Das ist die unkomprimierte Größe. Klingt erstmal nicht dramatisch. Aber es skaliert schnell.

Ein Album hätte eine komplette Festplatte gefüllt. Musik übers Internet war praktisch unmöglich. Das Problem musste gelöst werden.

Netflix, YouTube, Streaming – nichts davon wäre ohne Kompression möglich. Nicht einmal Blu-rays könnten existieren. Die physikalische Realität erzwingt Kompression.

Diese Faktoren sind keine Ausnahmen, sondern die Norm. Ohne diese Kompression wäre die digitale Medienwelt, wie wir sie kennen, nicht existent. Die Frage ist nicht ob, sondern wie komprimiert wird.

Was ist überhaupt KOMPRESSION? - Luftdruck in Auto/Fahrradreifen - LNG Flüssiggas - Tripsdrill, Disneyland - Oper/Theater/Telenovela - Cola Sirup für den Sodastream

Run-Length Encoding (RLE) ist die einfachste Form. Das Prinzip: Muster erkennen, kompakter darstellen. Funktioniert gut bei strukturierten Daten. Bei "chaotischen" Daten wie Fotos weniger effektiv.

Das ist die zentrale Idee hinter MP3, JPEG, H.264. Nicht die Daten selbst reduzieren – das wäre Qualitätsverlust. Sondern gezielt das entfernen, was Menschen nicht wahrnehmen.

REDUNDANZ: Wiederholende Muster kompakter darstellen (z.B. "AAAA" → "4×A") IRRELEVANZ: Für Menschen nicht wahrnehmbar (Psychoakustik, Psychovisuell) KLAUSURRELEVANT: - Verlustfrei = Original 1:1 wiederherstellbar - Verlustbehaftet = Information geht verloren, aber kaum wahrnehmbar - Redundanz vs. Irrelevanz ist der Kernunterschied!

Lossless vs. Lossy Kompression Visualisierung der beiden Philosophien

Bit = Binary Digit Demonstration: Glühbirne AN/AUS = 1 Bit

BIT = Binary Digit (Binärziffer) – 1948 von Claude Shannon geprägt "Bit war somit ein Neologismus; bis dato gab es das Wort in dieser Bedeutung überhaupt nicht" Shannon war Mathematiker bei Bell Labs – begründete die Informationstheorie Warum binär? Elektronische Schaltungen haben nur 2 Zustände: Strom/kein Strom Das ist physikalisch am stabilsten (weniger Fehler als 3 oder 10 Zustände) Alles Digitale basiert auf dieser simplen Idee: AN oder AUS Transistoren in modernen CPUs: Milliarden davon, schalten Milliarden Mal pro Sekunde

"Ein Bit allein macht nicht glücklich, die Welt ist nunmal nicht schwarz oder weiß" "Und um noch weitere (nennen wir es Schattierungen, ganz literarisch) der Welt abbilden zu können, benötigen wir eine weiter Messgröße oder Einheit" BYTE = Wortspiel aus "Bit" + "Bite" (Bissen) – ein "Bissen" Information "Doch warum hat man nicht einfach »Bite« genommen?" Fangfrage -> Bit und Bite sind sich zu nahe ... Verwechslungsgefahr!

Rätsel: "Wenn sich das Wachstum einer Seerose auf einem Teich jeden Tag verdoppelt · und nach *zehn Tagen* der ganze Teich bedeckt ist, wann ist er zur Hälfte zugewachsen?" Frage: "Weiß jemand wieviele Zustände wir mit 8 Bit beschreiben können?"

Historie: "Es gab durchaus einen »Machtkampf« und es war überhaupt nicht klar welche Länge sich durchsetzen wird." - 1964: IBM System/360 setzte diesen Standard (vorher: 6-Bit, 7-Bit Systeme) - ASCII (1963) brauchte 7 Bit für 128 Zeichen ASCII = American Standard Code for Information Interchange Praktikabilität: - 8 Bit = praktisch für Hardware (Zweierpotenz: 2³ = 8) - 8 Bit = 2 Hexadezimalziffern (elegante Darstellung) 1 Bit = 2 Zustände 2 Bit = 4 Zustände 3 Bit = 8 Zustände 4 Bit = 16 Zustände 5 Bit = 32 Zustände 6 Bit = 64 Zustände 7 Bit = 128 Zustände 8 Bit = 256 Zustände Rechnung: 2·2·2·2·2·2·2·2 = 256 mögliche Kombinationen von griech. hexa „sechs" und lat. decem „zehn" Eselsbrücke: 1 Byte = 1 Buchstabe/Symbol (in ASCII/UTF-8 für einfache Zeichen)

