Visual analytics of dynamic computer network data

This paper presents how visual analytic techniques can be used for analyzing netflow information and thereby finding network attacks. Network security is a field of increasing importance, but also of increasing complexity. Today networks grow and are common in any larger company. At the same time the attacks increase and sensible data is less secure than before. Systems are built for analyzing network datasets in order to prevent file stealing or other large damages. Those systems try to use as much information as possible, but the large data amounts are difficult to be processed by human insight alone. In such cases automation methods can be of great help in preprocessing the data. On the other hand especially network security datasets with a lot of noise are hard to be solved completely by automation methods. Here human input can help to guide the calculation process. Visual analytics tries to combine both approaches. Most systems, built to solve this dilemma, are a collection of visualizations that show different aspects of a system. To give the user a simpler approach for analyzing such complex datasets, the presented system, named AnNetTe, was built around one clear three-step interaction pipeline. First the users get an overview of all available data and select a time range. Second they examine the interaction in the network and decide which connections to focus on. Third they explore how the network and the connections they selected interact with each other in detail. Every single step of this pipeline will be presented and by doing so, it will be shown how the best fitting visualization has been found. In the end this system is tested in a small user study and the results of their usability feedback are evaluated

Evaluation verfügbarer Visual Analytics Toolkits anhand von Benchmark-Datensätzen

Diese Arbeit dokumentiert die Analyse und Bewertung der drei Tools Spotfire, Tableau und QlikView. Diese sollten dabei im allgemeinen in Bezug auf ihre Eigenschaften als Datenanalysetools und im speziellen als Werkzeuge zur Analyse der VAST-Challenges 2008 und 2009 bewertet werden. Der Umfang der Datenarten teilt sich dabei in Geo-Daten, Social Networks und Text Analyse auf. Die Analyse der drei Tools anhand des entwickelten Bewertungskataloges konnte dabei Tableau im Sinne der Analyseparameter als geeignetstes Datenanalysetool bestimmen. Mit nur geringem Abstand in der gewichteten Bewertung, ist Spotfire ein ebenfalls gute geeignetes Tool zur Analyse der gegebenen Datensätze. QlikView schnitt im Gegensatz dazu in allen Kategorien unterdurchschnittlich ab. In der Benutzerfreundlichkeit liegen Tableau und Spotfire durch Usablity-Features wie Warnmeldungen und Redo/Undo, eine einfache Erlernbarkeit und ein intuitives Bedienkonzept im sehr guten Bereich. QlikView ist besonders als Einsteiger nur mit Hilfe des Tutorials effizient nutzbar. Zudem ist zum Einlesen und analysieren von Daten immer wieder eine Skriptsprache notwendig. Zwar sind allgemeine Usability Features auch hier umgesetzt, doch leider nicht durchgängig in den verschiedenen Anwendungsfällen. Im Bereich der Kollaborationsmöglichkeiten haben alle Tools nur mittelmäßig abgeschnitten. Rollenverteilungen, Änderungshistorie und das einfügen von Kommentaren waren nur selten, oder über Umwege zugänglich. Die Laufzeitumgebung der Tools wurde grundsätzlich auf den Desktop beschränkt. QlikView und Tableau verfügen zusätzlich um funktionsfähige Webviewer. Spotfire schnitt aufgrund einer notwendigen Internetverbindung zum Starten der Desktopversion und dem fehlenden Webviewer schlechter ab. Im Bereich der Automatisierung der Importe oder der Analyse über Makros lagen alle drei Tools im schlechten Bereich. Die Belastbarkeit war in allen Analysen sehr gut. Ladezeiten wurden nicht bemerkt und auch die Analysen waren in Bezug auf Anzahl der Visualisierungen, Platz bedarf und ähnliche Kriterien nicht beschränkt. Größere Datensätze als die zu untersuchenden Challenges wurde nicht getestet. Im Bereich der Textanalyse haben alle drei Tool keinerlei Features geboten. QlikView konnte über eine Erweiterung Tag-Clouds erstellen, doch abgesehen davon wurden unstrukturierte Datensätze nicht unterstützt. Trotz der vielversprechenden Kooperation von Attivio mit QlikView und Spotfire, war eine Einbindung von Attivio als Erweiterung in die beiden Tools nicht möglich. In der Analyse von Geodaten bieten alle drei Tools die Möglichkeit über Scatterplots bekannte Kartendatensätze einzubinden. Allein Tableau verfügt über eine integrierte Kartensammlung, welche die Geoanalyse um einiges vereinfacht. Dadurch wird eine verstärkte Interaktion mit der Visualisierung möglich und Parameter wie die Höhenlage zugänglich. Auf QlikView ist das Kartenmaterial über die Erweiterung CloudMadeMaps integrierbar. In der Analyse von Netzwerken bietet nur Spotfire eine Möglichkeit zur Visualisierung von Graphen. In QlikView und Tableau können solche Datensätze nur über Tabellen und Filter analysiert werden. Auch die Umsetzung in Spotfire bietet nur eine Eingeschränkte Graph- Visualisierung von Netzwerkdaten. Es besteht nirgends die Möglichkeit zur Erstellung von Treemaps oder anderen parametrisierten Graph-Visualisierungen. Im Bereich der allgemeinen statistischen Visualisierungen bieten alle Tools die meisten Visualisierungstypen. Im Bereich der Multivariaten Daten sind alle Tools weniger gut ausgestattet, aber auch hier sind Basis-Visualisierungen möglich. Die Importmöglichkeiten sind bei Tableau durch den möglichen Anschluss an Datenbanksysteme zusätzlich zu den gängigen Datensatzfiles am ausgeprägtesten. In Spotfire werden alle gängigen File-Typen unterstützt, während QlikView auf Excel-Dokumente beschränkt ist. Die Interaktionsmöglichkeiten innerhalb des Tools sind sowohl bei Spotfire, als auch bei Tableau sehr gut ausgearbeitet. QlikView bietet hingegen nur sehr eingeschränkte Interaktionen und löst die meisten Eingaben über Menüfelder. Der Export ist in allen Tools gleichermaßen eingeschränkt. Bilder, PDFs und die allgemeine Speicherung des Dokumentes werden von allen unterstützt. Tableau bietet zusätzlich den Export als interaktives HTML-Dokument. Insgesamt ist keines der Tools zu einer vollständigen Analyse der drei Challenges in der Lage. Oftmals muss auf externe Tools zurückgegriffen werden. Dennoch ist ein erster Überblick über die Datensätze mit den drei Tools schnell erreichbar und auch erste Ergebnisse können so schnell vorweg gegriffen werden

