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電腦打開黑屏但是有字母 2024-03-29 15:02:26

網路安全監督相關數據可視化

發布時間: 2023-05-29 13:31:53

❶ 態勢感知,懂的人不用解釋,現在對於態勢感知更多的是信息網路的安全態勢感知,


大數據時代,除在信息網路的安全方面外,在無人機、無人駕駛、氣象分析、軍事、交通軌道等等方面,態勢感知的應用研究日益廣泛和必要!
一般來說,態勢感知在大規模系統環境中,對能夠引起系統狀態發生變化的安全要素進行獲取、理解、顯示以及預測未來的發展趨勢。聯合作戰、網路中心戰的提出,推動了態勢感知的產生和不斷發展,作為實現態勢感知的重要平台和物質基礎,態勢圖對數據和信息復雜的需求和特性構成了突出的大數據問題.從大數據的高度思考,解決態勢感知面臨的信息處理難題,是研究聯合作戰態勢感知的重要方法.通過分析聯合作戰態勢感知的數據類型、結構和特點,得出態勢感知面臨著大數據挑戰的結論.初步探討了可能需要解決的問題和前沿信息技術的應用需求,最後對關鍵數據和信息處理技術進行了研究.該研究對於「大數據」在軍事信息處理和數據化決策等領域的研究具有重要探索價值。
相關參考(摘錄網上):
1 引言

隨著計算機和通信技術的迅速發展, 計算機網路的應用越來越廣泛, 其規模越來越龐大, 多層面的網路安全威脅和安全風險也在不斷增加, 網路病毒、 Dos/DDos攻擊等構成的威脅和損失越來越大, 網路攻擊行為向著分布化、 規模化、 復雜化等趨勢發展, 僅僅依靠防火牆、 入侵檢測、 防病毒、 訪問控制等單一的網路安全防護技術, 已不能滿足網路安全的需求, 迫切需要新的技術, 及時發現網路中的異常事件, 實時掌握網路安全狀況, 將之前很多時候亡羊補牢的事中、 事後處理,轉向事前自動評估預測, 降低網路安全風險, 提高網路安全防護能力。
網路安全態勢感知技術能夠綜合各方面的安全因素, 從整體上動態反映網路安全狀況, 並對網路安全的發展趨勢進行預測和預警。 大數據技術特有的海量存儲、 並行計算、 高效查詢等特點, 為大規模網路安全態勢感知技術的突破創造了機遇, 藉助大數據分析, 對成千上萬的網路日誌等信息進行自動分析處理與深度挖掘, 對網路的安全狀態進行分析評價, 感知網路中的異常事件與整體安全態勢。
2 網路安全態勢相關概念
2.1 網路態勢感知
態勢感知(Situation Awareness, SA) 的概念是1988年Endsley提出的, 態勢感知是在一定時間和空間內對環境因素的獲取, 理解和對未來短期的預測。 整個態勢感知過程可由圖1所示的三級模型直觀地表示出來。

