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现场决策中异构数据异常检测的沉浸式可视化(Immersive Visualization for Abnormal Detection in Heterogeneous Data for On-site Decision Making)

随着混合现实的发展,HoloLens等头显设备为我们提供的在现实世界中探索数据的能力对可视化交互和分析越发重要。对于安全可视化,混合现实可以产生桌面可视化难以实现的效果,能够满足无需上下文转换的数据探索和物理操作,并支持多人协同探索,在许多安全领域应用中有实际意义,涉及范围涵盖从基础设施安全和应急响应到对可疑行为的日常监控。研究如何利用MR在真实物理环境中有效地可视化抽象数据并利用声音和姿势与之交互具有创新的意义。本文[1]使用VAST Challenge 2016的数据集,以复杂的多维时序传感器数据中隐含的安全事件作为研究对象,提出了异常检测的方法,设计了一套沉浸式可视分析系统,能够将二维图表信息和三维平面图信息紧密结合,并提供了语音、凝视和手势等交互。

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Rationale Visualization for Safety and Security – 用于安全监测的逻辑推理可视化

对于安全监测领域,一切重要的对象,包括人、物品、船只、交易记录等,都是时刻地被记录与监测着。他们需要监测这些对象的最新动态,并且判断出哪些对象处于异常状态。然而通常的数据挖掘方法与模型,会根据你的输入,直接给出一个输出,例如,这个人有75%的可能性有某种异常违法行为。然而这种方法并不能让分析人员了解,为什么?是哪些原因让算法做出了这样的判断?但这里传统的算法只能依靠分析人员进行推测了。

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