»256 Shades of Gray« 256 Graustufen: 0 = Schwarz, 255 = Weiß

256 = die "magische Zahl" bei 8 Bit Alltagsbeispiele: - Lautstärkeregler (0 = stumm, 255 = max) - Helligkeitswerte in Bildern (0 = schwarz, 255 = weiß) - Alter in Jahren (0-255 reicht für Menschen locker) - Zeichen (ASCII erweitert: 256 Buchstaben/Symbole) Für Farbbilder: 3 Bytes pro Pixel (R, G, B) Jeder Kanal 0-255 → 256³ = 16.777.216 Farben ("True Color") Das menschliche Auge kann etwa 10 Millionen Farben unterscheiden → 24 Bit reicht für fotorealistische Bilder

Welche Farben für ein volles Spektrum bieten sich nach unserer gelernten Sparsamkeit hier am besten an? 1. CMYK bzw. in diesem Fall CMYW 2. RGB

RGB = Additive Farbmischung (Bildschirme) Sog. RGB Tuple (geordnete endliche Liste)

"Weiß jemand oder möchte jemand raten, wofür das "s" bei "sRGB" steht?" sRGB = Standard RGB CMYK = Subtraktive Farbmischung (Druck) Hex-Notation: FF = 255 in Dezimal CSS-Farben nutzen Hex: #FF0000 = Rot Wer HTML/CSS gemacht hat, kennt das schon! background-color: #FF0000; = Rot

Problem der Zeichenkodierung ASCII (1963): 7 Bit = 128 Zeichen (nur Englisch) ISO-8859-1 (Latin-1): 8 Bit = 256 Zeichen (Westeuropa) Chaos: Verschiedene Standards für verschiedene Sprachen

Unicode Consortium: Non-Profit seit 1991 Aktuell: Unicode 16.0 (2024) UTF-8 = Unicode Transformation Format, 8-bit WICHTIG für Kontext zur ASCII-Folie: - Die ersten 128 Zeichen in UTF-8 sind EXAKT ASCII - Deshalb funktioniert alter ASCII-Code noch heute - UTF-8 ist der Grund, warum ASCII nie verschwinden wird - "A" in ASCII = "A" in UTF-8 = 0x41 = 65 dezimal Byte-Längen: - ASCII-Zeichen (0-127): 1 Byte - Umlaute, diakritische Zeichen: 2 Bytes - Chinesisch, Japanisch, Koreanisch: 3 Bytes - Emoji, seltene Zeichen: 4 Bytes

ASCII (Hello, Klammern) = 1 Byte pro Zeichen Emoji 🌸 (Cherry Blossom U+1F338) = 4 Bytes Hiragana こんにちは = 3 Bytes pro Zeichen (U+3040-309F) Hinweis: は wird hier "wa" ausgesprochen (Partikel), nicht "ha"

"Gerne vorab auf den Link gehen" WICHTIG: ASCII geht nur von 0-127! - Werte 128-255 sind NICHT in der ASCII-Tabelle - Das wird später bei Magic Numbers wichtig Warum Hexadezimal statt Dezimal? - Binär ist zu lang: 01001101 (8 Zeichen für 1 Byte) - Dezimal passt nicht: 77 (unregelmäßig, manchmal 2, manchmal 3 Ziffern) - Hex ist perfekt: 4D (immer 2 Ziffern pro Byte) Trick: 4 Bits = 1 Hex-Ziffer (weil 2⁴ = 16) 0000 = 0, 0001 = 1, ..., 1001 = 9, 1010 = A, 1011 = B, ..., 1111 = F "Nibble" = 4 Bits = halbes Byte (Wortspiel: nibble = knabbern, byte = beißen) Umrechnung üben: - 0x4D = 4×16 + 13 = 64 + 13 = 77 (Dezimal) = Buchstabe "M" in ASCII - 0xFF = 15×16 + 15 = 255 (Maximum für 1 Byte) Hex-Editor = Standard-Tool für Dateianalyse und Reverse Engineering

