Obiettivo del progetto BIG Data and Advanced Analytics for Secure Mobile Commerce (BIG-ASC) è la creazione di una piattaforma Big Data che sappia rispondere a requisiti stringenti delle piattaforme di Mobile Commerce, quali la:

• Scalabilità: è la capacità di dimensionare l’infrastruttura sottostante in un grande numero di nodi per processare gli enormi flussi d informazione.
• Autonomia: il comportamento automatico è critico dato che questi sistemi non possono fare affidamento alla supervisione umana a causa dei vincoli operativi. Il processamento continuo di queste grandi moli di dati non può essere verificato da agenti umani.
• Performance: gli approcci correnti al processamento dei flussi informativi spesso accusano grossi overhead di gestione che non sono adeguati alla verifica in tempo reale di eventuali frodi durante l’utilizzo degli strumenti di pagamento mobile.

Attraverso l’analisi continua ed in tempo reale dei dati d’utilizzo, la piattaforma che il soggetto proponente intende realizzare intende risolvere tutte queste problematiche, in modo da rilevare, se non prevenire, eventuali errori di sistema o frodi informatiche (attacchi hacker, phishing, sostituzione d’identità, ecc). Tutto questo permetterà, agli utenti del sistema, di avere la percezione di un processo di vendita efficace, efficiente ed affidabile. Al gestore dei servizi, di allargare il bacino di utenza e, conseguentemente, il proprio business.

Attività

• Middleware per l’acquisizione e l’elaborazione in tempo reale
• Tecniche di adaptableparsing  
• Studio Piattaforme Software Open Source
• Paradigmi computazionali per flussi dati eterogenei in tempo reale
• ComplexEvent Processing (CEP) per flussi di dati eterogenei
• Studio Architetture distribuite di messaggi
• Tecnologie e piattaforma tecnologica
• Infrastrutture esistenti ed in sviluppo
• Standard e tecnologie
• Tecniche evolute per la tolleranza ai guasti e per la prevenzione frodi
• Controllo degli accessi e auditing
• Utilizzo dei terminali mobili per la localizzazione indoor: Standard e tecnologie
• Paradigmi di Big Data Analytics basati sull'uso di architetture di processamento dei dati in tempo reale
• Integrazione con sistemi DW (Data Warehouse)
• Specifiche dei casi studio
• Progettazione della piattaforma dimostrativa Big Data e delle app mobile di supporto
• Realizzazione della piattaforma dimostrativa Big Data e delle app mobile di supporto
• Progettazione e realizzazione Test Environment

• Synclab srl

Obiettivo del progetto BIG Data and Advanced Analytics for Secure Mobile Commerce (BIG-ASC) è la creazione di una piattaforma Big Data che sappia rispondere a requisiti stringenti delle piattaforme di Mobile Commerce, quali la:

• Scalabilità: è la capacità di dimensionare l’infrastruttura sottostante in un grande numero di nodi per processare gli enormi flussi d informazione.
• Autonomia: il comportamento automatico è critico dato che questi sistemi non possono fare affidamento alla supervisione umana a causa dei vincoli operativi. Il processamento continuo di queste grandi moli di dati non può essere verificato da agenti umani.
• Performance: gli approcci correnti al processamento dei flussi informativi spesso accusano grossi overhead di gestione che non sono adeguati alla verifica in tempo reale di eventuali frodi durante l’utilizzo degli strumenti di pagamento mobile.

Attraverso l’analisi continua ed in tempo reale dei dati d’utilizzo, la piattaforma che il soggetto proponente intende realizzare intende risolvere tutte queste problematiche, in modo da rilevare, se non prevenire, eventuali errori di sistema o frodi informatiche (attacchi hacker, phishing, sostituzione d’identità, ecc). Tutto questo permetterà, agli utenti del sistema, di avere la percezione di un processo di vendita efficace, efficiente ed affidabile. Al gestore dei servizi, di allargare il bacino di utenza e, conseguentemente, il proprio business.

Attività

• Middleware per l’acquisizione e l’elaborazione in tempo reale
• Tecniche di adaptableparsing  
• Studio Piattaforme Software Open Source
• Paradigmi computazionali per flussi dati eterogenei in tempo reale
• ComplexEvent Processing (CEP) per flussi di dati eterogenei
• Studio Architetture distribuite di messaggi
• Tecnologie e piattaforma tecnologica
• Infrastrutture esistenti ed in sviluppo
• Standard e tecnologie
• Tecniche evolute per la tolleranza ai guasti e per la prevenzione frodi
• Controllo degli accessi e auditing
• Utilizzo dei terminali mobili per la localizzazione indoor: Standard e tecnologie
• Paradigmi di Big Data Analytics basati sull'uso di architetture di processamento dei dati in tempo reale
• Integrazione con sistemi DW (Data Warehouse)
• Specifiche dei casi studio
• Progettazione della piattaforma dimostrativa Big Data e delle app mobile di supporto
• Realizzazione della piattaforma dimostrativa Big Data e delle app mobile di supporto
• Progettazione e realizzazione Test Environment

• Synclab srl