|
VisuaLinks platform ve veritabanı bağımsız olarak bir ya da birden fazla veritabanı içerisinde yer alan veriler arasındaki ilişkileri, veri desenini, veri içerisinde saklı ağları keşfetmeyi sağlayan Web Tabanlı bir görsel ve ilişkisel analiz yazılımıdır.
VisuaLinks kullanımı ile analizler gerçekleştirilirken ağ ortamında analistler birbirleri ile işbirliği içerisinde analizlerini gerçekleştirebilir, bulgularını biribirleri ile paylaşabilirler. Analiz tamamlandığında, rapor sihirbazı ile analiz sonuçları kullanıcılar tarafından özelleştirilmiş raporlar haline dönüştürülebilir. Çalışma sonuçları HTML, XML, resim ya da text dosyası dahil olmak üzere farklı formatlarda kaydedilebilir. Ayrıca, VisuaLinks içerisinde gerçekleştirilen analizler I2 formatında da kaydedilebilir.
Visualinks İstemci/Sunucu mimarisi ile herhangi bir donanımsal kilit gerektirmeksizin ağ ortamında SQL tabanlı bir yada birden fazla veri şeması ya da veritabanına mevcut yapı üzerinde herhangi bir değişiklik gerektirmeksizin bağlanarak ölçeklenebilir uçtan uca maliyet etkin bir çözüm sunar.
- Visualinks birden fazla veri şeması ya da veritabanına zahmetsiz bir şekilde aynı anda bağlanarak görsel ve ilişkisel analizler yapmaya imkan tanır.
VisuaLinks veri şemalarına ya da veritabanlarına doğrudan bağlanarak farklı kaynaklarda yer alan verilerin ortak bir çatı içerisinde entegre edilerek görsel ve ilişkisel analizinin Web Tabanlı olarak gerçekleştirilebilmesine imkan tanır. VisuaLinks ile Veritabanı bağlantısı veritabanlarının mevcut yapısı üzerinde herhangi bir değişiklik gerektirmeksizin çok kısa bir sürede gerçekleştirilir. VisuaLinks, verinin ana kaynağı olan veritabanları üzerinde doğrudan bağlantı gerçekleştirmesi nedeniyle analiz öncesi analize tabii tutulacak verilerin veritabanı içerisinden yeni bir kaynağa aktarılması ihtiyacını ortadan kaldırır.
VisuaLinks kullanımıyla kurumlar, fiziksel olarak farklı mekanlarda yer alan ve/veya farklı ilişkisel veritabanı yazılımları içerisinde yer alan verileri arasında çok kısa bir sürede entegrasyon gerçekleştirerek analize başlayabilir. Bu özelliği ile VisuaLinks kurumlar arası veri entegrasyonu ve veri analizini de mümkün kılmaktadır. Örneğin; VisuaLinks Kullanımı ile Emniyet Genel Müdürlüğü ,başka herhangi bir ek entegrasyon desteği gerektirmeksizin, T.C Maliye Bakanlığında yer alan bir Oracle Veritabanı ile Emniyet Genel Müdürlüğü içerisinde yer alan SQL Server veritabanına aynı anda doğrudan bağlanabilir ve her iki veri tabanı içerisinde yer alan verilere doğrudan ulaşmak suretiyle analizler gerçekleştirebilir veya benzer şekilde Emniyet Genel Müdürlüğü içerisidne yer alan bir Oracle veritabanı ile SQL Server veritabanına aynı anda bağlanarak analizler gerçekleştirilmesini mümkün kılar.
VisuaLinks Teknik Bilgiler:
VisuaLinks ölçeklenebilir, esnek ve donanımsal herhangi bir güvenlik çözümü gerektirmeksizin yapılandırılabilir şekilde İstemci/Sunucu mimaride tasarlanmıştır. Tek bir ürün ve eş zamanlı kullanıcı tabanlı lisanslama ile, Veritabanı üzerinde herhangi bir değişiklik gerektirmeksizin SQL uyumlu bir ya da birden fazla veri şemasına ya da veritabanı üzerinde yapılandırılarak çok kısa sürede devreye alınabilir. VisuaLinks İstemci Katmanı, Sunucu Katmanı ve Veri Katmanı olmak üzere üç katmandan oluşmaktadır.
İstemci Katmanı: VisuaLinks Client
Bu katman üzerinden Sistem Yönetimi, Veri Modelleme ve Analiz işlevler Web Tabanlı olarak yetki seviyesine göre kullanıcılar tarafından yerine getirilebilir.
Sistem Yöneticisi “Sistem Yönetimi” arayüzü yardımıyla en temel anlamda Web Tabanlı olarak yeni kullanıcılar tanımlayabilir, kullanıcı grupları oluşturabilir kullanıcıların erişebileceği fonksiyonaliteleri sınırlandırabilir, son kullanıcıların gerçekleştirdikleri işlemlere yönelik olarak detaylı sistem loglarına bakabilir. Ayrıca bu arayüz yardımıyla Sistem Yöneticisi VisuaLinks’in farklı veri kaynaklarına bağlanmasını temin eder.
“Veri Modelleme” arayüzü kullanımı ile VisuaLinks’in bağlandığı veri kaynakları hakkında bilgi sahibi yetkili kullanıcılar son kullanıcılar tarafından kullanılmak üzere gerçekleştirilecek analizlerde kullanılacak veri modellerini oluştururlar. Oluşturulan veri modelleri yardımıyla nesneler arasında aranan ilişkiler tespit edilmiş olur (örneğin veritabanı içerisinde yer alan x tablosundaki şahıs nesnesi ile aynı veritabanı içerisinde yer alan veya bir başka veritabanı içerisindeki y tablosunda yer alan kimlik numarası arasında ilişkilendirme).
Son kullanıcılar yetkileri kapsamında , “Analiz” arayüzünü kullanarak oluşturulmuş veri modellerini kullanmak suretiyle veri kaynakları üzerinde anlık sorgular gerçekleştirebilir, sorgu sonuçları üzerinde çeşitli analizler yaparak veri ilişkilerinin ve veri deseninin 3 boyutlu görsel gösterimini sağlayabilirler. Ayrıca, analiz sonuçları raporlama sihirbazı kullanımıyla farklı formatlarda raporlar haline getirilebilir.
Sunumcu Katmanı: Visual Clarity Server
Sunucu katmanı, veri kaynaklarına oluşturulan bağlantıların, kullanıcı bağlantılarının , güvenlik ayarlarının ve VisuaLinks uygulamasının iş mantığını oluşturan dinamik hizmet bileşenlerinin korunup sürdürülmesini temin eder. Bütün bu bileşenler Visual Clarity Server sunucu tarafında başlatıldığında devreye girer ve istemci katmanından gelen istekler doğrultusunda kullanıcıların hizmetine sunulur.
Veri Katmanı
Veri Katmanı Sunumcu Katmanı (Visual Clarity Server) tarafından erişilen veriye ilişkindir. Bu katman istenilen sayıda farklı ilişkisel veri tabanından veya farklı veri katmanlarına proxy görevi gören sunuculardan oluşabilir. Veri katmanına erişim Visual Clarity Server (sunumcu katmanı)’nın güvenlik ayarları ile kontrol edilmektedir. Veri katmanına erişim ayrıca veritabanı içerisinden İstemci Katmanı üzerinden kullanıcılara iletilecek değerleri belirleyen veri modelleme süreci ile de sıkı bir şekilde kontrol edilmektedir.
VisuaLinks Bütünleşik Hizmet Bileşenleri
Web tabanlı öleçeklenebilir maliyet etkin bir görsel ve ilişkisel analiz programı olan VisuaLinks tek bir ürün çatısı altında eş zamanlı kullanıcı tabanlı lisanslama modeli ile veri keşfini ve veriler arası ilişkilerin tespitini kolaylaştırmak amacıyla bütünleşik hizmet bileşenleri bulundurmaktadır. Bu hizmet bileşenleri kullanıcıların veri keşfine yönelik ileri seviye analizler gerçekleştirmesine ve veri içerisinde mevcut bozuklukların giderilmesine imkan tanımaktadır.
Veri Modelleme Hizmet Bileşeni
Veri Modelleme hizmet bileşeni veritabanı içerisinde yer alan alanların tutarlı tek bir arayüz içerisinden sunumunu sağlar. Veri Modelleme hizmet bileşeni yetkili kullanıcıların İstemci Katmanı üzerinden analiz amacıyla kullanılacak bilgi kaynaklarını ve analiz amacıyla kullanılacak veriyi tanımlamasına imkan kılar. Veri modelleri analize temel oluşturmak üzere, veri tipleri ve nitelikleri ile veri içerisinde mevcut ilişkileri tanımlayarak kullanıcılara veritabanı yapısının karmaşasından arındırılmış bir analiz süreci sağlar. Veri modelleme hizmet bileşeni veri modelleme ile sorumlu kullanıcılara veritabanı bağlantılarını doğrulatan, veri tablolarına ön izleme sağlayan ve veri dönüşüm araçları sağlayan kullanımı kolay bir modelleme sihirbazı temin eder.
Veri Modelleme Örneği:
Potensiyel suç aktivitelerini tespit etmek üzere bir kurum Araç Kayıt Veritabanı, T.C Kimlik No (Mernis) veritabanı ve Banka İşlemleri veritabanlarından hareketle analiz gerçekleştirmek istemektedir.
Veri Modelleme Bileşeni analizi gerçekleştirmek isteyen kuruma farklı kaynaklarda yer alan veri şemalarını ortak bir yapı altında görüntülemeyi ve analiz açısından önem arz eden tablolar ile veri alanlarını seçmeyi mümkün kılar. Bu seçimi müteakip analistler seçilen veri alanlarına yönelik veriyi yükleyebilir, bu veri alanları üzerinde sorgulamalar gerçekleştirererk detaylı analizler yapabilirler.
Veri Madenciliği Bileşeni
Veri Madenciliği Bileşeni ilintili bilgilere ilişkin veri kümelerinin ya da ağlarının ortaya çıkarılmasını temin amacıyla tasarlanmıştır. Veri Madenciliği Bileşeni belirli bir bağlantı ile birbiriyle ilişkili veri tiplerini tespit etmek amcacıyla veri arama işlemini gerçekleştirir. Bu bileşen daha detaylı bir analiz ve araştırma için hedef oluşturabilecek birbirleriyle bağlantılı veri nesnelerini ortaya çıkarmak için gizli ilişki ağlarını ve bağlantılı varlıkları bulur.
Veri kaynağının tamamını tarayarak yakından bağlantılı alanları ve ilintili bilgi alanlarını tespit etmeyi temin eden Veri Madenciliği Bileşeni, geniş veri kaynakları içerisinden detaylı analize tabii tutulacak alt veri setini belirlemek için kullanılabilecek etkin bir araçtır. Veri Madenciliği bileşeni kullanılırken veri kaynağı içerisinde incelenecek veri büyüklüğü sınırlandırılabilir.
Veri Ayıklama Bileşeni (DisAmbiguator)
Veri Ayıklama bileşeni veri setlerindeki dengesizlikleri gidermeyi sağlayan bir veri temizleme ve veri dönüşüm aracıdır. Hemen hemen her veri tabanı içerisinde veri giriş hatalarından kaynaklanan hatalar, kayıp değerler, format uyumsuzlukları varolabilir. Ayıklama Bileşeni tutarsız, eksik ve hatalı veri değerlerini tespit etmek ve bu dengesizikleri veritabanı üzerinde bir değişiklik yapmaksızın analizler sırasında düzeltmek için tasarlanmıştır. Yetkili Kullanıcılar Ayıklama bileşeninin halihazırda mevcut fonksiyonlarını kullanalarak veri dönüşümleri ve temizleme işlemleri gerçekleştirilebilir ya da veri dönüşüm/temizleme işlemleri için yeni algoritmalar tanımlanabilir.
Veri Ayıklama Örneği:
Veri Temizleme:
Veritabanı içerisinde “Telefon Numarası ” alanı uygulama kullanıcıları tarafından farklı formatlarda girilmiş bulunmaktadır. Veritabanı içerisinde Telefon Numarası alanı içerisinde 3124384883; 312-210020; 03123123575 vb. Şekillerde veri girişleri mevcuttur. Belirsizlik temizleme bileşenini kullanarak “Telefon Numarası” alanı içerisinde yer alan tüm veri girişlerinin analizler sırasında kullanıcılara (AlanKodu)TelefonNumarası { (312) 4384883} şeklinde dönüştürülerek tek bir formatta gösterilmesini temin edebiliriz. Benzer şekilde alan kodu girilmemiş telefon numaraları için “Adres alanı” içerisinde yer alan “İl” bilgisinden üç haneli eksik alan kodu bilgisinin analizler sırasında analistler için tamamlanmasını temin edebilir.
Veri Dönüşümü:
Veritabanı içerisinde yer alan “Adres” bilgisinden hareketle bazı adresler arasındaki yaklaşık mesafeyi hesap etmek gerekmektedir. Posta Kodu bilgisi ve posta kodlarının oluşturulma algoritmasından hareketle adresler arasındaki mesafenin tespit edilmesini sağlar. Ya da benzer şekilde evritabanı içerisinde yer alan Kredi Kaertı Numarası veya Vatandaşlık Numarası bilgileri arasında gerçek olmayan kredi kartı numarası ya da yanlış Vatandaşlık Numarası girilmiş olabilir. Bu bilgiler arasından sadece yanlış olanları tespit edilerek sadece bu kayıtların analizler sırasında kullanılmasını temin edebilir.
Harita Bileşeni
VisuaLinks Harita bileşeni kullanıcılara coğrafi referansa sahip bilgilerin harita üzerinde gösterilmesine imkan tanır. Kullanıcılara adres bilgilerini coğrafi referansa dönüştürme mkanı da verir. Katmanlı, sembolize edilebilen vektör formatlı özel tanımlanmış haritaları ullanabilen VisuaLinks, harita üzerinde gösterilen sonuçların basılmasına, saklanmasına ya da diğer kullanıcılarla paylaşılmasına olanak tanır.
Veritabanı Sorgulama Bileşeni
Sorgulama bileşeni kullanıcılara veri kaynağı içerisinden hedeflenen bilginin belirli bir kritere uygun olarak bulunarak yüklenmesini sağlar. Veritabanı Sorgulama bileşeni sorgulama sürecinde kullanıcıları bir arama sihirbazı yardımıyla yönlendirerek sorgulama içerisinde kullanılacak veri kaynakları, veri tipleri vb.’lerini seçme imkanı tanır.
Sorgulama Bileşeni basit ya da kompleks sorguları, veri seti içerisinden mümkün olan en iyi sorgu sonuçlarını getirmeyi sağlayan sorgulama alagoritmalarına uygun olarak gerçekleştirir. Sorgulamalar kullanıcılar tarafından seçilebilir çok sayıda arama kriterine (eşittir; daha büyük olan; daha küçük olan ;ile başlayan; içeren vb.) göre gerçekleştirilir. Sorgulama bileşeni içerisinde ayrıca sorgu sonuçlarının arama kriterlerine uygun ve eksiksiz olmasını temin eden konfigüre edilebilir veri eşleştirme araçları mevcuttur.
