大數據視覺化是一個熱門話題。在資訊安全領域，由於許多企業希望將大數據轉化為各種形式的資訊視覺化，以獲得更深的洞察力、更好的決策能力和更强的自動處理能力，數據視覺化已成為網路安全技術的一個重要趨勢。
作者：來源：呂蒙科技期刊| 2015-09-17 11:33
收藏
分享
大數據視覺化是一個熱門話題。在資訊安全領域，由於許多企業希望將大數據轉化為各種形式的資訊視覺化，以獲得更深的洞察力、更好的決策能力和更强的自動處理能力，數據視覺化已成為網路安全技術的一個重要趨勢。
1、什麼是網路安全視覺化
襲擊是從哪裡開始的？目的何在？最常被攻擊的地方是哪裡。。。通過大數據網路安全視覺化，我們可以在幾秒鐘內回答這些問題，這就是視覺化帶來的效率。大數據網路安全視覺化不僅可以讓我們更容易感知網路資料資訊，快速識別風險，還可以對事件進行分類，甚至預測攻擊趨勢。但是我們該怎麼辦呢？
1.1故事+數據+設計=視覺化
在進行視覺化之前，最好從一個問題開始。你為什麼要做視覺化，你想從中瞭解什麼？你在尋找一種迴圈模式嗎？還是多個變數之間的聯系？异常值？空間關係？例如，政府機構希望瞭解漏洞在全國各個行業的分布情况，以及哪個行業和地區的漏洞數量最多；另一個例子是，企業希望瞭解內部訪問、是否存在惡意行為或企業資產的狀況。簡言之，找出你的視覺設計目的是什麼，你想講什麼樣的故事，以及你打算告訴誰。
大數據視覺化
對於一個故事，您還需要找到數據並具有處理數據的能力。圖1是一個視覺化參攷模型，反映了一系列資料轉換過程：
我們擁有原始數據，並通過對原始數據的標準化和結構化處理將其組織到資料表中。
這些值將轉換為視覺結構（包括形狀、位置、大小、值、方向、顏色、紋理等）並以視覺管道顯示。例如，將高、中、低風險轉換為紅色、黃色和藍色等顏色，並將值轉換為大小。
結合視覺結構，將其轉換為圖形並傳遞給用戶。用戶通過人機交互進行反向轉換，以更好地瞭解數據背後的問題和規律。
最後，我們必須選擇一些好的視覺化方法。例如，要理解關係，建議選擇一個網格圖，或者通過距離，關係是近的，關係是遠的。
總之，一個好的故事、大量的資料處理和一些設計方法構成了視覺化。
1.2視覺設計過程
大數據視覺化
一個好的過程可以事半功倍。視覺化設計過程主要包括資料分析、圖形匹配、圖形優化和檢查測試。首先，在瞭解需求的基礎上，分析需要顯示哪些數據，包括中繼資料、數據維度、查看視角等；其次，利用視覺化工具，根據固化的圖表類型，快速製作各種圖表；然後優化細節；最後，檢查測試。
具體來說，我們通過兩個案例進行分析。
|
