Обнаружение аномалий в перемещениях сотрудников является важной задачей, которая связана с обеспечением киберфизической безопасности предприятий, включая критические инфраструктуры. В работе представлен подход к анализу перемещений сотрудников критической инфраструктуры, отличающийся сочетанием алгоритмов интеллектуального анализа данных и интерактивных методик визуализации. Он включает в себя два этапа — определение групп сотрудников с похожим поведением и обнаружение аномалий. Группировка пользователей по их поведению осуществляется с помощью самоорганизующихся карт Кохонена; для отображения пространственно-временных шаблонов поведения используется разработанная авторами модель визуализации BandView. Для обнаружения аномалий в поведении сотрудников предлагается механизм оценки значений пространственно-временных атрибутов движения. Отображение отклонений осуществляется с помощью тепловой карты, позволяющей аналитику с легкостью определить зону и интервал времени с подозрительной активностью. Подход апробирован на наборе данных, предоставленном в рамках конкурса VASTMiniChallenge-2 2016, который описывает перемещения сотрудников внутри здания организации.
выявление аномалий в траекториях, визуальная аналитика, паттерны поведения, оценка отклонений в поведении, тепловые карты