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(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

Forensic Event Analysis: From Seemingly Unrelated Data to Understanding

Texto completo
Autor(es):
Padilha, Rafael [1] ; Rodrigues, Caroline Mazini [2] ; Andalo, Fernanda [2] ; Bertocco, Gabriel [3] ; Dias, Zanoni [4] ; Rocha, Anderson [4]
Número total de Autores: 6
Afiliação do(s) autor(es):
[1] Univ Estadual Campinas, Comp Sci, Inst Comp, Campinas - Brazil
[2] Univ Estadual Campinas, Campinas - Brazil
[3] Univ Estadual Campinas, Comp Sci, Digital Forens, Campinas - Brazil
[4] Univ Estadual Campinas, Inst Comp, Campinas - Brazil
Número total de Afiliações: 4
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: IEEE SECURITY & PRIVACY; v. 18, n. 6, p. 23-32, NOV 2020.
Citações Web of Science: 0
Resumo

We discuss the problem of restructuring visual data from different heterogeneous sources to analyze an event of interest. We present X-coherence: a pipeline seeking to organize and represent pieces of data, tying them coherently with the real world and with one another. We also outline research challenges while seeking X-coherence. (AU)

Processo FAPESP: 18/16214-3 - Análise de dados heterogêneos para detecção de eventos
Beneficiário:Caroline Mazini Rodrigues
Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
Processo FAPESP: 17/21957-2 - Encontrando Evidências Visuais da Passagem do Tempo
Beneficiário:Rafael Soares Padilha
Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
Processo FAPESP: 17/12646-3 - Déjà vu: coerência temporal, espacial e de caracterização de dados heterogêneos para análise e interpretação de integridade
Beneficiário:Anderson de Rezende Rocha
Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático