G - Physics – 06 – F
Patent
G - Physics
06
F
G06F 17/18 (2006.01)
Patent
CA 2543869
The invention relates to enterprise software for enabling organizations to apply business intelligence in an operational environment by integrating real- time transactional data with remote and disparate historical data to achieve true enterprise intelligence for maleficent activity detection, such as fraud and threat detection. It enables a workflow process comprising classification of data in remote disparate databases for identity verification, arbitration of fuzzy differences between data sets for detection of maleficent acts, and investigation of relationships between people, places and events using refined search techniques, analytical tools and visualization methods. The invention receives, verifies and classifies transaction datasets into predefined categories, enables detection and arbitration of ambiguities in the datasets, investigates high risk datasets, enables transaction datasets in a low risk category and disables transaction datasets in a high risk category. Remote similarity search agents are used to search disparate databases to ensure privacy of the information in the disparate databases.
L'invention concerne un logiciel d'entreprise permettant à des organisations d'appliquer une veille économique dans un environnement fonctionnel par intégration de données transactionnelles en temps réel avec des données historiques disparates et distantes afin de réaliser une veille d'entreprises réelle permettant de détecter une activité nuisible telle qu'une fraude ou une menace. Un processus de flux de travail consistant à classifier des données dans des bases de données disparates distantes permet de vérifier une identité, d'arbitrer des différences floues entre des ensembles de données permettant de détecter des actes nuisibles et de rechercher une relation entre des personnes, des lieux et des événements à l'aide de techniques de recherche, d'outils analytiques et de procédés de visualisation raffinés. L'invention permet de recevoir, de vérifier et de classifier des ensembles de données de transaction dans des catégories prédéfinies, de détecter et d'arbitrer des ambiguïtés dans ces ensembles de données, et de rechercher des ensembles de données à risque élevé, de classifier des ensembles de données de transaction dans une catégorie à faible risque et d'éliminer des ensembles de données de transaction d'une catégorie à risque élevé. On utilise des agents de recherche de similarités distants pour rechercher des bases de données disparates afin d'assurer la protection de la confidentialité de ces bases de données disparates.
Maring Blayne
Torres Michael
Infoglide Software Corporation
Mcfadden Fincham
LandOfFree
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