360企业安全与北大可视化组队再获VAST国际最高奖项

栏目: 数据库 · 发布时间: 5年前

内容简介: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。IEEE VAST Challenge是可视化与可视分析领域最顶级、规模最大的比赛,被誉为可视化领域的奥运会。360企业安全与北大可视化联合组队连续第四年参与该比赛并获得多个奖项,是国内唯一连续四年获奖的队伍,可谓代表了国内大数据安全可视化的最高水平。

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。

IEEE VAST Challenge是可视化与可视分析领域最顶级、规模最大的比赛,被誉为可视化领域的奥运会。360企业安全与北大可视化联合组队连续第四年参与该比赛并获得多个奖项,是国内唯一连续四年获奖的队伍,可谓代表了国内大数据安全可视化的最高水平。

360企业安全与北大可视化组队再获VAST国际最高奖项

每年VAST Challenge比赛要求可视分析研究人员,开发人员和设计师使用他们最有效的 工具 和技术,来解决一系列包含了现实场景、数据和任务的问题,比如生化恐怖袭击、流行病、武器走私、社会骚动、网络攻击等。

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(一种鸟类)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。

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。

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。

360企业安全与北大可视化联合组队的数据可视化专家,利用360自研多维分析产品进行定制的数据可视分析工具,经过200小时的分析,最终成功解答了挑战赛的题目,获得比赛的唯一的2018 VAST MC3最高奖。

360企业安全与北大可视化组队再获VAST国际最高奖项 360企业安全与北大可视化组队再获VAST国际最高奖项

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。

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。

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 ,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 )。

360企业安全“雷尔”可视化平台部再次获得VAST 比赛最高奖,展示出360企业安全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。

360企业安全与北大可视化联合组队获得2018 VAST MC3最高奖项,也是对360企业安全技术理念的再次验证。

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。

附:360企业安全与北大可视化联合组队历年所获奖项

  • 2018: MC3 – Award: Insights Generated through Use of a Custom Tool
  • 2017:Multi-Challenge Award for Combining Automated and Visual Analytics
  • 2016:Award for Outstanding Comprehensive Solution
  • 2015:Honorable Mention for Good Support for Flexible and Collaborative Analysis

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