Tam ve eksiksiz bir analizi temin etmek amacıyla sorgulama sonucunda kullanıcılara elde edilen veri setinin yanı sıra bu veri seti içerisinde elde edilen verilerin nitelikleri ve ilişkileri ile meta data özellikleri de sunulur.
Veritabanı Sorgulama Örneği.
Telekomünikasyon Firmaları veritabanları içerisinde telefon abone bilgileri ve görüşme bilgilerini bulundurmaktadır. Bir suç şebekesini ortaya çıkarmak için VisuaLinks ile bu firmaların abone bilgileri veritabanına ve görüşme bilgileri veri tabanına bağlanarak bir veri modeli oluşturulabilir ve bu veri modelinden hareketle kullanıcılar basit ya da gelişmiş sorgular gerçekleştirebilir (Örneğin Hem Turkcell hem Telsim abonesi bir şahsın belirli bir tarihte yarımşar saat ara ile iki farklı lokasyondan gerçekleştirdiği telefon konuşmaları ve onun aradığı kişilerin aynı gün içerisinde konuştukları diğer kişilerin ve bu kişilerin yerlerinin tespit edilmesi)
Veri Alarmı Bileşeni (DATAlertsTM )
Veri Alarmı Bileşeni kullanıcılara daha önceden belirlenmiş bir olay meydan geldiğinde bunu bildiren bir uyarı sistemidir. Veri Alarmı Bileşeni, kullanıcıların uyarıyı tetikleyecek olay ya da olayları tanımlamasına imkan tanır. Bu bileşen yardımıyla kullanıcılar veritabanı içerisine beklenen belirli bir tip veri girildiğinde ya da mevcut bir veri belirli bir şekilde değiştiğinde uyarı oluşturulmasını temin edebilirler. Dolayısı ile bu bileşen, kullanıcılara analizlerine temel oluşturacak kritik bir bilginin gerçekleşip gerçekleşmediğini gerçek zamanlı olarak kontrol etme imkanı tanır.
Veri Alarmı Örneği:
Bir suç örgütüne ilişkin banka para hareketlerinin analizi neticesinde elde edilen veri deseni gereği şüpheli şahsın bir başka şahsa para göndermesi beklenmektedir. Analizi gerçekleştiren kişi ,Veri Alarm Bileşenini kullanılarak, soruşturmayı gerçekleştiren yetkililere bu para hereketi gerçekleştiği anda e-mail atılmasını sağlayabilir.
Çoğul Veri Ayıklama Bileşeni
Veri kaynakları içerisinde çoğul olması muhtemel verilerin ortaya çıkarılmasını sağlar. Bu bileşen kullanıcı tarafından tanımlanmış anahtarlar ile eşleşen nitelik değerlerini bularak tekrarlanmış veri girişlerini tespit eder.
Duplikasyon Ayıklama bileşeninin değer eşleştirme algoritmaları string, rakam ya da tarih her ne kombinasyonda olursa olsun her türlü değer tipine uygulanabilir. Çoğul Veri Ayıklama Bileşeni bir ya da birden fazla nitelik değerlerinin birebir tam eşleştirmesi veya nitelik değerlerinin yaklaşık eşleştirmesini gerçekleştirmek için kullanılabilir.
Çoğul Veri Ayıklama Bileşeni, veri setleri içerisinde yer alan tekrarlanmış verileri ve hatalı bilgileri temizlemek için etkin bir araçtır.
Veri Özetleme Bileşeni
Ver Özetleme bileşeni veritabanını belirli bir bilgi setine göre sorgulayarak üst seviye özetini oluşturur. Özetleme bileşeni özellikle veri içerisinde saklı genel trendi tespit etmek amacıyla kullanılan bir araçtır. Süratli bir şekilde belirli bir nesne ya da varlığa göre veri seti içerisindeki değerlerin dağılımını bularak hatalı değerlerin ortaya çıkarılması konusunda da kullanıcılara yardımcı olabilir.
