SmartGraph

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SmartGraph

Actualmente, las técnicas de análisis sobre grafos o Social Network Analysis(SNA) son claves en ámbitos como la sociología, la biología, la antropología y están comenzando a utilizarse de un modo sistemático en todas aquellas disciplinas que tengan que ver con la investigación del comportamiento de cualquier elemento como es la ciberseguridad, la investigación de fraude o la investigación del comportamiento de redes organizadas por parte de las fuerzas de seguridad del estado.
La investigación del comportamiento basado en grafos aporta una ventaja frente a otras técnicas ya que proporciona al investigador un mapa del comportamiento investigando permitiendo la simplicidad de los procesos de investigación.

Por otro lado, las técnicas de machine learning están evolucionando las analíticas de datos sobre cualquier sector, proporcionando nuevos métodos que nos permiten predecir nuevas situaciones futuras sobre los datos en base al histórico de información. Por ejemplo, estas técnicas están siendo utilizadas para la detección de anomalías en firewalls, predicción de la clasificación del fraude en base al histórico de la compañía o la recomendación de artículos de compra en base al comportamiento del resto de usuarios de un sistema.

SmartGraph pretende recoger las ventajas de cada una de las anteriores técnicas generando una tecnología que permita aunar las técnicas de procesamiento distribuido, la analítica de grafos y la aplicación de técnicas de machine learning, permitiendo revolucionar la investigación en disciplinas como la ciberseguridad, la detección de fraude, o la investigación criminal.

 

 

FUTURE SPACE con número de expediente TSI-100200-2017-12 y título “SMARTGRAPH: NUEVA TECNOLOGÍA PARA LA DETECCIÓN DE FRAUDE BASADA EN ANALÍTICA AVANZADA Y MACHINE LEARNING SOBRE GRAFOS” ,está desarrollando esta solución cofinanciada por el Ministerio de Energía, Turismo y Agenda Digital, dentro del Plan Nacional de Investigación Científica, Desarrollo e Innovación Tecnológica. Año de convocatoria: 2017

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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