奇安信与北大可视化联合组队获得2018 VAST
MC3最高奖项,也是对奇安信技术理念的再次验证。

值得关注的是,可视化分析技术现已成为大数据分析的关键。人类大脑对视觉信息的处理优于对文本的处理:人类右脑记忆图像的速度比左脑记忆抽象文字快100万倍。数据可视化通过图表、图形等交互的展示方式,将数据可视化,让我们一眼“读懂”海量数据的含义。

       
下午的第二节是咱们中南大学的赵颖老师为大家带来的网络安全数据可视化的课程。网络安全数据分为流量监控数据、状态数据、事件监控等,因为数据量大且异构、漏报和误报特别多、新攻击频现、网络攻击的复杂性等原因使得网络安全数据需要可视化。赵老师总结了常见的网络安全数据源和网络安全数据可视化的基本方法,并通过多个真实案例,从网络监控、异常检测、特征分析、态势感知等多个应用角度,分享网络安全可视化实战经验与心得体会。赵老师是网络安全可视化方面的资深专家,在课程中,他为我们详细讲解了在VAST
Challenge的网络攻防战数据的分析思路与过程(其作品获该年第一名),给学员以很大的启发,幽默的讲课风格也获得了大家的一致好评。

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附:360企业安全与北大可视化联合组队历年所获奖项

       
接下来,是咱们中南大学的夏佳志老师给大家带来的高维数据可视化课程。高维多元是指数据具有多个独立的属性(高维)或多个相关属性(多元),这次课程按照信息可视化的基本流程,分析高维数据可视化中数据转换、视觉映射等关键步骤中的重要技术。在视觉映射上,分别从基于坐标轴、基于图标以及基于像素图三个方面对各种映射方法加以介绍;在数据转换上,对PCA、MDS、t-SNE、ISOMAP等降维投影方法做了详细讲解并分析了内在联系。接着,夏老师介绍了低维表达中的子空间聚类与流形聚类,最后,夏老师对经典案例做了深刻的解析。这次课程中,夏老师的讲解条理清晰,极富逻辑性,课堂上的气氛也很活跃。课后学员们纷纷表示这堂课程内容十分饱满,老师撒下的狗粮也令人印象深刻。

奇安信以“数据驱动安全”为技术思想,为政企用户建立了云端、设备和人三部分协同联动的新一代安全体系,充分发挥数据、设备和安全专家等多方的价值,最终全方位提升防御内外部安全威胁和业务风险的能力,而可视化技术正成为网络安全领域的核心竞争力,让安全运营、威胁情报、态势感知都具备“看得见”的能力,从而更帮助安全分析人员快速智能的发现风险与威胁。

金沙国际平台,参赛队伍需要应对规模惊人的大数据,更有挑战的是这些数据均是种类多样的非结构化数据——涉及60多万人的员工、超过1000万条电话记录、1400万邮件记录、12万条会议记录、76万条采购记录。

       
论坛邀请了夏佳志老师、王叙萌博士与兰吉博士为大家做成果报告。以上三位博士(老师)的近期投稿被可视化顶级会议接收,成果喜人。夏老师为大家报告了《LDSScanner:
Exploratory Analysis of Low-Dimensional Structures in High-Dimensional
Dataset.》,介绍了在高维数据中可视探索低维结构的方法;王叙萌博士为大家报告了《A
Utility-aware Visual Approach for Anonymizing Multi-attribute Tabular
Data》,介绍了用于将多属性表格数据匿名化的实用性感知可视方法;兰吉博士为大家报告了《乒乓球数据的可视分析》,介绍了一种特殊的用于分析乒乓球数据的可视分析方法。三位博士(老师)的报告干货满满,报告也十分生动,让人耳目一新。

2018:MC3 – Award: Insights Generated through Use of a Custom Tool

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今天的第一堂课是由浙江工业大学的孙国道老师给我们带来的城市数据可视化,孙老师为我们介绍了城市数据可视化的基本框架,城市数据的特点(高度异构、高维度、高动态、冗余与稀疏并存、不确定性、非结构化),存在的挑战(数据质量欠佳、不同城市数据的可视编码不一、时空可视探索问题、专家需求和可视设计的结合等),以及过程中涉及的基本可视化方法如时间、空间、时空数据可视化方法,并针对具体数据如城市交通数据、用户行为数据、环境数据等的可视分析展开案例讲解。此外,孙老师还分享了一个时序数据可视化样例网站:browser.timeviz.net,供大家参考。