所謂網路態勢是指由各種網路設備運行狀況、 網路行為以及用戶行為等因素所構成的整個網路當前狀態和變化趨勢。
網路態勢感知(Cyberspace Situation Awareness,CSA) 是1999年Tim Bass首次提出的, 網路態勢感知是在大規模網路環境中, 對能夠引起網路態勢發生變化的安全要素進行獲取、 理解、 顯示以及預測最近的發展趨勢。
態勢是一種狀態、 一種趨勢, 是整體和全局的概念, 任何單一的情況或狀態都不能稱之為態勢。 因此對態勢的理解特別強調環境性、 動態性和整體性, 環境性是指態勢感知的應用環境是在一個較大的范圍內具有一定規模的網路; 動態性是態勢隨時間不斷變化, 態勢信息不僅包括過去和當前的狀態, 還要對未來的趨勢做出預測; 整體性是態勢各實體間相互關系的體現,某些網路實體狀態發生變化, 會影響到其他網路實體的狀態, 進而影響整個網路的態勢。
2.2 網路安全態勢感知
網路安全態勢感知就是利用數據融合、 數據挖掘、智能分析和可視化等技術, 直觀顯示網路環境的實時安全狀況, 為網路安全提供保障。 藉助網路安全態勢感知, 網路監管人員可以及時了解網路的狀態、 受攻擊情況、 攻擊來源以及哪些服務易受到攻擊等情況, 對發起攻擊的網路採取措施; 網路用戶可以清楚地掌握所在網路的安全狀態和趨勢, 做好相應的防範准備, 避免和減少網路中病毒和惡意攻擊帶來的損失; 應急響應組織也可以從網 絡安全態勢中了解所服務網 絡的安全狀況和發展趨勢, 為 制定有預見性的應急預案提供基礎。
3 網路安全態勢感知相關技術
對於大規模網路而言, 一方面網路節點眾多、 分支復雜、 數據流量大, 存在多種異構網路環境和應用平台; 另一方面網路攻擊技術和手段呈平台化、 集成化和自 動化的發展趨勢, 網路攻擊具有更強的隱蔽性和更長的潛伏時間, 網路威脅不斷增多且造成的損失不斷增大。 為了實時、 准確地顯示整個網路安全態勢狀況, 檢測出潛在、 惡意的攻擊行為, 網路安全態勢感知要在對網路資源進行要素採集的基礎上, 通過數據預處理、 網路安全態勢特徵提取、 態勢評估、 態勢預測和態勢展示等過程來完成, 這其中涉及許多相關的技術問題, 主要包括數據融合技術、 數據挖掘技術、 特徵提取技術、 態勢預測技術和可視化技術等。
3.1 數據融合技術
由於網路空間態勢感知的數據來自眾多的網路設備, 其數據格式、 數據內容、 數據質量千差萬別, 存儲形式各異, 表達的語義也不盡相同。 如果能夠將這些使用不同途徑、 來源於不同網路位置、 具有不同格式的數據進行預處理, 並在此基礎上進行歸一化融合操作,就可以為網路安全態勢感知提供更為全面、 精準的數據源, 從而得到更為准確的網路態勢。 數據融合技術是一個多級、 多層面的數據處理過程, 主要完成對來自網路中具有相似或不同特徵模式的多源信息進行互補集成, 完成對數據的自動監測、 關聯、 相關、 估計及組合等處理, 從而得到更為准確、 可靠的結論。 數據融合按信息抽象程度可分為從低到高的三個層次: 數據級融合、 特徵級融合和決策級融合, 其中特徵級融合和決策級融合在態勢感知中具有較為廣泛的應用。
3.2 數據挖掘技術
網路安全態勢感知將採集的大量網路設備的數據經過數據融合處理後, 轉化為格式統一的數據單元。這些數據單元數量龐大, 攜帶的信息眾多, 有用信息與無用信息魚龍混雜, 難以辨識。 要掌握相對准確、 實時的網路安全態勢, 必須剔除干擾信息。 數據挖掘就是指從大量的數據中挖掘出有用的信息, 即從大量的、 不完全的、 有雜訊的、 模糊的、 隨機的實際應用數據中發現隱含的、 規律的、 事先未知的, 但又有潛在用處的並且最終可理解的信息和知識的非平凡過程( NontrivialProcess) [1 ]。 數據挖掘可分為描述性挖掘和預測性挖掘, 描述性挖掘用於刻畫資料庫中數據的一般特性; 預測性挖掘在當前數據上進行推斷, 並加以預測。 數據挖掘方法主要有: 關聯分析法、 序列模式分析法、 分類分析法和聚類分析法。 關聯分析法用於挖掘數據之間的聯系; 序列模式分析法側重於分析數據間的因果關系;分類分析法通過對預先定義好的類建立分析模型, 對數據進行分類, 常用的模型有決策樹模型、 貝葉斯分類模型、 神經網路模型等; 聚類分析不依賴預先定義好的類, 它的劃分是未知的, 常用的方法有模糊聚類法、 動態聚類法、 基於密度的方法等。