WARUM 7 BIT STATT 8? - 1963: Fernschreiber (Teletype) arbeiteten mit 7-Bit-Codes - Das 8. Bit diente der Paritätsprüfung (Fehlererkennung bei Übertragung) - Speicher war kostspielig: jedes eingesparte Bit zählte - 128 Zeichen galten als ausreichend für den englischsprachigen Raum KULTURHISTORISCHER KONTEXT: - "American Standard Code for Information Interchange" (1963) - Entwickelt für US-amerikanische Bedürfnisse - Keine Unterstützung für: Umlaute (ä, ö, ü), ß, diakritische Zeichen (é, ñ, ç) - Nicht-lateinische Schriftsysteme (Kyrillisch, Arabisch, CJK) wurden nicht berücksichtigt - Führte zu zahlreichen inkompatiblen Erweiterungen (ISO-8859-1, Windows-1252, etc.) WARUM NOCH HEUTE RELEVANT? - Abwärtskompatibilität: UTF-8 ist vollständig ASCII-kompatibel (Zeichen 0-127 identisch) - Internetprotokolle basieren auf ASCII: HTTP-Header, SMTP, URLs - Programmiersprachen: Schlüsselwörter und Syntax sind ASCII - Ein 60 Jahre alter Standard, der durch Kompatibilitätszwänge fortbesteht HISTORISCHE RANDNOTIZ: - Das @-Zeichen wurde nachträglich aufgenommen - Heute unverzichtbar für E-Mail-Adressen weltweit

Vorgeschichte: US-ASCII (1967) Code Chart - 7 Bit = 128 Zeichen - Erste 32: Steuerzeichen (nicht druckbar) - Zeichen 32-126: Druckbar (Buchstaben, Ziffern, Satzzeichen) - Keine Umlaute, kein ñ, kein é - "American Standard" → Rest der Welt ausgeschlossen "Ich möchte, dass ihr das mit mir jetzt gemeinsam lesen lernt; stellt euch vor ihr seid ArchäologInnen." "Wie würdet ihr vorgehen?"

Hex = 2 Ziffern = 1 Byte = 8 Bit 89 hex = 8×16 + 9 = 137 dezimal ASCII geht nur bis 127, also nicht druckbar 50, 4E, 47 = P, N, G in ASCII

"Zurück zu Frage am Anfang: Was steht hier nun?" "Versucht es kurz selbst zu entschlüsseln"

Hex-Editor-Screenshot mit PNG-Datei Erste Bytes: 89 50 4E 47 = PNG-Signatur - 89: non-printable character (signalisiert, dass wir hier außerhalb von ASCII sind) - 50: P - 4E: N - 47: G IHDR = Image Header (Breite, Höhe, Farbtiefe) Zeigen, wie man Magic Number liest Tool: HxD (Windows), Hex Fiend (Mac), xxd (Linux)

"Warum findet ihr 89 nicht in der ASCII-Tabelle?" KERNKONZEPT: - 1 Byte = 256 Werte (0-255) - ASCII deckt nur 0-127 ab (die "druckbaren" Zeichen) - 128-255 = Binärdaten, Steuerzeichen, erweiterte Zeichen WARUM nutzt PNG absichtlich 89 (= 137 dezimal)? 1. Markiert die Datei eindeutig als BINÄR, nicht Text 2. Erkennt kaputte Übertragungen (alte Systeme schnitten Bit 7 ab) 3. Verhindert versehentliches Öffnen als Textdatei Geschichte: "PK" bei ZIP = Phil Katz (Erfinder von PKZip, 1989) Fun Fact: DOCX, XLSX, PPTX, ODT = alles ZIP-Archive mit XML-Inhalt! Dateien OHNE Magic Number: TXT, HTML, CSS, JSON, XML → Reiner Text, kein binäres Format Sicherheits-Aspekt: virus.exe → bild.jpg umbenennen täuscht nur Menschen Windows vertraut der Endung, aber "file" (Linux) liest Magic Number

SI-Präfixe (Dezimal): 1 KB = 1.000 Bytes Binär (IEC): 1 KiB = 1.024 Bytes (Kibibyte) Windows zeigt oft binär, sagt aber "KB" → Verwirrung! 1 TB Festplatte = ~931 GiB nutzbar Eselsbrücke: "Kilo Mega Giga Tera Peta Exa Zetta Yotta" → "Komm Mit Großem Tee, Peter Exte Zettelt Yachten"