Özetleme bileşeni nitelik değerlerini sayarak kullanıcı tarafından belirtilen şekilde gruplandırır. Bu bileşen ayrıca, nümerik alanlarda minimum; maksimum; ortalama ve toplam olmak üzere istatistiksel değerler oluşturabilir.
Bileşen üst seviye özetleme gerçekleştirmeden önce belirli kriterlere uygun sorgu gerçekleştirecek şekilde de ayarlanabilir.
Veri Özetleme Örneği:
İki banka hesabına ilişkin para hareketleri ile iki kişi arasında geçen telefon konuşmaları arasında bir ilişki olduğu, taraflar biribirni aradıktan sonra para transferlerinin gerçekleştiği varsayılmaktadır. Özetleme fonksiyonunu kullanarak bu iki kişinin birbirini toplam kaç kere aradığı tespit edebilir ve para hareketleri kullanılarak her telefon konuşması sonrasında banka hesabında oluşması beklenen ortalama para hareketi tespit edilebilir. Belirli bir banka hesabında meydana gelen günlük para giriş ve çıkış hareketlerinin sayısı kolaylıkla tespit edilebilir veya iki kişi arasında gerçekleştirilen günlük ortalama konuşma süresi hesaplanabilir.
Kelime Sayma Bileşeni
Kelime Sayma Bileşeni kullanıcılar tarafından seçilen niteliklere ilişkin değerlerin istatistiksel özetini çıkarmayı sağlar. Bileşen, bir niteliğe ilişkin tekil değerleri ve bu değerlerin nitelik içerisinde kaç kez tekrarlandığını belirler.
Bileşen kullanıcılara sonuç seti içerisinde getirilmesini istemediği ve dolayısı ile sayım sırasında göz ardı edilmesi istenen değerleri belirleme imkanı tanır. Gözardı listesi kullanıcı terchine bağlı olarak dinamik ya da statik olarak oluşturulabilir.
Kelime Sayma bileşeni kullanıcı tarafından belirlenen kriterlere uygun olarak tekil değerler listesi ve bu tekil değerlerin kaç kez tekrarlandığını belirler. Oluşan bu liste büyük bir veriset içerisinde analize başlangıç noktası olarak kullanılabilir.
Kelime Sayma Örneği:
Veritabanı içerisinde “hırsızlık” suçu işlemiş sahışların tespitinden hareketle en fazla hırsızlık suçu işlemiş ilk 10 Şahıstan hareketle analize başlanabilir. Benzer şekilde telefon kayıtlarının analizi sırasında analize esas olarak biribirleri ile aynı gün içerisinde en az 2 defa görüşme gerçekleştirmiş kişiler alınabilir.
İsim Eşleştirme Bileşeni
İsim Eşleştirme Bileşeni belirsiz ve hatalı verinin ortaya çıkarılması amacıyla kullanılır. Bileşen fonetik algoritmalar kullanarak birbirlerine yakın değerlerdeki veri girişlerini tespit eder ve. Fonetik algoritmalar kullanması nedeniyle bileşen çoğul verileri bulması açısından özellikle veri kaynaklarının entegrasyonu sırasında kritik önem taşıyan bir araçtır Bileşen kullanıcılar tarafından farklı veri tiplerine ve aramalara uygulanacak şekilde konfigüre edilebilir
İsim Eşleştirme Örneği
Veritabanı içerisinde İsim Eşleştirme Bileşeni kullanılarak yapılan bir adres sorgulaması neticesinde 123 Cinnah Cad. Kaydı ile birlikte veri girişinden kaynaklanan hatalarda gözönünde bulundurularak:
123 Cinnah Cd; 123 Cinah Caddesi vb .kayıtlarda geri döner
Bilgi Seti Bileşeni
Birbirleriyle ilintili veriler grubuna Bilgi Seti denmektedir ve Bilgi Setleri Veri modelleri oluşturulurken tanımlanır. Birden fazla veri kaynağının bir model altında bir arada toplanması ile oluşturulabilir. Bilgi Setleri analiz gerçekleştiren kullanıcılara veri tiplerine, veri niteliklerine, ilişkilerine ve veri kayanağında mevcut veriye ilişkin bilgi sağlayan meta-data ya ulaşma imkanı tanır.