3.3 特徵提取技術
網路安全態勢特徵提取技術是通過一系列數學方法處理, 將大規模網路安全信息歸並融合成一組或者幾組在一定值域范圍內的數值, 這些數值具有表現網路實時運行狀況的一系列特徵, 用以反映網路安全狀況和受威脅程度等情況。 網路安全態勢特徵提取是網路安全態勢評估和預測的基礎, 對整個態勢評估和預測有著重要的影響, 網路安全態勢特徵提取方法主要有層次分析法、 模糊層次分析法、 德爾菲法和綜合分析法。
3.4 態勢預測技術
網路安全態勢預測就是根據網路運行狀況發展變化的實際數據和歷史資料, 運用科學的理論、 方法和各種經驗、 判斷、 知識去推測、 估計、 分析其在未來一定時期內可能的變化情況, 是網路安全態勢感知的一個重要組成部分。 網路在不同時刻的安全態勢彼此相關, 安全態勢的變化有一定的內部規律, 這種規律可以預測網路在將來時刻的安全態勢, 從而可以有預見性地進行安全策略的配置, 實現動態的網路安全管理, 預防大規模網路安全事件的發生。 網路安全態勢預測方法主要有神經網路預測法、 時間序列預測法、 基於灰色理論預測法。
3.5 可視化技術
網路安全態勢生成是依據大量數據的分析結果來顯示當前狀態和未來趨勢, 而通過傳統的文本或簡單圖形表示, 使得尋找有用、 關鍵的信息非常困難。 可視化技術是利用計算機圖形學和圖像處理技術, 將數據轉換成圖形或圖像在屏幕上顯示出來, 並進行交互處理的理論、 方法和技術。 它涉及計算機圖形學、 圖像處理、 計算機視覺、 計算機輔助設計等多個領域。 目前已有很多研究將可視化技術和可視化工具應用於態勢感知領域, 在網路安全態勢感知的每一個階段都充分利用可視化方法, 將網路安全態勢合並為連貫的網路安全態勢圖, 快速發現網路安全威脅, 直觀把握網路安全狀況。
4 基於多源日誌的網路安全態勢感知
隨著網 絡規模的 擴大以及網 絡攻擊復雜度的增加, 入侵檢測、 防火牆、 防病毒、 安全審計等眾多的安全設備在網路中得到廣泛的應用, 雖然這些安全設備對網路安全發揮了一定的作用, 但存在著很大的局限,主要表現在: 一是各安全設備的海量報警和日誌, 語義級別低, 冗餘度高, 佔用存儲空間大, 且存在大量的誤報, 導致真實報警信息被淹沒。 二是各安全設備大多功能單一, 產生的報警信息格式各不相同, 難以進行綜合分析整理, 無法實現信息共享和數據交互, 致使各安全設備的總體防護效能無法得以充分的發揮。 三是各安全設備的處理結果僅能單一體現網路某方面的運行狀況, 難以提供全面直觀的網路整體安全狀況和趨勢信息。 為了有效克服這些網路安全管理的局限, 我們提出了基於多源日誌的網路安全態勢感知。
4.1 基於多源日誌的網路安全態勢感知要素獲取
基於多源日誌的網路安全態勢感知是對部署在網路中的多種安全設備提供的日誌信息進行提取、 分析和處理, 實現對網路態勢狀況進行實時監控, 對潛在的、惡意的網路攻擊行為進行識別和預警, 充分發揮各安全設備的整體效能, 提高網路安全管理能力。
基於多源日誌的網路安全態勢感知主要採集網路入口處防火牆日誌、 入侵檢測日誌, 網路中關鍵主機日誌以及主機漏洞信息, 通過融合分析這些來自不同設備的日誌信息, 全面深刻地挖掘出真實有效的網路安全態勢相關信息, 與僅基於單一日誌源分析網路的安全態
勢相比, 可以提高網路安全態勢的全面性和准確性。
4.2 利用大數據進行多源日誌分析處理
基於多源日誌的網路安全態勢感知採集了多種安全設備上以多樣的檢測方式和事件報告機制生成的海量數據, 而這些原始的日 志信息存在海量、 冗餘和錯誤等缺陷, 不能作為態勢感知的直接信息來源, 必須進行關聯分析和數據融合等處理。 採用什麼樣的技術才能快速分析處理這些海量且格式多樣的數據?