Coordination Polymers Based on [Cp*FeACHTUNGTRENUNG(h5-P5)]:\ud MAS NMR Studies

Slow diffusion reactions of the pentaphosphaferrocene ['CP AST'FE'('eta POT. 5-'P IND. 5')] ('CP AST'='eta POT. 5'- 'C IND. 5''ME IND. 5'. (1)) with 'CU'X (X='CL', 'BR', I) in different stoichiometric ratios and solvent mixtures result in the formation of one- and two-dimensional polymeric compounds 2-6 with molecular formula '[{'CU'('mü'-X)}-{'CP AST''FE'('mü IND.3','eta POT. 5':'eta POT. 1':'eta POT. 1'-'P IND. 5')}] IND. n' (X='CL' (2a), I (2'c)), '[{'CU'('mü'-I)}-{'CP AST''FE'('mü IND.3','eta POT. 5':'eta POT. 1':'eta POT. 1'-'P IND. 5')}] IND. n'(3), '[{'CU'('mü'-X)}-{'CP AST''FE'('mü IND.4','eta POT. 5':'eta POT. 1':'eta POT. 1'-'P IND. 5')}] IND. n' (X='CL' (4a), 'BR' (4b), I (4c), 'BR' (4'b), I (4'c)), '[{'CU IND.3''('mü'-I) IND. 2'('mü IND. 3'-I)}- {'CP AST''FE'('mü IND. 5','eta POT. 5':'eta POT. 1':'eta POT. 1':'eta POT. 1''P IND. 5')}] IND n' (5) and '[{'CU IND. 4''('mü'-X) IND. 4'(C'H IND. 3'CN)}- {'CP AST''FE'('mü IND. 7','eta POT. 5':'eta POT. 2':'eta POT. 1':'eta POT 1':'eta POT. 1'-'P IND. 5')}] IND n'(X='CL' (6a), 'BR' (6b)), respectively. The polymeric compounds have been characterised by single-crystal X-ray diffraction analyses and, for selected examples, by magic angle spinning (MAS) NMR spectroscopy. The solidstate structures demonstrate the versatile coordination modes of the cyclo-'P IND. 5' ligand of 1, extending from two to five coordinating phosphorus atoms in either 'sigma' or 'sigma'-and-'pi' fashion. In compounds 2a, 2'c and 3, two phosphorus atoms of 1 coordinate to copper atoms in a 1,2 coordination mode (2a, 2'c) and an unprecedented 1,3 coordination mode (3) to form one-dimensional polymers. Compounds 4a-c, 4'b, 4'c and 5 represent two-dimensional coordination polymers. In compounds 4, three phosphorus atoms coordinate to copper atoms in a 1,2,4 coordination mode, whereas in 5 the cyclo-'P IND. 5' ligand binds in an unprecedented 1,2,3,4 coordination mode. The crystal structures of 6a,b display a tilted tube, in which all P atoms of the cyclo-'P IND. 5' ligand are coordinated to copper atoms in 'sigma'- and 'pi'-bonding modes.Deutsche Forschungsgemeinschaft (projects Sche 384/26- 1 and Ec168/10, “Supramolecular Aggregations

Neue Pentaphosphaferrocene [New Pentaphosphaferrocenes]

By cothermolysis of [CpRFe(CO)2]2 [CpR = η5-C5(CH2Ph)5 (Cpbn) (1) and η5-C5Me4C2H4SMe (CpS) (2)] with P4 phosphorus two novel pentaphosphaferrocenes of the formula [CpRFe(η5-P5)] [CpR = CpS (3), Cpbn (4)] have been synthesised and comprehensively characterised. These two products represent the first derivatives of this class of compounds with a functionalised as well as a sterically bulky adjacent cyclopentadienyl ligand. The pentabenzylcyclopentadienyl derivative 4 as well as both of the starting materials [CpRFe(CO)2]2 1 and 2 have been additionally characterised by X-ray diffraction structure determinations. The pentaphosphaferrocene 4 represents in the crystal lattice highly aggregated units via intra- and intermolecular π-stacking interactions of the phenyl rings of the Cpbn ligand

Formation of Spherical Giant Molecules and Dynamic Behaviour of Supramolecular Assemblies Based on Pn-Ligand Complexes

We report herein on our concept of using En-ligand complexes (E = P, As) as linking units for the creation of novel supramolecular ensembles. The reaction of these complexes with Group 11 metal salts of coordinating anions leads to the formation of insoluble oligomers, 1D and 2D polymers as well as soluble spherical nanoscaled clusters. In contrast, the reaction of En-ligand complexes with Group 11 metal salts of weakly coordinating anions yields soluble oligomers and polymers, which display monomer-oligomer equilibria in solution