Hallo,
Ich habe eine Frage wegen Lizenzierung von Konfigurationsdateien (bzw.
Ausschnitte/Snippets davon).
Wir haben eine Webseite gebastelt wo man Snippets hochladen kann:
https://www.libelektra.org/home
Bevor wir es öffentlich ankündigen hätte ich noch gerne eure Meinung gehört
welche Lizenz für so etwas am besten ist?
Unter welcher Lizenz würdet Ihr bevorzugt Konfigurationsdateien mit anderen
teilen?
Wir überlegen:
1.) BSD: das ist für User am naheliegendsten weil das schon mehrmals auf der
Webseite steht (weil der Code von Elektra auch so lizenziert ist)
2.) CC-BY-SA wird bei Stackoverflow verwendet. Das wäre für User die dort
unterwegs sind einfach: Sie könnten Konfigurationsdateien von dort 1:1
kopieren und abändern.
Wer öffentlich diskutieren will:
https://github.com/ElektraInitiative/libelektra/issues/1154
Anderes Feedback bezüglich der Webseite oder der Initiative ist auch sehr
erwünscht ;)
Danke!
glg, Markus
Hallo zusammen,
Der Jahreszeit entsprechend laden wir zum fröhlichen Beisammensein mit Punsch
und Keksen ein. Wir treffen uns (wenig überraschend) im DevLol, Hofgasse 19,
4020 Linz.
Zeit: Fr, 16. Dezember 2016, ab 16:00
Ich freu mich schon auf euch ;-)
Liebe Grüße,
Johannes
--
Johannes Zarl-Zierl
FSFE Gruppe Linz, Team Austria
https://wiki.fsfe.org/LocalGroups/Linz/
Vielleicht für manche von Euch interessant:
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Teilnehmer gesucht: Web Tracking Studie
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Der digitale Fingerabdruck eines Browsers kann dazu verwendet werden, um
Benutzer auf Webseiten ohne ihr Wissen oder Einverständnis wieder zu
erkennen. Diese Tracking-Methode nennt sich Browser Fingerprinting.
Teilnehmer können sich auf unserer Studienwebseite registrieren (kein
Benutzerkonto/Passwort nötig) und über einen längeren Zeitraum testen,
ob sie einzigartige Spuren hinterlassen, wenn sie im Web surfen:
https://browser-fingerprint.cs.fau.de
Der Zeitaufwand beläuft sich auf weniger als 1 Minute pro Woche. Darüber
hinaus erhalten Teilnehmer alle 4 Wochen einen Bericht über ihre
bisherige Teilnahme als PDF-Datei per E-Mail zugesandt. Dieser Bericht
enthält die Dauer der Wiedererkennbarkeit sowie vergleichende Werte zu
anderen Teilnehmern. Eine Abmeldung von der Studie ist jederzeit möglich.
Wir würden es sehr begrüßen, wenn Sie Ihre privaten und beruflichen
Kontakte auf diese Studie hinweisen könnten: Freunde, Verwandte,
Studenten, Kollegen, Mailing-Listen, Foren, usw. Wenn Sie sich für die
Studie registriert haben, können Sie unsere datenschutzfreundliche
Social Media Buttons nutzen, um die Webseite auf Facebook und Twitter zu
teilen.
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Studiendetails für Forscher und Interessierte
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Auf der Studienwebseite sind erste Zwischenergebnisse veröffentlicht:
https://browser-fingerprint.cs.fau.de/statistics
Wir werden in Zukunft einen offenen Datensatz für Forschungszwecke
veröffentlichen. Bisher mussten alle, die Forschung zu Gegenmaßnahmen
gegen Browser Fingerprinting betreiben, ihre eigenen Datensätze sammeln,
was sehr zeitaufwändig ist.
Bedingt durch unser Studiendesign, besitzt unser Datensatz eine
besondere Genauigkeit, die in bisheringen Studien nur eingeschränkt
möglich war. Wir können jeden Fingerprint, der im Rahmen der Studie
gemessen wurde, einem bestimmtem Individuum (natürlich anonymisiert)
zuweisen und das über mehrere Wochen hinweg. In verwandten Studien
wurden wiederkehrende Benutzer anhand von Cookies wiedererkannt. Dies
ist allerdings sehr fehleranfällig, da Benutzer Cookies löschen und
damit keine vollständige Zuweisbarkeit aller Fingerprints möglich ist.
Darüber hinaus nahm der Großteil unserer Studienteilnehmer an einer
freiwilligen Umfrage teil, sodass uns demografische Daten vorliegen, um
die Repräsentativität unserer Studie zu bewerten. Diese Daten werden
aber NICHT Teil des offenen Datensatzes sein.
Vielen Dank!
Zinaida Benenson
Human Factors in Security and Privacy Group
Chair for IT Security Infrastructures
University of Erlangen-Nuremberg
http://www1.informatik.uni-erlangen.de/staff/zina
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Call for Participation: Web Tracking Study
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The digital fingerprint of a browser can be used to recognize users on
websites without their knowledge or consent. This technique is called
browser fingerprinting.
If you sign up for participation (no account/password required, no
technical knowledge needed), you can test over a longer period of time
if you leave unique traces when surfing the Web:
https://browser-fingerprint.cs.fau.de
Time required is less than 1 minute per week. Moreover, every 4 weeks
participants receive a report as PDF file about the duration of their
recognition and comparative values to other participants. You can
unsubscribe at any time.
We would also highly appreciate if you distribute this call to your
private and professional contacts: friends, relatives, students,
colleagues, mailing lists, web forums and so on. If you sign up for
participation, you can also use our privacy-preserving social media
buttons (Facebook, Twitter) with predefined announcement text.
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Study details for researchers and other interested people
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Here are the preliminary study statistics:
https://browser-fingerprint.cs.fau.de/statistics
We are going to release an open data set of fingerprints. Till now,
everybody doing research on countermeasures to browser fingerprinting
has to collect their own data sets, and this is extremely time-consuming.
Our data set will be especially useful for research, because through our
study design we have an unprecedented level of ground truth: We can
assign each fingerprint to a particular (of course, anonymized)
participant. In all other projects, recurring participants are
recognized through cookies, which is quite error-prone, as people delete
their cookies.
Moreover, participants voluntarily fill in a small demographic survey
(this data will not be released in the open data set), such that we can
assess the representativeness of our study for the Internet users worldwide.
Thanks!
Zinaida Benenson
Human Factors in Security and Privacy Group
Chair for IT Security Infrastructures
University of Erlangen-Nuremberg
http://www1.informatik.uni-erlangen.de/staff/zina