大數據的出現, 擴展了計算和存儲資源, 大數據自身擁有的Variety支持多類型數據格式、 Volume大數據量存儲、Velocity快速處理三大特徵, 恰巧是基於多源日誌的網路安全態勢感知分析處理所需要的。 大數據的多類型數據格式, 可以使網路安全態勢感知獲取更多類型的日誌數據, 包括網路與安全設備的日誌、 網路運行情況信息、 業務與應用的日誌記錄等; 大數據的大數據量存儲正是海量日誌存儲與處理所需要的; 大數據的快速處理為高速網路流量的深度安全分析提供了技術支持, 為高智能模型演算法提供計算資源。 因此, 我們利用大數據所提供的基礎平台和大數據量處理的技術支撐, 進行網路安全態勢的分析處理。
關聯分析。 網路中的防火牆日誌和入侵檢測日誌都是對進入網路的安全事件的流量的刻畫, 針對某一個可能的攻擊事件, 會產生大量的日誌和相關報警記錄,這些記錄存在著很多的冗餘和關聯, 因此首先要對得到的原始日誌進行單源上的關聯分析, 把海量的原始日誌轉換為直觀的、 能夠為人所理解的、 可能對網路造成危害的安全事件。 基於多源日誌的網路安全態勢感知採用基於相似度的報警關聯, 可以較好地控制關聯後的報警數量, 有利於減少復雜度。 其處理過程是: 首先提取報警日誌中的主要屬性, 形成原始報警; 再通過重復報警聚合, 生成聚合報警; 對聚合報警的各個屬性定義相似度的計算方法, 並分配權重; 計算兩個聚合報警的相似度, 通過與相似度閥值的比較, 來決定是否對聚合報警進行超報警; 最終輸出屬於同一類報警的地址范圍和報警信息, 生成安全事件。
融合分析。 多源日誌存在冗餘性、 互補性等特點,態勢感知藉助數據融合技術, 能夠使得多個數據源之間取長補短, 從而為感知過程提供保障, 以便更准確地生成安全態勢。 經過單源日誌報警關聯過程, 分別得到各自的安全事件。 而對於來自防火牆和入侵檢測日誌的的多源安全事件, 採用D-S證據理論(由Dempster於1967年提出, 後由Shafer於1976年加以推廣和發展而得名) 方法進行融合判別, 對安全事件的可信度進行評估, 進一步提高准確率, 減少誤報。 D-S證據理論應用到安全事件融合的基本思路: 首先研究一種切實可行的初始信任分配方法, 對防火牆和入侵檢測分配信息度函數; 然後通過D-S的合成規則, 得到融合之後的安全事件的可信度。
態勢要素分析。 通過對網路入口處安全設備日 志的安全分析, 得到的只是進入目 標網路的可能的攻擊信息, 而真正對網路安全狀況產生決定性影響的安全事件, 則需要通過綜合分析攻擊知識庫和具體的網路環境進行最終確認。 主要分為三個步驟: 一是通過對大量網路攻擊實例的研究, 得到可用的攻擊知識庫, 主要包括各種網路攻擊的原理、 特點, 以及它們的作用環境等; 二是分析關鍵主機上存在的系統漏洞和承載的服務的可能漏洞, 建立當前網路環境的漏洞知識庫, 分析當前網路環境的拓撲結構、 性能指標等, 得到網路環境知識庫; 三是通過漏洞知識庫來確認安全事件的有效性, 也即對當前網路產生影響的網路攻擊事件。 在網路安全事件生成和攻擊事件確認的過程中, 提取出用於對整個網路安全態勢進行評估的態勢要素, 主要包括整個網路面臨的安全威脅、 分支網路面臨的安全威脅、 主機受到的安全威脅以及這些威脅的程度等。
5 結語
為了解決日益嚴重的網路安全威脅和挑戰, 將態勢感知技術應用於網路安全中, 不僅能夠全面掌握當前網路安全狀態, 還可以預測未來網路安全趨勢。 本文在介紹網路安全態勢相關概念和技術的基礎上, 對基於多源日誌的網路安全態勢感知進行了探討, 著重對基於多源日誌的網路安全態勢感知要素獲取, 以及利用大數據進行多源日誌的關聯分析、 融合分析和態勢要素分析等內容進行了研究, 對於態勢評估、 態勢預測和態勢展示等相關內容, 還有待於進一步探討和研究。

