基于可视分析的信息安全研究

批准号:
61602306
项目类别:
青年科学基金项目
资助金额:
21.0 万元
负责人:
曹楠
依托单位:
学科分类:
F0214.新型计算及其应用基础
结题年份:
2019
批准年份:
2016
项目状态:
已结题
项目参与者:
孙效华、麻晓娟、何京芮、孙明飞、秦觉晓、冯泽西、刘大暢
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中文摘要
互联网的广泛应用在提供便利的同时也引入了诸多新的问题。 研究表明互联网平台及应用之中存在着大量的匿名用户,其身份的不确定性及行为不可预知性,为网络带来了信息安全隐患。网络安全技术例如防火墙及杀毒软件对此类信息安全问题束手无策,传统的异常检测技术在实战中也面临着两个挑战:首先,“正常”与“异常”之间缺少一个明确的界定。其次,用于训练分析模型及验证实验结果的具有标签信息的实验数据往往难以获得。为了解决这些问题, 本项目将运用可视分析技术和方法,结合数据可视化及主动式机器学习技术,以主流社交媒体网络及其他互联网数据为依托,搭建针对网络信息安全的可视分析及检测平台,用于检测并分析网络平台中的异常用户行为。该系统通过可视化技术对原始数据及分析结果的直观展现,领域专家能够更好的理解数据特征及分析结果并对其做出精确判断,从而更加准确的指异常检测及数据分析。我们将利用真实的互联网用户数据对系统进行验证。
英文摘要
The wide usage of various Internet services and applications provide significant convenience to common users. However, resent study showed there are huge amount of anonymous users on Internet who take no responsibility to their behaviors, thus introducing potential treats to the society. This is a new type of Internet security problem that traditional systems such as firewalls, anti-virus software, and cypher and authentication mechanisms cannot handle. Traditional anomaly detection techniques are also facing two challenges when applying to the real world scenarios: the ambiguity of the boundary between normal and abnormal and the missing of the ground truth for algorithm validation. To tackle these problems, we propose advanced visual analysis techniques to analyze user behaviors, identify suspicious accounts, and estimate the potential risk, thus helping ordinary users to protect their privacy. In the proposed system, we visualize the anomaly detection results in context to help analyzers make a correct judgment and the system receive their feedback via interactions to supervise the learning model, thus keeping the analyzer in the analysis loop. We evaluate the system via real internet user data from, for example, social media.
互联网的广泛应用在提供便利的同时也引入了诸多新的问题。研究表明互联网平台及应用之中存在着大量的匿名用户,其身份的不确定性及行为不可预知性,为网络带来了信息安全隐患。网络安全技术例如防火墙及杀毒软件对此类信息安全问题束手无策,传统的异常检测技术在实战中也面临着两个挑战:首先,“正常”与“异常”之间缺少一个明确的界定。其次,用于训练分析模型及验证实验结果的具有标签信息的实验数据往往难以获得。为了解决这些问题,本项目将运用可视分析技术和方法,结合数据可视化及主动式机器学习技术,以主流社交媒体网络及其他互联网数据为依托,搭建针对网络信息安全的可视分析及检测平台,用于检测并分析网络平台中的异常用户个体及群体行为。该系统通过可视化技术对原始数据及分析结果的直观展现,领域专家能够更好的理解数据特征及分析结果并对其做出精确判断,从而更加准确的指异常检测及数据分析。通过该项目,项目组累计搭建针对异常用户行为监测的可视分析原型系统5个,项目组围绕该课题类及开发各类异常检测核心算法4个,提出全新的针对异常检测的交互式可视化显示技术4项,共完成各类期刊会议科研论文20篇,其中包括10篇CCF A类论文,以及两篇综述论文,综述所刊登的期刊影响因子累计达11.12。项目成果经均通过了真实数据的验证,部分相关技术已经被成功应用在了国内的大型互联网企业当中。
期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
EventThread: Visual Summarization and Stage Analysis of Event Sequence Data
EventThread:事件序列数据的可视化总结和阶段分析
DOI:10.1109/tvcg.2017.2745320
发表时间:2018-01-01
期刊:IEEE TRANSACTIONS ON VISUALIZATION AND COMPUTER GRAPHICS
影响因子:5.2
作者:Guo, Shunan;Xu, Ke;Cao, Nan
通讯作者:Cao, Nan
A Survey on Visual Analytics of Social Media Data
社交媒体数据可视化分析调查
DOI:10.1109/tmm.2016.2614220
发表时间:2016-11
期刊:IEEE Transactions on Multimedia
影响因子:7.3
作者:Yingcai Wu;Nan Cao;David Gotz;Yap-Peng Tan;Daniel A. Keim
通讯作者:Daniel A. Keim
Z-Glyph: Visualizing outliers in multivariate data
Z-Glyph:可视化多元数据中的异常值
DOI:10.1177/1473871616686635
发表时间:2018
期刊:Information Visualization
影响因子:2.3
作者:Nan Cao;Yu-Ru Lin;David Gotz;Fan Du
通讯作者:Fan Du
RCLens: Interactive Rare Category Exploration and Identification
RCLens:交互式稀有类别探索和识别
DOI:10.1109/tvcg.2017.2711030
发表时间:2018-07
期刊:IEEE transactions on visualization and computer graphics
影响因子:5.2
作者:Hanfei Lin;Siyuan Gao;David Gotz;Fan Du;Jingrui He;Nan Cao
通讯作者:Nan Cao
EnsembleLens: Ensemble-based Visual Exploration of Anomaly Detection Algorithms with Multidimensional Data
EnsembleLens:基于集成的多维数据异常检测算法的视觉探索
DOI:10.1109/tvcg.2018.2864825
发表时间:2019-01
期刊:IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics
影响因子:5.2
作者:Xu Ke;Xia Meng;Mu Xing;Wang Yun;Cao Nan
通讯作者:Cao Nan
基于可展曲面近似的复杂曲面4D打印制造工艺研究
- 批准号:--
- 项目类别:省市级项目
- 资助金额:0.0万元
- 批准年份:2025
- 负责人:曹楠
- 依托单位:
信息可视化自动生成技术的研究
- 批准号:62061136003
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:57万元
- 批准年份:2020
- 负责人:曹楠
- 依托单位:
针对复杂事件序列数据的可视分析研究
- 批准号:--
- 项目类别:--
- 资助金额:300万元
- 批准年份:2020
- 负责人:曹楠
- 依托单位:
国内基金
海外基金