Bilgi setinin büyüklüğü bilgi seti oluşturulurken kullanılan veri kaynağına bağlıdır- tek bir metin dosyası veri kayanağı olarak kullanılabileceği gibi çok büyük bir ilişkisek veritabanı da veri kaynağı olarak kullanılabilir. Bilgi Setinin oluşturulması kullanıcılara veri tipine göre farklı veri kaynaklarını ortak bir çatı altında sorgulama imkanı tanır.
VisuaLinks Yurtiçi ve Yurt Dışı Önemli Referanslar
|
Emniyet Genel Müdürlüğü, Asayiş Dairesi Başkanlığı - Türkiye
|
|
ADCS
|
|
Anti Money Laundering Office (AMLO)
|
|
Arizona Attorney General`s Office
|
|
Baltimore City Police Department
|
|
BBN Technologies
|
|
Booz Allen Hamilton
|
|
Central Intelligence Agency (CIA)
|
|
Counterintelligence Field Activity (CIFA)
|
|
Computer Sciences Corporation (CSC)
|
|
Concurrent Technologies Corporation (CTC)
|
|
Defense Information Systems Agency (DISA)
|
|
Defense Intelligence Agency (DIA)
|
|
Deloitte & Touche - Forensics Group
|
|
U.S. Department of Defense (DoD)
|
|
U.S. Department of Justice (DOJ)
|
|
Evidence Based Research, Inc. (EBR)
|
|
Federal Bureau of Investigations (FBI)
|
|
Financial Crimes Enforcement Network (FinCEN)
|
|
Financial Supervisory Service - FSS (Korea)
|
|
First Data Corporation
|
|
Florida Department of Law Enforcement
|
|
General Dynamics Corporation
|
|
General Dynamics Information Systems and Technology (formerly Veridian Corporation)
|
|
Global Infotech
|
|
Harris Corp.
|
|
High Intensity Drug Trafficking Area (HIDTA)
|
|
In-Q-Tel
|
|
Korea Financial Intelligence Unit (KoFIU)
|
|
Korean Insurance Agency
|
|
HM Customs and Excise
|
|
Internal Revenue Service (IRS)
|
|
|
John Hopkins University Applied Physics Laboratory
|
|
Joint Intelligence Virtual Architecture (JIVA)
|
|
KPMG - Forensics Group
|
|
Lockheed Martin
|
|
ManTech International Corporation
|
|
Ministry of Finance Republic of Poland
|
|
MITRE Corporation
|
|
MTC Services Corp.
|
|
National Geospatial-Intelligence Agency
(formerly the National Imagery and Mapping Agency)
|
|
Norseman, Inc.
|
|
U.S. Northern Command (USNORTHCOM)
|
|
Northrop Grumman Corporation
|
|
Pacific Northwest National Laboratory (PNNL)
|
|
Perot Systems Corporation
|
|
ObjectFX Corporation
|
|
Oklahoma Bureau of Narcotics & Dangerous Drugs Control
|
|
ORINCON Corporation, Inc.
|
|
Office of National Drug Control Policy
|
|
Office of Naval Intelligence (ONI)
|
|
Science Applications International Corporation (SAIC)
|
|
U.S. Special Operations Command (USSOCOM)
|
|
U.S. Southern Command (USSOUTHCOM)
|
|
SRA International Inc.
|
|
Space and Naval Warfare Systems Command (SPAWAR)
|
|
U.S. Space Command
|
|
The Analysis Corporation (TAC)
|
|
U.S. Customs & Border Protection
|
|
U.S. Marine Corps
|
|
|