❷ 網路安全可視化有什麼好處

網路安全可視化之所以重要,可以從現實生活中的安全可視化進行類比。現實世界中,平安城市、雪亮工程等治安防控工程中,關於視頻監控系統的可視化方面建設都十分突出,其意義體現在以下方面:
預警
通過對全局地區的可視化監控,可以進行針對性的人流量分析、人臉識別、信息採集等早期管理手段,通過這些手段能夠進行早期預警,將安全問題控制在萌芽狀態,做到防患於未然。
調度
在可視化平台的支撐下,一旦發生了安全隱患,可以通過多個區域的同時觀測,及時地完成指揮調度和資源調配,對於問題嚴重的區域進行重點布防。
回放
在安全相關案件調查取證過程中,監控錄像回放起到重要的作用,即使犯罪過程沒有被發現或目標對象離開了布防區域,還是可以通過多個監控錄像回放的配合準確定位作案事實和目標移動的路徑,為抓捕和偵破提供了第一手材料。
提高犯罪難度和成本
使用以上全方位的可視化手段,結合經驗豐富的分析人員,將犯罪的難度和成本變得極高,降低了治安事件發生的風險,即使問題發生也有完善的應對方法。
上述道理在網路安全領域也同樣適用,隨著攻擊行為越來越復雜,APT(高級持續性威脅)、勒索病毒等事件頻繁發生,這些攻擊不是單點短時間攻擊,而是持續時間長達十幾個小時甚至幾天,有多個復雜的環節組成,對付這些惡意行為,同樣需要網路安全領域的可視化技術。
通過對安全路徑、流量分析、數據安全、主機安全等多個層面的可視化展現,打造一張網路安全作戰地圖,同樣可以起到以下作用:
攻擊預測
通過設定正常訪問情況下的路徑和流量基線,對發生的異常狀況進行及時發現和告警,並通過多個層面的關聯分析迅速在攻擊的早期解決問題。
路徑和流量調度
發現攻擊現象後,需要盡快通過可視化手段找出導致攻擊的錯誤路徑,並盡快配合流量調度系統將流量通過其它路徑轉發,再及時關閉錯誤路徑,將攻擊者打開的後門盡快關閉。
回溯
對於已經發生了安全事件,就像調取監控錄像一樣,需要調取事發當時的全部數據報文,通過精細化地分析取證,確保100%還原事件現場。通過多個流量採集器的配合,可以分析出攻擊者的軌跡和路徑,為追蹤攻擊者提供了事實依據。
通過網路安全可視化系統的部署,可以縮小攻擊面、延長攻擊時間、提高攻擊者成本和防禦成功率,起到震懾、預測、防禦、處置、追溯的全方位作用。

❸ 人工智慧在網路安全領域的應用有哪些

近年來,在網路安全防禦中出現了多智能體系統、神經網路、專家系統、機器學習等人工智慧技術。一般來說,AI主要應用於網路安全入侵檢測、惡意軟體檢測、態勢分析等領域。


1、人工智慧在網路安全領域的應用——在網路入侵檢測中。


入侵檢測技術利用各種手段收集、過濾、處理網路異常流量等數據,並為用戶自動生成安全報告,如DDoS檢測、僵屍網路檢測等。目前,神經網路、分布式代理系統和專家系統都是重要的人工智慧入侵檢測技術。2016年4月,麻省理工學院計算機科學與人工智慧實驗室(CSAIL)與人工智慧初創企業PatternEx聯合開發了基於人工智慧的網路安全平台AI2。通過分析挖掘360億條安全相關數據,AI2能夠准確預測、檢測和防範85%的網路攻擊。其他專注於該領域的初創企業包括Vectra Networks、DarkTrace、Exabeam、CyberX和BluVector。


2、人工智慧在網路安全領域的應用——預測惡意軟體防禦。


預測惡意軟體防禦使用機器學習和統計模型來發現惡意軟體家族的特徵,預測進化方向,並提前防禦。目前,隨著惡意病毒的增多和勒索軟體的突然出現,企業對惡意軟體的保護需求日益迫切,市場上出現了大量應用人工智慧技術的產品和系統。2016年9月,安全公司SparkCognition推出了DeepArmor,這是一款由人工智慧驅動的“Cognition”殺毒系統,可以准確地檢測和刪除惡意文件,保護網路免受未知的網路安全威脅。在2017年2月舉行的RSA2017大會上,國內外專家就人工智慧在下一代防病毒領域的應用進行了熱烈討論。預測惡意軟體防禦的公司包括SparkCognition、Cylance、Deep Instinct和Invincea。


3、人工智慧在網路安全領域的應用——在動態感知網路安全方面。


網路安全態勢感知技術利用數據融合、數據挖掘、智能分析和可視化技術,直觀地顯示和預測網路安全態勢,為網路安全預警和防護提供保障,在不斷自我學習的過程中提高系統的防禦水平。美國公司Invincea開發了基於人工智慧的旗艦產品X,以檢測未知的威脅,而英國公司Darktrace開發了一種企業安全免疫系統。國內偉達安防展示了自主研發的“智能動態防禦”技術,以及“人工智慧”與“動態防禦”六大“魔法”系列產品的整合。其他參與此類研究的初創企業包括LogRhythm、SecBI、Avata Intelligence等。