Exponentielles Wachstum: Verdopplung alle 2 Jahre 1986: Letzte Ära mit analoger Dominanz 2007: Erste Jahr, in dem digital > analog 2025: 181 ZB = 181.000.000.000.000.000.000.000 Bytes Analog blieb bei ~2,6 EB stehen (Bücher, Vinyl, Film) Digital explodierte: IoT, Social Media, Cloud, Video

PRÜFUNGSRELEVANT: - Wendepunkt 2002 - Speichereinheiten (KB→MB→GB→TB→PB→EB→ZB) - Magnetband als Archivmedium QUELLE: Hilbert & López (2011): "The World's Technological Capacity to Store, Communicate, and Compute Information", Science METHODIK: 60 analoge + digitale Technologien untersucht (1986-2007) WENDEPUNKT 2002: Erstmals mehr digital als analog gespeichert ANALOG damals: Bücher, Zeitungen, Vinyl, VHS, Filmrollen, Fotos DIGITAL damals: Festplatten, CDs, DVDs, frühe Flash-Speicher HEUTE: LTO-9 (2021) speichert 18 TB pro Band, ~$5/TB für Cold Storage VERGLEICH: SSD ~$50/TB, HDD ~$15/TB, LTO ~$5/TB

Quellen: IDC Global DataSphere Forecast, Statista 2025 IoT-Geräte allein: 73 ZB in 2025 Cloud-Speicher: 100 ZB (50% der Weltdaten) Prognose 2028: 394 ZB

Quellen: Ahrefs 2025, arXiv, Europol-Report "Synthetic Media" = AI-generiert oder -manipuliert Problem: Schwer zu messen, da Menschen + AI zusammenarbeiten Model Collapse: AI trainiert auf AI-Output → Qualitätsverlust

Kassette neben iPod Visueller Kontrast: Analog vs. Digital 1980er vs. 2000er

GENERATIONSVERLUST: Kassette → Kassette = jede Kopie schlechter VHS → VHS = Rauschen nimmt zu Schallplatte: Jedes Abspielen = minimaler Verschleiß ABER: Analoges Original bleibt "das Original" Digitale Kopie = identisch mit Original (kein Unterschied!)

RAUBKOPIE: Begriff aus der Musikindustrie Analog: Kopie war immer erkennbar schlechter Digital: Kopie = Original (bit-identisch) Das machte der Industrie Angst → "Raub" Paradox: Gerade die Perfektion wurde zum "Problem"

44100 Hz ×16 Bit × 2 ÷ 8 ÷ 1000 ÷ 1000 × 60 = 10,584 MB/Minute

"Springen wir nochmal zurück in die 90er, bevor das Internet den Globus umspann ..." CD-QUALITÄT ERKLÄRT: ZIEL: Die analoge Schallwelle möglichst originalgetreu digital rekonstruieren. Dafür brauchen wir genug "Messpunkte" (Samples) und genug Genauigkeit (Bits). - 44.100 Hz = Sample Rate (Abtastrate) → 44.100 Messungen pro Sekunde → Nyquist-Theorem: 2× höchste hörbare Frequenz (22 kHz) - 16 Bit = Bit Depth (Auflösung pro Sample) → 65.536 mögliche Lautstärkestufen → Dynamikumfang: ~96 dB - 2 Kanäle = Stereo (links + rechts) RECHNUNG: 44.100 × 16 × 2 = 1.411.200 Bit/Sekunde = 176.400 Byte/Sekunde = ~172 KB/s = ~10,3 MB/Minute (gerundet 10,6 MB) DAS PROBLEM: - CD = unkomprimiert, riesig - Festplatten 1990: 100-500 MB - Internet 1995: 56k Modem = 1 Song = Stunden - Streaming? Unmöglich LÖSUNG: Kompression (MP3, 1993)

"Wenn CDs eine Sample Rate von 44kHz haben, was fällt dann hier auf?" Fangfrage: "Wie hoch ist die Sample Rate von Vinyls?" -> *Vinyl has no sample rate. It's analog!*

