首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >【数据可视化】大牛深度解析大数据可视化、可视分析案例

【数据可视化】大牛深度解析大数据可视化、可视分析案例

作者头像
陆勤_数据人网
发布2018-02-26 15:51:48
4.5K0
发布2018-02-26 15:51:48
举报

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。

1

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,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,上图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。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、查看的视角等相关信息;

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;然后再进行优化细节;

最后检查测试。

具体我们通过两个案例来进行分析。

2

案例一:大规模漏洞感知可视化设计

上图是全国范围内,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 数据分析

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,如图所示。▲

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,上图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。

3

案例二:白环境虫图可视化设计

如果手上只有单纯的电子表格,要想找到其中IP、应用和端口的访问模式就会很花时间,而用虫图呈现之后,虽然增加了很多数据,但读者的理解程度反而提高了。

3.1 整体项目分析

当前,企业内部IT系统复杂多变,存在一些无法精细化控制的、非法恶意的行为,如何精准地处理安全管理问题呢?

我们的主要目标是帮助用户监测访问内网核心服务器的异常流量,概括为2个关键词:内网资产访问关系,整体的图形结构将围绕这两个核心点来展开布局。

3.2 分析数据

接下来分析数据,案例中的元数据是事件,维度有时间、源IP、目的IP和应用,查看的视角主要是关联和微观。

3.3 匹配图形

根据以往的经验,带有关系的数据一般使用和弦图和力导向布局图。

最初我们采用的是和弦图,圆点内部是主机,用户要通过3个维度去寻找事件的关联。通过测试发现,用户很难理解,因此选择了力导向布局图(虫图)。

第一层级展示全局关系。

第二层级通过对IP或端口的钻取进一步展现相关性。

3.4 优化图形

优化图形时,我们对很多细节进行了调整:

– 考虑太密或太疏时用户的感受,只展示了TOP N。 – 弧度、配色的优化,与UI界面风格相一致。 – IP名称超长时省略处理。 – 微观视角中,源和目的分别以蓝色和紫色区分,同时在线上增加箭头,箭头向内为源,向外是目的,方便用户理解。 – 交互上,通过单击钻取到单个端口和IP的信息;鼠标滑过时相关信息高亮展示,这样既能让画面更加炫酷,又能让人方便地识别。

3.5 检查测试

通过调研,用户对企业内部的流向非常清楚,视觉导向清晰,钻取信息方便,色彩、动效等细节的优化帮助用户快速定位问题,提升了安全运维效率。

4

总结

总之,借助大数据网络安全的可视化设计,人们能够更加智能地洞悉信息与网络安全的态势,更加主动、弹性地去应对新型复杂的威胁和未知多变的风险。

可视化设计的过程中,我们还需要注意:

1、整体考虑、顾全大局;

2、细节的匹配、一致性;

3、充满美感,对称和谐。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自微信公众号。
原始发表:2015-10-09,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 数据科学与人工智能 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
相关产品与服务
大数据
全栈大数据产品,面向海量数据场景,帮助您 “智理无数,心中有数”!
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档