此外,人工智慧應用場景被廣泛應用於網路安全運行管理、網路系統安全風險自評估、物聯網安全問題等方面。一些公司正在使用人工智慧技術來應對物聯網安全挑戰,包括CyberX、network security、PFP、Dojo-Labs等。


以上就是《人工智慧在網路安全領域的應用是什麼?這個領域才是最關鍵的》,近年來,在網路安全防禦中出現了多智能體系統、神經網路、專家系統、機器學習等人工智慧技術,如果你想知道更多的人工智慧安全的發展,可以點擊本站其他文章進行學習。

如何實現網路流量數據可視化

實現網路流量數據可視化,主要分為以下步驟:

  1. 安全TAP:保護流經網路/虛擬TAP的網路流量中的信息,使其避免未授權的訪問。 從物理或虛擬源頭安全地收集流量。


2.流量映射:流量映射使得每個網路埠都能夠以 100% 的埠線速接收流量,同時每個工具埠也能夠以 100% 的埠速率輸出相關流量。

3.深度數據包過濾:對於分布在虛擬化環境中的那些有封裝的、穿隧傳輸的流量,通過使用靈活的模式匹配正則表達式過濾器,令路由決策基於應用層的數據包內容,而不僅僅基於數據包報頭,可以增強該類流量的可視性,實現數據包深度過濾。

4.數據包優化:數據包截短,就是通過消除數據包中無關工具管理功能、分析功能、合規性或安全性的後沿成分,減小數據包的大小。

5.關聯狀態:數據包除重功能,即建立一個時間窗口,在該窗口期間,任何重復數據包進入矩陣都會被消除。去除與正在進行中的分析任務無關的數據包,整個系統就能夠顯著降低帶寬浪費率和存儲容量浪費率,減少對相關工具處理資源的佔用。

6.高性能NetFlow:把NetFlow生成任務從生產網路上的交換機和路由器上轉移出去, 可以提升生產網路的性能,同時也能在數量上、質量上和有效性方面對傳送至工具的精確NetFlow數據。

7.串接:為了對層出不窮的安全威脅作出更敏捷的反應,許多過去被動檢視流量的帶外安全工具正在變身串接部署。然而,串接部署也自然難免有潛在的故障點,只是用旁路技術可以降低這些風險。

❺ 雷爾可視化平台是軟體還是硬體

軟體。
硬體:計算機的硬體是計算機系統中各種設備的總稱。計算機的硬體應包括5個基本部分,即運算器、控制器、存儲器、輸入設備、輸出設備。軟體:是一系列按照特定順序組織的電腦數據和指令的集合。一般來講軟體被劃分為系統軟體、應用軟體和介於這兩簡緩者之間的中介軟體。 奇安信旗下的雷爾可視化操作平台的主要職責就是對數據的探索嫌唯、分析與展現。作為奇安信網路安全四大研發平台之一,「雷芹咐培爾」主要用於數據可視化,可視分析,圖形渲染,設計建模等技術領域該平台以數據驅動安全為核心理念,向各產品業務輸出易用高效組件,提供專業的可視化方案。

❻ 大數據可視化分析平台哪個

星環科技

星環信息科技主要從事大數據時代核心平台資料庫軟體的研發與服務,被Gartner列為國際主流Hadoop發行版廠商。其產品Transwarp Data Hub提者槐供高速SQL引擎Transwarp Inceptor, NoSQL搜索引擎Transwarp Hyperbase、流處理引擎Transwarp Stream和數據挖掘組件Transwarp Discover。

帆軟軟體

帆軟軟體由報表軟體FineReport起家,目前已成為報表領域的權威者,擁有10年企業數據分析的行業經驗。後發布的商業智能自助式BI工具FineBI,提供包括Hadoop、分布式資料庫、多維資料庫的大數據可視化分析;提供PC端、移動端、大屏的可視化方案,廣泛應用於銀行、電商、地產、醫葯、製造、電信、製造、化工等行業,擁有成熟的行業化解決方案。

數據可視化類

數字冰雹

數字冰雹主營大數據首胡友可視化業務,提供集設計、程序開發、硬體集成為一體的解決方案,廣泛應用於航天戰場、智慧城市、網路安全、企業管理、工業監控等領域。

海雲數據

海雲數據的產品——圖易能夠集成用戶內部系統大量結構化、非結構化數據,在真實的數據源上,將行業大數據進行多維度的可視分析。目前主要應用於公安、航空、快消、製造、金融、醫療、信息安全等領域。