ABTASTRATE (Sample Rate) = Wie oft "fotografieren" wir die Schallwelle? Stellt euch vor: Schallwelle = fahrendes Auto - Analog: Videokamera läuft durchgehend - Digital: Fotokamera macht 44.100 Fotos pro Sekunde VINYL hat KEINE Sample Rate: - Rille ist physische Kopie der Welle - "Unendliche Auflösung" in der Theorie - ABER: Rauschen, Kratzer, Nadelmasse = eigene Limits - Praktisch: ~20 Hz bis ~20 kHz, 60-70 dB Dynamik WARUM genau 44.100 Hz? - Nyquist: 2× höchste hörbare Frequenz nötig - 20.000 Hz × 2 = 40.000 Hz Minimum - 44.100 = etwas Puffer + passte zu Video-Equipment der 80er DAS SPEKTROGRAMM zeigt es: - Alles über ~22 kHz ist abgeschnitten - Das ist kein Bug, das ist das Design! - Vinyl hätte dort noch Obertöne (die wir eh nicht hören)

BITTIEFE = Wie genau messen wir jeden einzelnen Punkt? - Mehr Bits = feinere Abstufungen - 16 Bit reicht für menschliches Hören (96 dB Dynamik) - 24 Bit im Studio: mehr Headroom für Bearbeitung

Analogie: Digitalisierung = Raster über Schallwelle legen HORIZONTAL (Abtastrate): Welche FREQUENZEN wir erfassen können VERTIKAL (Bittiefe): DYNAMIKUMFANG (leise bis laut)

CONTAINER-PARAMETER: Container-Parameter bestimmen das "Raster" - wie viele Messpunkte, wie genau, wie viele Kanäle. Wenn man diese reduziert, verliert man Qualität auf technischer Ebene. BEISPIEL Abtastrate: - Abtastrate 22 kHz → ALLES über 11 kHz ist physisch unmöglich zu speichern - Das ist ein "harter" Schnitt - alles darüber ist weg

Psychoakustik arbeitet anders als Container-Parameter: - Der Container (44.1 kHz, 16 Bit, Stereo) kann gleich bleiben - Aber der INHALT wird "ausgedünnt" - nur das was wir hören können bleibt - Das ist der Trick von MP3: Nicht das Raster verkleinern, sondern intelligent weglassen BEISPIEL Abtastrate vs. Psychoakustik: - Abtastrate 22 kHz → ALLES über 11 kHz ist physisch unmöglich zu speichern - Psychoakustik bei 44.1 kHz → 0-22 kHz möglich, aber maskierte Frequenzen werden entfernt MASKIERUNG: - Frequenzmaskierung: Lauter Ton bei 1 kHz "überdeckt" leise Töne bei 1.1 kHz - Zeitliche Maskierung: Kurz vor/nach lautem Ton hören wir leise Töne nicht - Absolute Hörschwelle: Sehr leise Töne hören wir generell nicht WARUM funktioniert MP3 so gut? - Unser Gehör ist kein lineares Messgerät - Wir hören nicht alle Frequenzen gleich gut - MP3 nutzt ein Modell des menschlichen Hörens - Spart Bits dort wo wir es nicht merken

MPEG = Moving Picture Experts Group Layer III = Dritte Verfeinerungsstufe Forschung dauerte 10 Jahre Patent lief 2017 aus

Fraunhofer IIS Erlangen Forschung dauerte über 10 Jahre Perfektionist: Jeder Hörtest musste bestehen

Suzanne Vega – "Tom's Diner" (1987) A cappella = einfacher zu analysieren (nur Stimme) Hohe Frequenzen = Herausforderung für Kompression Brandenburg hörte den Song über 10.000 Mal

--- # "Tom's Diner" **Warum dieser Song?** - A cappella (keine Instrumente) - Suzanne Vegas Stimme ist "schwierig" - Klare, hohe Frequenzen → Stresstest > Wenn ich Suzanne Vegas Stimme kodieren könnte, kann ich alles kodieren. — Karlheinz Brandenburg Brandenburg hörte Song 10.000+ Mal A cappella = einfacher zu analysieren (nur Stimme) Hohe Frequenzen = Herausforderung für Kompression Perfektionismus: Jeder Hörtest musste bestehen