解答了挑战赛的题目,获得比赛的唯一的2018 VAST MC3最高奖。

360企业安全以“数据驱动安全”为技术思想,为政企用户建立了云端、设备和人三部分协同联动的新一代安全体系,充分发挥数据、设备和安全专家等多方的价值,最终全方位提升防御内外部安全威胁和业务风险的能力,而可视化技术正成为网络安全领域的核心竞争力,让安全运营、威胁情报、态势感知都具备“看得见”的能力,从而更帮助安全分析人员快速智能的发现风险与威胁。

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在今年的VAST
Challenge比赛中,家具厂Kasios被怀疑在生产过程中使用了挥发性有机溶剂Methylosmolene,可能是当地林鹨数量减少的罪魁祸首。参赛队伍被要求根据所提供的海量数据,确认家具厂Kasios是否负有责任。

中新网10月26日电 2018年10月21日-26日,在德国柏林举行的IEEE VIS
数据可视化顶级会议上,360企业安全与北大可视化联合组队再次获得2018 VAST
MC3最高奖项。

位于CAD&CG实验室的可视化大屏

2016:Award for OutstandingComprehensive Solution

整个VAST
Challenge比赛,需要先后经过数据预处理、基础分析和溯源分析等阶段,其中的溯源分析是主要工作,包括了数据筛选、可视分析、交互展示等,通过蛛丝马迹,一点点寻找出真相。

       
暑期学校进行到了第三天,在一起学习和就餐的学员们也都熟络起来,课程也进行了大半。原本预报说今天有雨,但天气依然很晴朗(yán
rè),这样的日子适合呆在教室吹空调学习。

奇安信旗下补天“雷尔”可视化平台部再次获得VAST
比赛最高奖,展示出奇安信在安全大数据可视化领域的技术领先地位,代表了安全可视化的最高水平。

2016:Award for Outstanding Comprehensive Solution

夏老师在可视化与可视分析博士论坛上为大家作报告

据悉,此次与北大联合组队的是奇安信旗下补天“雷尔”可视化平台部,是国内大数据可视化分析领域的领先者,专注数据可视化,可视分析,图形渲染,设计建模等技术领域。已经连续4年参与VAST比赛并获奖,并连续成功举办4届ChinaVIS可视分析挑战赛(国内TOP可视化竞赛
)。

2015:Honorable Mention for Good Support for Flexible and Collaborative
Analysis

       
参观完大屏之后,马上就是浙江大学的陶煜波老师给大家带来的科学计算可视化课程。科学计算可视化通过计算机图形学等技术,将科学与工程领域带空间坐标的数据,转化为可感知的图像,高效呈现形状、拓扑等特征。陶老师为我们详细介绍了科学可视化的概念,标量场和向量场可视化方法与实例,以及多变量数据分析方法。

2018年10月21日-26日,在德国柏林举行的IEEE VIS
数据可视化顶级会议上,北京奇安信科技有限公司(360企业安全集团)与北大可视化联合组队再次获得2018
VAST MC3最高奖项。

看起来酷炫的大数据可视化,真正开展起来却并非那么简单。数据可视化是复杂多元的学科,包含了设计学、美学、心理学、图形学、数据处理与挖掘分析、人机交互等众多学科知识与实现技术,不仅需要综合素质高的数据可视化专家,还离不开专业的数据可视化分析工具。

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附:奇安信与北大可视化联合组队历年所获奖项

据悉,此次与北大联合组队的是360企业安全“雷尔”可视化平台部,是国内大数据可视化分析领域的领先者,专注数据可视化,可视分析,图形渲染,设计建模等技术领域。已经连续4年参与VAST比赛并获奖,并连续成功举办4届ChinaVIS可视分析挑战赛(国内TOP可视化竞赛
)。

兰吉在可视化与可视分析博士论坛上为大家作报告

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