星圖數據

星圖數據是互聯網大數據服務公司,涉及線上零售、線上娛樂、線上教育等領域。基於分布式大數據獲取與存儲系統進行大數據處理及分析,具有自有的大數據分析體系和雲計算處理技術。

用戶行為/精準營銷分析類

大數據技術使得用戶在互聯網的行為,得到精準定位,從而細化營銷方案、快速迭代產品。這方面的廠商有GrowingIO、神策數據等。

GrowingIO

GrowingIO是基於互聯網的用戶行為數據分析產品,具有無埋點的數據採集技術,可以通過網頁或APP的瀏覽軌跡、點擊記錄和滑鼠滑動軌跡等行為數據,進行實時的用戶行為數據分析,用於優化產品體驗,實現精益化運營。

神策數據

與GrowingIO類似,也是基於用戶網路行為,採集數據進行分析。技術上提供開放的查詢 API 和完整的 SQL 介面,同時與 MapRece 和 Spark 等計算引擎無縫融合,隨時以最高效的方式來訪問干凈、規范的數據。

分析服務類

提供輿情分析的有網路統計、品友互動、Talking data、友盟、中科數據等等。

網路統計

網路統計是專業的網站流量分析工具,和GA類似,提供免費的流量分析、來源分析、網站分析等多種統計分析服務,能夠告訴用戶訪客是如何找到並瀏覽用戶的網站,在網站上做了些什麼,以此來改善訪客在用戶的網站上的使用體驗。

Talking Data

TalkingData是獨立的第三方移動數據服務品牌。其產品及服務涵蓋移動應用數據統計、移動廣告監測、移動游戲運營、公共數據查詢、綜合數據管理等多款極具針對性的產品及服務。在銀行、互聯網、電商行業有廣泛的數據服務應用。

友盟+

第三做猜方全域大數據服務提供商,通過全面覆蓋PC、手機、感測器、無線路由器等多種設備數據,打造全域數據平台。提供全業務鏈數據應用解決方案,包括基礎統計、運營分析、數據決策和數據業務等,幫助企業實現數據化運營和管理。

❼ 網路安全態勢感知平台總體功能除了平台安全功能及平台介面,還有哪些

網路安全態勢感知平台是一個用於實時監控、分析和預警網路安全威脅的綜合性系統。除了平台安全功能和平台介面,網路安全態勢感知平台還包括以下總體功能:

  1. 數據採集與整合:平台需要從各種來源收集大量網路安全數據,包括但不限於網路流量、系統日誌、威脅情報、漏洞信息等。數據採集模塊負責實時監控這些數據源,並將數據整合到統一的數據存儲中心。

  2. 數據分析與處理:平台需要對收集到的數據進行深入分析,以識別潛在的安全威脅和漏洞。分析模塊通常包括基於規則的引擎、機器學習演算法、沙箱技術等,以識別惡意行為、異常流量或未知威脅。

  3. 威脅評估與情報共享:平台需要評估識別到的威脅的等級和影響,以便優先處理。此外,平台還需要將威脅情報與其他安全組織共享,以提高整個行業的安全防護能力。

  4. 可視化與報表:平台需要提供可視化工具和報表功能,以便用戶直觀地了解網路安全狀況。可視化模塊可以包括實時態勢地圖、統計圖表、儀錶板等,方便用戶查看和分析安全事件。

  5. 預警與響應:平台需要實時旦攜監控安全事件,對高風險威脅進行預警,並提供自動化或人工響應措施。響應模塊可以包括生成告警信息、阻斷惡意流量、隔離受影響系統等功能。

  6. 合規與審計:平台需要提供合規和審計功能,以確保企業遵守相關的法規和政策。審計模塊可以包括日誌管理、配置審查、合規報告等,幫助企業滿足監管要求。

  7. 系統管理與維護:平台需要具備系統管理和模薯伏維護功能,以確保平台的穩定運行。管理模塊可以包括用戶權手岩限管理、系統配置、軟體更新、故障排查等功能。

這些功能共同支持網路安全態勢感知平台的有效運行,幫助企業及時發現並應對網路安全威脅。

❽ 網路可視化什麼意思

網路安全可視化是指在網路安全領域中的呈現技術,將網路安全加固、檢測、防禦、響應等過程中的數據和結果轉換成圖形界面,通過C/S或B/S方式呈現在屏幕或其它介質上,並通過人機交互的方式進行搜索、加工、匯總等操作的理論、方法和技術。
網路安全可視化是數據可視化研究中較為廣泛的一個方向,利用人類視覺對模型和結構的獲取能力,將抽象的網路和系統數據以圖形圖像的方式展現出來,協助分析網路狀況,識別網路異常或入侵行為,預測網路安全事件的發展趨勢。
網路態勢可視化技術作為一項新技術,是網路安全態勢感知與可視化技術的結合,將網路中蘊涵的態勢狀況通過可視化圖形方式展示給用戶,並藉助於人在圖形圖像方面強大的處理能力,實現對網路異常行為的分析和檢測。