MP3-Kompression in 4 Schritten (vereinfacht): 1. FFT (Fast Fourier Transform) - Wandelt Schallwellen in Frequenzen um - Wie ein Prisma Licht in Farben zerlegt 2. Psychoakustisches Modell - Fragt: "Was kann ein Mensch NICHT hören?" - Maskierungseffekte: Lauter Ton verdeckt leisen daneben - Hohe/tiefe Frequenzen werden schlechter wahrgenommen 3. Quantisierung (hier passiert der Datenverlust!) - Unwichtige Frequenzen werden "grob" gespeichert - Wichtige Frequenzen bleiben genau - Wie JPEG: Details entfernen, wo es nicht auffällt (Kontrast/Helligkeit bleibt) 4. Huffman-Coding (verlustfrei) - Häufige Muster = kurze Codes - Seltene Muster = lange Codes - Finaler Effizienz-Boost MP3 ist KEIN einfaches "Kleiner machen" → Es simuliert, wie dein Gehirn Musik verarbeitet!

kbps = Kilobit pro Sekunde 128 kbps = Standard in 2000ern (Napster-Ära) 320 kbps = Maximum für MP3 Höhere Bitrate = mehr Daten = bessere Qualität Aber: Diminishing Returns ab 256 kbps

--- # Beispiel: Verlustbehaftet (lossy) **Kernidee:** Entferne, was Menschen nicht wahrnehmen | Format | Nutzt Schwächen von... | Fachbegriff | |--------|------------------------|-------------| | **JPEG** | Auge (Farbe < Helligkeit) | Psychovisuell | | **MP3** | Ohr (Maskierungseffekte) | Psychoakustik | <!-- PSYCHOVISUELL (JPEG): - Auge nimmt Helligkeit besser wahr als Farbe - Große Flächen besser als feine Details - Daher: Farbinformation stärker komprimiert PSYCHOAKUSTIK (MP3): - Mittlere Frequenzen besser als hohe/tiefe - Laute Töne "maskieren" leise Töne in der Nähe - Auditory Masking: Lauter 1000 Hz-Ton → leise 950 Hz unhörbar KERNKONZEPT: Kompression = Modell der menschlichen Wahrnehmung

--- # Beispiel: Verlustfrei (lossless) ### Lauflängenkodierung (RLE) **Original:** `AAAAABBBCCCCCCCC` (16 Zeichen) **Komprimiert:** `5A3B8C` (6 Zeichen) → **62% kleiner** **Prinzip:** Wiederholungen zählen statt wiederholen <!-- RLE = Run-Length Encoding = Lauflängenkodierung Einfachster Kompressionsalgorithmus Gut für: Fax, einfache Grafiken, Icons Schlecht für: Fotos, Audio (zu chaotisch)

Fraunhofer verklagte Winamp, andere Tools Millionen nutzten unlizenzierte Software Das Pferd war aus dem Stall 2017: Fraunhofer selbst erklärte MP3 für "veraltet" (AAC besser)

P2P = Peer-to-Peer Shawn Fanning gründete Napster als Student RIAA verklagte Napster, Schließung 2001 Aber: LimeWire, Kazaa, BitTorrent folgten

RIAA (Recording Industry Association of America) verklagte Napster Urteil: Napster muss schließen (2001) Aber: Technologie nicht mehr aufzuhalten iPod (2001): "1.000 songs in your pocket" iTunes Store (2003): Legale Alternative Spotify (2008): Streaming-Ära beginnt

Walkman (1979): Kassetten Discman (1984): CDs iPod (2001): MP3s Spotify (2008): Streaming Künstler-Einkommen: Album-Verkauf → Streaming-Pennies Loudness War: Alles wird lauter gemastert (Dynamik verloren) Vinyl-Revival: 2020er Gegenbewegung

Audacity: FOSS Audio-Editor (audacityteam.org) Export: Datei → Exportieren → MP3 → Bitrate wählen Spektrogramm-Ansicht: Auf Track-Name klicken (Dropdown öffnet sich) → "Spektrogramm" wählen Hohe Frequenzen (oben im Bild) verschwinden bei niedriger Bitrate Alternative: Spek (spek.cc) – reiner Spektrogramm-Viewer

Praktische Phase: Studierende arbeiten selbst Dateien im materials/ Ordner: - wtf1: Plaintext (keine Magic Number) - wtf2: PNG (89 50 4E 47) - wtf3: JPEG (FF D8 FF) Gruppenarbeit: 3-4 Personen Ziel: Hex-Dump lesen lernen, Dateiformate verstehen