「大数据可视化」大数据网络安全可视化图，资料可视化就是以图表或表格的形式显示资讯。要想实现成功的可视化，就必须把数据或信息转换为可视形式，从而能够分析或报告数据的特性以及数据项或属性之间的关系。可视化的目的是形成人的视觉信息解释和信息的意境模型。

资料可视化就是以图表或表格的形式显示资讯。要想实现成功的可视化，就必须把数据或信息转换为可视形式，从而能够分析或报告数据的特性以及数据项或属性之间的关系。可视化的目的是形成人的视觉信息解释和信息的意境模型。

大数据可视化是当前信息安全领域的一个热点问题，也因为许多企业想要将大数据转化成各种形式的信息可视化，以获得更深层次的洞察力、更好的决策力和更强的自动化处理能力，数据可视化已成为网络安全技术的一个重要发展方向。

什么是网络安全可视化?

袭击发生在哪里?目标何在?哪里受攻击最频繁…通过大数据网络安全可视化图，我们可以在几秒钟内得到答案，这就是可视化带给我们的效率。大数据网络安全的可视化不仅使人们更容易地感知网络数据信息，快速地识别风险，而且还可以对事件进行分类，甚至可以对攻击趋势作出预测。但是，该怎么办呢?

1.1故事+资料+设计=形象。

「大数据可视化」大数据网络安全可视化图，最好先问一个问题，你为什么要做可视化，并希望从中学到什么?是寻找周期模式吗?还是多种变量之间的关联?例外?太空关系例如，政府部门想要了解全国各行业漏洞的分布情况，以及哪一个行业和哪一个地区漏洞最多;而企业则想要了解内部访问情况，是否有恶意行为，或者企业资产状况如何。总而言之，搞清楚你的视觉设计是为了什么，你想讲什么样的故事，你打算和谁说话。

使用故事时，还需要找到数据，并具有处理数据的能力，图1是一个可视化的参考模型，它反映了一系列数据的转换过程：

原始资料是指经过标准化和结构化处理，将其整理整理成数据表格的资料。

把这些数值转化为视觉结构(形状，位置，大小，值，方向，颜色，纹理等等)，然后用视觉的方式来表示。举例来说，高风险、中风险、低风险的颜色，比如红黄蓝，数字，大小。

结合视觉结构，将其转化为图形，并将其传递给用户，通过人机交互方式进行反向转换，以更好地理解数据背后的问题和规律。

最终，我们还是要选择一些好的视觉方法。例如理解关系，建议选择网状图，或者通过距离，近的关系近，远的关系也远。

总而言之，有了好的故事，而且有了大量的数据进行处理，加上一些设计方法，就形成了视觉效果。

1.2设计过程的可视化。

良好的设计过程可以使我们事半功倍，视觉设计过程主要有分析数据、配对图形、优化图形、检验测试。第一，在理解需求的基础上，分析我们要展示的数据，包括元数据，数据维度，查看视角等等;第二，我们使用可视化工具，根据某些固化图表类型快速制作各种图表;然后优化细节;最后，检查测试。

特别是我们通过两个案例来分析。

案例1：大规模漏洞感知的可视化设计。

图2是全国各行业漏洞的分布和趋势，橘黄色和蓝色分别表示漏洞数量的高下。

2.1项目总体分析。

当我们拿到项目计划书的时候，既不会被一大堆资料所迷惑，不知所措，也不会匆匆忙忙地完成项目，盲目地进行设计。第一，让我们认真理解客户的需求，并从关键词中提炼出内容。可视化的核心是对内容的精炼，精炼得越精确，所设计的图形结构就越紧凑，沟通的效率就越高。相反的，会导致图形结构的臃肿和散乱，关键信息不能有效的传达给读者。

对大型漏洞感知可视化项目来说，用户的主要需求是了解整个国家、各个行业的漏洞分布和趋势。可归纳为三个关键字：漏洞数量，漏洞变化，漏洞级别，这三个关键字是我们进行数据可视化设计的核心点，整个图形结构将围绕这三个核心点展开布局。

2.数据分析。

为了清晰地显示数据，首先需要理解需要绘制的数据，比如元数据，维度，元数据之间的关系，数据的大小等等。按照要求，我们需要展示的元数据是漏洞事件，包括地理位置、数量、时间、漏洞类别和级别等维度，并且以宏观和关联的方式来查看。所涉视觉元素包括形状，颜色，大小，位置，方向，如图4。

