京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
以网络安全为例的大数据可视化设计
大数据可视化是个热门话题,在信息安全领域,也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式,以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力,数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。
一、什么是网络安全可视化
攻击从哪里开始?目的是哪里?哪些地方遭受的攻击最频繁……通过大数据网络安全可视化图,我们可以在几秒钟内回答这些问题,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能让我们更容易地感知网络数据信息,快速识别风险,还能对事件进行分类,甚至对攻击趋势做出预测。可是,该怎么做呢?
1.1 故事+数据+设计 =可视化
做可视化之前,最好从一个问题开始,你为什么要做可视化,希望从中了解什么?是否在找周期性的模式?或者多个变量之间的联系?异常值?空间关系?比如政府机构,想了解全国各个行业漏洞的分布概况,以及哪个行业、哪个地区的漏洞数量最多;又如企业,想了解内部的访问情况,是否存在恶意行为,或者企业的资产情况怎么样。总之,要弄清楚你进行可视化设计的目的是什么,你想讲什么样的故事,以及你打算跟谁讲。

有了故事,还需要找到数据,并且具有对数据进行处理的能力,图1是一个可视化参考模型,它反映的是一系列的数据的转换过程:
我们有原始数据,通过对原始数据进行标准化、结构化的处理,把它们整理成数据表。
将这些数值转换成视觉结构(包括形状、位置、尺寸、值、方向、色彩、纹理等),通过视觉的方式把它表现出来。例如将高中低的风险转换成红黄蓝等色彩,数值转换成大小。
将视觉结构进行组合,把它转换成图形传递给用户,用户通过人机交互的方式进行反向转换,去更好地了解数据背后有什么问题和规律。
最后,我们还得选择一些好的可视化的方法。比如要了解关系,建议选择网状的图,或者通过距离,关系近的距离近,关系远的距离也远。
总之,有个好的故事,并且有大量的数据进行处理,加上一些设计的方法,就构成了可视化。
1.2 可视化设计流程

一个好的流程可以让我们事半功倍,可视化的设计流程主要有分析数据、匹配图形、优化图形、检查测试。首先,在了解需求的基础上分析我们要展示哪些数据,包含元数据、数据维度、查看的视角等;其次,我们利用可视化工具,根据一些已固化的图表类型快速做出各种图表;然后优化细节;最后检查测试。
具体我们通过两个案例来进行分析。
二、案例一:大规模漏洞感知可视化设计

图2是全国范围内,各个行业漏洞的分布和趋势,橙黄蓝分别代表了漏洞数量的高中低。
2.1整体项目分析
我们在拿到项目策划时,既不要被大量的信息资料所迷惑而感到茫然失措,也不要急于完成项目,不经思考就盲目进行设计。首先,让我们认真了解客户需求,并对整体内容进行关键词的提炼。可视化的核心在于对内容的提炼,内容提炼得越精确,设计出来的图形结构就越紧凑,传达的效率就越高。反之,会导致图形结构臃肿散乱,关键信息无法高效地传达给读者。
对于大规模漏洞感知的可视化项目,客户的主要需求是查看全国范围内,各个行业的漏洞分布和趋势。我们可以概括为三个关键词:漏洞量、漏洞变化、漏洞级别,这三个关键词就是我们进行数据可视化设计的核心点,整体的图形结构将围绕这三个核心点来展开布局。

2.2分析数据
想要清楚地展现数据,就要先了解所要绘制的数据,如元数据、维度、元数据间关系、数据规模等。根据需求,我们需要展现的元数据是漏洞事件,维度有地理位置、漏洞数量、时间、漏洞类别和级别,查看的视角主要是宏观和关联。涉及到的视觉元素有形状、色彩、尺寸、位置、方向,如图4。
2.3匹配图形

分析清楚数据后,就要找个合适的箱子把这些“苹果”装进去。上一步,或许还可以靠自身的逻辑能力,采集到的现成数据分析得到,而这一步更多地需要经验和阅历。幸运的是,现在已经有很多成熟的图形可以借鉴了。从和业务的沟通了解到,需要匹配的图形有中国地图、饼图、top图、数字、趋势等。
2.4确定风格

匹配图形的同时,还要考虑展示的平台。由于客户是投放在大屏幕上查看,我们对大屏幕的特点进行了分析,比如面积巨大、深色背景、不可操作等。依据大屏幕的特点,我们对设计风格进行了头脑风暴:它是实时的,有紧张感;需要新颖的图标和动效,有科技感;信息层次是丰富的;展示的数据是权威的。
最后根据设计风格进一步确定了深蓝为标准色,代表科技与创新;橙红蓝分别代表漏洞数量的高中低,为辅助色;整体的视觉风格与目前主流的扁平化一致。
2.5优化图形
有了图形后,尝试把数据按属性绘制到各维度上,不断调整直到合理。虽然这里说的很简单,但这是最耗时耗力的阶段。维度过多时,在信息架构上广而浅或窄而深都是需要琢磨的,而后再加上交互导航,使图形更“可视”。

在这个任务中,图形经过很多次修改,图7是我们设计的过程稿,深底,高亮的地图,多颜色的攻击动画特效,营造紧张感;地图中用红、黄、蓝来呈现高、中、低危的漏洞数量分布情况;心理学认为上方和左方易重视,“从上到下”“从左至右”的“Z”字型的视觉呈现,简洁清晰,重点突出。
完成初稿后,我们进一步优化了维度、动效和数量。维度:每个维度,只用一种表现,清晰易懂;动效:考虑时间和情感的把控,从原来的1.5ms改为3.5ms;数量:考虑了太密或太疏时用户的感受,对圆的半径做了统一大小的处理。
2.6检查测试
最后还需要检查测试,从头到尾过一遍是否满足需求;实地投放大屏幕后,用户是否方便阅读;动效能否达到预期,色差是否能接受;最后我们用一句话描述大屏,用户能否理解。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10在数据驱动业务的当下,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,不仅在于解读数据,更在于搭建一套科学、可落地的 ...
2026-03-10在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05