Logo Entwurf für ein spannendes Forschugnsprojekt zur Anomalieerkennung in virtuellen Währungen

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Kurzbeschreibung des Projektes, die sich im Design des Logos widerspiegeln sollte • Project Titel: Rrealtime Anomaly Detection in Virtual and Non-Virtual Currency Networks • Novel algorithmic solutions for detecting anomalies in large-scale, dynamically changing graph datasets • Focus on developing anomaly detection for transaction networks constructed from virtual currencies (zB Bitcoin) • Financial fraud detection Anbei noch eine erweiterte Beschreibung zur Projektbeschreibung: Das Ziel des GraphSense Projekts liegt in der Erforschung und Entwicklung neuer algorithmischer Lösungen um Anomalien in großen, sich dynamisch ändernden Graphen erkennen zu können. Während die angestrebte Lösung generisch und für beliebige Graphen-basierte Anomalieerkennungsprobleme (z.B.: Energienetzwerke) adaptierbar sein sollte, wird sich GraphSense auf die Entwicklung von Anomalieerkennungstechniken in Transaktionsnetzwerken, die aus virtuellen Währungen (Bitcoin) konstruiert werden, konzentrieren und deren Anwendung in Finanzbetrugserkennungsszenarien in Unternehmen (Credit Suisse) untersuchen. Die zu erwartenden Resultate umfassen (i) Software und Konnektoren um Datenströme in horizontal skalierbare Datenverarbeitungsinfrastrukturen zu etablieren, (ii) ein interaktives Tool für Datenquellen-übergreifende Graphenkonstruktion, (iii) Software für skalierbare Anomalieerkennung in großen, dynamischen Graphen, und (iv) ein prototypisches Analysedashboard implementiert für Touchscreens. Die entwickelte Technologie ermöglicht eine Positionierung im Enterprise Fraud Management Markt, der in den nächsten 5 Jahren alleine in der DACH Region ein Potenzial von € 0.5 Mrd. haben wird. Anomalieerkennung bezeichnet das Problem, Muster in Daten zu finden die nicht den Erwartungen entsprechen und weitere Untersuchung benötigen. Es wird intensiv in unterschiedlichen Anwendungskontexten, wie zum Beispiel Betrugserkennung bei Kreditkarten, Versicherungen, Qualitätskontrolle in Produktion, oder Eindringungserkennung in sicherheitsrelevanten Systemen verwendet. Verfügbare Anomalieerkennungslösungen basieren auf strukturierter, Tabellen-basierter Datenrepäsentation und definieren Charakteristika von Anomalien im Kontext isolierter, geschlossener Datenbestände. Anormale bzw. betrügerische Aktivitäten passieren jedoch zunehmend über sich dynamisch ändernde Datenquellen hinweg und umfassen unterschiedlichste Datenpunkte die von Interesse sein können. Es werden deswegen neue Anomalieerkennugnstechnologien benötigt, die einen vernetzten, Datenquellen-übergreifenden Ansatz verfolgen. Dies ist eine offene technische und wissenschaftliche Herausforderung und gewinnt an zunehmender Bedeutung seit der zunehmenden Beliebtheit virtueller Währungen wie Bitcoin. Derzeit fehlen Technologien, die Anomalieerkennung in großen Graphen, welche dynamisch aus kontextuell relevanten Datenströmen konstruiert werden, unterstützen. Das Ziel des GraphSense Projekts liegt in der Erforschung und Entwicklung neuer algorithmischer Lösungen um Anomalien in großen, sich dynamisch ändernden Graphen erkennen zu können. Während die angestrebte Lösung generisch und für beliebige Graphen-basierte Anomalieerkennungsprobleme (zB Energienetzwerke) adaptierbar sein sollte, wird sich GraphSense auf die Entwicklung von Anomalieerkennungstechniken in Transaktionsnetzwerken, die aus virtuellen Währungen (Bitcoin) konstruiert werden, konzentrieren und deren Anwendung in Finanzbetrugserkennungsszenarien in Unternehmen (Credit Suisse) untersuchen. Die zu erwartenden Resultate umfassen (i) Software und Konnektoren um Datenströme in horizontal skalierbare Datenverarbeitungsinfrastrukturen zu etablieren (ii) ein interaktives Tool für Datenqullen-übergreifende Graphenkonstruktion, (iii) Software für skalierbare Anomalieerkennung in großen, dynamischen Graphen und (iv) ein prototypisches Analysedshboard implementiert für Touchscreens. GraphSense wird einen datenbetriebenen Ansatz verfolgen und von Projektbeginn an eine Analysepipeline zur Erkennung von Anomalien in Bitcoin Transaktionen umsetzen. Die gewonnen Erkenntnisse und entwickelten Technologien werden dann auf Credit Suisse Transaktionen angewendet. Entwickelte Algorithmen werden als Open Source Software publiziert. Angereicherte Datensätze, die aus der Bitcoin block chain erzeugt, werden in verfügbaren Open Data Plattformen publiziert.

Wir möchten sehr gerne für ein aktuelles Forschungsprojekt ein Projektlogo entwerfen lassen. Das Projektlogo soll die verschiedenen Herausforderungen und Anwenundsgebiete des Projektes bestmöglich widerspiegeln. Es wird ausschließlich für den online Auftritt (wie Blog, etc.) benötigt. Anbei habe ich mir erlaubt ihnen relevante Informationen zu dem Projekt (GraphSense) zu übermitteln. Der Projekttitel GraphSense, kann, muss aber nicht zwangsläufig im Logo enthalten sein.

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