2.3图形匹配。

在对数据进行分析之后，要找一个合适的盒子把这些“苹果”放进去。前一步，也许还可以靠自己的逻辑能力，收集现成的数据进行分析获得，而这一步更需要经验和阅历。幸好，现在有许多成熟的图形可以被使用。在与企业的沟通中了解到，需要配对的图形有中国地图，饼图，top图，数字，趋势等等。

2.4确定风格。

图配的同时，也考虑了显示平台。因为顾客都是放在大屏幕上观看，所以我们分析了大屏幕的特点，如面积大，背景颜色深，无法操作等等。根据大屏幕的特点，我们设计出了一种脑力激荡的设计风格：实时，具有张力;需要新颖的图标和动态效果，具有科技感;信息层次丰富;展示的数据具有权威性。

最终根据设计风格进一步确定深蓝为标准颜色，代表技术与创新，橙红蓝分别代表漏洞数的中位数，辅助色，整体视觉风格符合当前主流平面。

2.5图形优化。

画好图后，试着根据属性将数据绘制到各个维度，不断调整直到合理。尽管此处所说的非常简单，但这是最耗时的一个阶段。空间过多，在信息架构上广而浅或窄而深都是要考虑的，然后再加上交互导航，使得图形更加“直观”。

此任务中，图形多次修改，图7是我们设计的程序草稿，深色底色，高亮的地图，多色的攻击动画特技效果，营造紧张感;图中用红色、黄色、蓝色来表示高、中、低危险漏洞的数量分布;心理学认为上方和下方容易被重视，“从上到下”“从左到右”的“Z”形视觉呈现，简洁，重点突出。

在初稿完成之后，我们进一步优化了尺寸，动力效率和数量。尺寸：每个尺寸，只有一个表现形式，清楚易懂;动作效果：考虑到时间和情绪的控制，从原来的1.5毫秒变为3.5毫秒;数量：考虑到使用者在密度过大或过疏时的感觉，圆周的半径有统一大小。

2.6检验方法。

最终也要进行检验，从开始到结束是否符合要求;现场投射的大屏是否在幕后，用户是否阅读方便;效果是否达到预期，色差是否可以接受;最后我们用一个句子来描述大屏，用户是否能够理解。

案例二：白色环境虫图的可视化设计。

假如手中只有简单的电子表格(左)，找出其中的IP、应用程序和端口的访问模式需要很长时间，而在用虫图(右)呈现后，虽然增加了大量的数据，但是读者的理解程度却有所提高。

3.1项目总体分析。

目前企业内部IT系统复杂多变，存在着一些不能精细控制的非法恶意行为，如何准确地进行安全管理?主要目标是帮助用户监控对内网核心服务器异常流量的访问，归纳为2个关键字：内网资产和访问关系，整个图形结构将围绕这两个核心点展开布局。

3.2数据分析。

然后对数据进行分析，案例中的元数据是事件，有时间维度，源IP，目的IP以及应用，观察角度主要是关联和微观。

3.匹配图形。

在过去的经验中，带关系的数据通常使用弦图和力导向布局图。起初，我们采用了弦图，圆点内部是主机，用户通过3个维度来寻找事件关联。经过测试，发现用户难以理解，所以选择了力导向的布局图(虫图)。一级显示全局关系，二级通过对IP或端口的挖掘进一步显示相关性。

3.图形优化。

当我们在优化图形时，我们调整了许多细节：——考虑过密或过疏时的用户感觉，仅显示TOPN。——优化了弧度，色彩搭配，符合我们UI界面风格。-IP名超长时忽略处理。-微观角度，来源和目的分别以蓝色和紫色区分，同时在线上添加一个箭头，箭头的来源是向内的，向外的是目标，便于用户理解。-通过单击钻取单个端口和IP的信息进行交互;鼠标滑出过时的相关信息，使显示的画面更耀眼，也更容易被人们识别。

3检验试验。

经过调查，用户对企业内部流向很清楚，视觉导向明确，信息便于钻孔，色彩、动效等细节的优化帮助用户快速找到问题，提高了安全运营的效率。

第四，总结。

「大数据可视化」大数据网络安全可视化图，总而言之，借助于大数据网络安全的可视化设计，人们可以更聪明地洞察信息与网络安全之间的关系，更主动、更有弹性地应对新的复杂威胁和未知的变数。

视觉设计过程中，还要注意：1、整体考虑，顾全大局;2、细节搭配，连贯一致;3、充满美感，对称和谐。