ビッグデータのコード

Atlasは、意味的な複雑さを有したグラフを、ソフトウェアからマイニングや解析を実行する場合に適した、スケーラブルなプラットフォームです。この技術は、グラフ関連のソフトウェアエンジニアリングに関する複雑な問題の解決策を、20年あまり模索してきた弊社の経験と知識を基盤としています。Atlasを活用して、ソフトウェアの大規模データセットにおけるインタラクティブな調査や、高度な自動解析のプログラムが可能になります。

活用例

• 最新型のマルウェア検出
• セーフティ クリティカルなソフトウェアの自動監査
• アプリケーションの最新化

完全なソリューション

EnSoft は、Atlas を筆頭とする技術サービスを提供し、適切な情報のマイニングをサポートする完全なソリューションの構築をサポートします。実際の例では、EnSoft は金融機関のアプリケーション最新化プロジェクトにおいて、主要な統合点の特定におけるサポート提供の経験を有しています。

EnSoft は、既存のコードを用いたデータセットの構築、小規模から大規模までを配慮した環境設定、革新的なグラフィックアルゴリズムの展開に起因する問題の解決など、広範な知識とサービスを提供しています。EnSoft はアイオワ州立大学と提携し、国防総省国防高等研究事業局（Defense Advanced Research Projects Agency : DARPA）のマルウェア検出ソリューションを開発しました。

ソフトウェア派生のデータセットに対応

Atlas は、ソフトウェアのデータセットに適した、高速グラフィックデータベースとクエリエンジンを使用します。次数Kとの繋がりを有するノード内のパターン特定を行う、ビッグデータのクエリと比較すると (例 「友達の友達がレストランに4つ星以上のランク付けをした」場合には、次数3のクエリが必要となる)、ソフトウェアのクエリには任意の次数が適用されます。例えば、入力変数と出力変数をマッチングする場合には、埋め込み型コントローラでは次数が100離れたノードをスパンすることが可能です。