《基於可視分析的信息安全研究》是依託同濟大學，由曹楠擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於可視分析的信息安全研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：曹楠
- 依託單位：同濟大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
網際網路的廣泛套用在提供便利的同時也引入了諸多新的問題。 研究表明網際網路平台及套用之中存在著大量的匿名用戶，其身份的不確定性及行為不可預知性，為網路帶來了信息安全隱患。網路安全技術例如防火牆及防毒軟體對此類信息安全問題束手無策，傳統的異常檢測技術在實戰中也面臨著兩個挑戰：首先，“正常”與“異常”之間缺少一個明確的界定。其次，用於訓練分析模型及驗證實驗結果的具有標籤信息的實驗數據往往難以獲得。為了解決這些問題， 本項目將運用可視分析技術和方法，結合數據可視化及主動式機器學習技術，以主流社交媒體網路及其他網際網路數據為依託，搭建針對網路信息安全的可視分析及檢測平台，用於檢測並分析網路平台中的異常用戶行為。該系統通過可視化技術對原始數據及分析結果的直觀展現，領域專家能夠更好的理解數據特徵及分析結果並對其做出精確判斷，從而更加準確的指異常檢測及數據分析。我們將利用真實的網際網路用戶數據對系統進行驗證。
結題摘要
網際網路的廣泛套用在提供便利的同時也引入了諸多新的問題。研究表明網際網路平台及套用之中存在著大量的匿名用戶，其身份的不確定性及行為不可預知性，為網路帶來了信息安全隱患。網路安全技術例如防火牆及防毒軟體對此類信息安全問題束手無策，傳統的異常檢測技術在實戰中也面臨著兩個挑戰：首先，“正常”與“異常”之間缺少一個明確的界定。其次，用於訓練分析模型及驗證實驗結果的具有標籤信息的實驗數據往往難以獲得。為了解決這些問題，本項目將運用可視分析技術和方法，結合數據可視化及主動式機器學習技術，以主流社交媒體網路及其他網際網路數據為依託，搭建針對網路信息安全的可視分析及檢測平台，用於檢測並分析網路平台中的異常用戶個體及群體行為。該系統通過可視化技術對原始數據及分析結果的直觀展現，領域專家能夠更好的理解數據特徵及分析結果並對其做出精確判斷，從而更加準確的指異常檢測及數據分析。通過該項目，項目組累計搭建針對異常用戶行為監測的可視分析原型系統5個，項目組圍繞該課題類及開發各類異常檢測核心算法4個，提出全新的針對異常檢測的互動式可視化顯示技術4項，共完成各類期刊會議科研論文20篇，其中包括10篇CCF A類論文，以及兩篇綜述論文，綜述所刊登的期刊影響因子累計達11.12。項目成果經均通過了真實數據的驗證，部分相關技術已經被成功套用在了國內的大型網際網路企業當中。
