei laut der Richter nicht einschlägig, „da die Anfertigung eines Fotos im öffentlichen Raum und deren Übermittlung an staatliche Stellen zur Verfolgung von Parkverstößen keine ausschließlich persönlich-familiäre Tätigkeit darstellt.“ Auch ein berechtigtes Interesse des Fotografierenden sei nicht erkennbar und auch das Argument, dass es in öffentlichem Interesse oder zur Wahrung berechtigter Interessen gehandelt worden sei, überzeugte den vierten Zivilsenat in Dresden nicht.

Für die Richter ist klar: „Einer Verarbeitung des Beweisfotos durch den Beklagten steht entscheidend das Recht auf informationelle Selbstbestimmung und das allgemeine Persönlichkeitsrecht des Klägers in Gestalt des Rechts am eigenen Bild entgegen.“ Sach- und Zweckdienlichkeit würden den Verstoß gegenüber einem Dritten nicht rechtfertigen können. Im Dresdner Verfahren ging es stets um den Beifahrer und nicht um den Fahrer des Automobils.

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Und auch für den Beifahrer hat sich der Aufwand wenig gelohnt. Denn neben dem Löschungsanspruch wollte er auch Schadenersatz zugesprochen bekommen – was die Richter bejahten. 100 Euro Schadenersatz seien unter den Umständen des Falles und angesichts des vorgetragenen Kontrollverlustes „angemessen, aber auch ausreichend“, so die Dresdner Richter.

Mit der Summe kann der Kläger wenig anfangen: 9 Prozent der Verfahrenskosten vor Gericht muss er selbst tragen – was angesichts von zwei Instanzen und umfangreichen Schriftwechseln den Betrag überschreiten dürfte. Deutlich teurer sind die vorgerichtlichen Anwaltskosten und die übrigen 91 Prozent der weiteren Prozesskosten, die er nun tragen muss. Eine Revision zum Bundesgerichtshof hat das Oberlandesgericht nicht zugelassen.

Was der Fall bei allen Spezifika zeigt: Auch wer sich im Recht sieht, muss spätestens dann, wenn ein Foto weitergegeben oder gar im Internet veröffentlicht werden soll, auch die Rechte anderer respektieren und Vorkehrungen treffen. Dass damit allerdings die Nutzung von Falschparkerapps oder spezialisierter Plattformen aus Datenschutzgründen generell verboten wäre, lässt sich aus dem Urteil 4 U 464/25 hingegen nicht ableiten.


(mack)



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Check Point kooperiert mit Nvidia für KI-Sicherheitsplattform


Mit AI Cloud Protect erweitert Check Point sein Portfolio, um KI-Workloads auf Netzwerk- und Hostebene abzusichern. Das Produkt soll sich in bestehende Umgebungen integrieren lassen und zielt auf Bedrohungen ab, die aus der Nutzung generativer KI resultieren. Als Hardwarebasis dient Nvidias BlueField-Netzwerkplattform, konkret die BlueField-3-DPUs. Laut Check Point beeinträchtigen die Sicherheitsfunktionen die Performance der KI-Workloads nicht. Zudem ermögliche die Plattform die zentrale Verwaltung großer KI-Cluster und eine einheitliche Sicherheitsorchestrierung über tausende Knoten hinweg.

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Auch die kommende BlueField-4-Generation wird bereits unterstützt. Sie verspricht eine bis zu sechsmal höhere Rechenleistung und doppelte Netzwerkbandbreite. Damit sollen sich sowohl Inferenzprozesse als auch komplexe Trainings-Workloads sicher und skalierbar in Unternehmensumgebungen betreiben lassen. Nach Angaben des Herstellers wird das Produkt bereits in Pilotprojekten bei Finanzdienstleistern und weiteren strategischen Partnern eingesetzt.

AI Cloud Protect fügt sich in Check Points bestehenden Sicherheits-Stack ein und ergänzt unter anderem die CloudGuard Web Application Firewall (WAF), die Richtlinien für den sicheren Umgang mit KI-Modellen umsetzt. Zudem bietet sie eine GenAI-Protect-Integration auf Nutzerebene, die Observability-Funktionen und Schutzmechanismen für generative KI-Anwendungen kombiniert.


(axk)



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Bastel-Projekt: ZigBee-Gateway mit Raspberry Pi bauen


Das Kontrollieren des Lichts gehört ins Standardrepertoire eines jeden Smart-Home-Einsteigers. Wer für einfache Vorhaben nicht gleich ein Vermögen ausgeben möchte, kann mit der Ikea-Smart-Home-Lösung Trådfri kostengünstig in das Thema einsteigen. Die Produkte verwenden ZigBee zur Kommunikation und sind zu einem gewissen Grad auch mit anderen Systemen wie Philips Hue kompatibel.

Doch die frühere Steuerzentrale, das Trådfri-Gateway, hat gewisse Grenzen, die man entweder mit dem neuen Gateway Dirigera überwinden kann – oder man baut sich gleich ein eigenes Gateway auf Raspi-Basis, um unabhängig von den Herstellervorgaben (auch anderer Hersteller) ZigBee-Geräte zu nutzen.

  • Trådfri- und andere ZigBee-Geräte mit eigenem Hub betreiben
  • Zigbee2MQTT auf dem Raspberry Pi nutzen
  • Geräte in Home Assistant einbinden

Wie das funktioniert, erkläre ich in diesem Artikel. Allerdings setzt die Anleitung eine in Docker laufende „Home Assistant“-Instanz auf einem Raspberry Pi voraus. Wer mit Docker noch keine Erfahrung hat, findet in einem gesonderten Artikel sowie in folgendem Video weitere Informationen. Das Projekt lässt sich auch mit einem nativen Home Assistant (HA) umsetzen. Das benötigte Zigbee2MQTT-Add-on findet man im Add-on-Store von HA.


Das war die Leseprobe unseres heise-Plus-Artikels „Bastel-Projekt: ZigBee-Gateway mit Raspberry Pi bauen“.
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