❾ 大數據可視化設計到底是啥,該怎麼

大數據可視化是個熱門話題,在信息安全領域,也由於很多企業希望將大數據轉化為信息可視化呈現的各種形式,以便獲得更深的洞察力、更好的決策力以及更強的自動化處理能力,數據可視化已經成為網路安全技術的一個重要趨勢。

文章目錄

        一、什麼是網路安全可視化

1.1 故事+數據+設計 =可視化

1.2 可視化設計流程

二、案例一:大規模漏洞感知可視化設計

2.1整體項目分析

2.2分析數據

2.3匹配圖形

2.4確定風格

2.5優化圖形

2.6檢查測試

三、案例二:白環境蟲圖可視化設計

3.1整體項目分析

3.2分析數據

3.3 匹配圖形

3.4優化圖形

3.5檢查測試

一、什麼是網路安全可視化

攻擊從哪裡開始?目的是哪裡?哪些地方遭受的攻擊最頻繁……通過大數據網路安全可視化圖,我們可以在幾秒鍾內回答這些問題,這就是可視化帶給我們的效率 。 大數據網路安全的可視化不僅能讓我們更容易地感知網路數據信息,快速識別風險,還能對事件進行分類,甚至對攻擊趨勢做出預測。可是,該怎麼做呢?

1.1 故事+數據+設計 =可視化

做可視化之前,最好從一個問題開始,你為什麼要做可視化,希望從中了解什麼?是否在找周期性的模式?或者多個變數之間的聯系?異常值?空間關系?比如政府機構,想了解全國各個行業漏洞的分布概況,以及哪個行業、哪個地區的漏洞數量最多;又如企業,想了解內部的訪問情況,是否存在惡意行為,或者企業的資產情況怎麼樣。總之,要弄清楚你進行可視化設計的目的是什麼,你想講什麼樣的故事,以及你打算跟誰講。

有了故事,還需要找到數據,並且具有對數據進行處理的能力,圖1是一個可視化參考模型,它反映的是一系列的數據的轉換過程:

我們有原始數據,通過對原始數據進行標准化、結構化的處理,把它們整理成數據表。

將這些數值轉換成視覺結構(包括形狀、位置、尺寸、值、方向、色彩、紋理等),通過視覺的方式把它表現出來。例如將高中低的風險轉換成紅黃藍等色彩,數值轉換成大小。

將視覺結構進行組合,把它轉換成圖形傳遞給用戶,用戶通過人機交互的方式進行反向轉換,去更好地了解數據背後有什麼問題和規律。

最後,我們還得選擇一些好的可視化的方法。比如要了解關系,建議選擇網狀的圖,或者通過距離,關系近的距離近,關系遠的距離也遠。

總之,有個好的故事,並且有大量的數據進行處理,加上一些設計的方法,就構成了可視化。

1.2 可視化設計流程

一個好的流程可以讓我們事半功倍,可視化的設計流程主要有分析數據、匹配圖形、優化圖形、檢查測試。首先,在了解需求的基礎上分析我們要展示哪些數據,包含元數據、數據維度、查看的視角等;其次,我們利用可視化工具,根據一些已固化的圖表類型快速做出各種圖表;然後優化細節;最後檢查測試。

具體我們通過兩個案例來進行分析。

二、案例一:大規模漏洞感知可視化設計

圖2是全國范圍內,各個行業漏洞的分布和趨勢,橙黃藍分別代表了漏洞數量的高中低。

2.1整體項目分析

我們在拿到項目策劃時,既不要被大量的信息資料所迷惑而感到茫然失措,也不要急於完成項目,不經思考就盲目進行設計。首先,讓我們認真了解客戶需求,並對整體內容進行關鍵詞的提煉。可視化的核心在於對內容的提煉,內容提煉得越精確,設計出來的圖形結構就越緊湊,傳達的效率就越高。反之,會導致圖形結構臃腫散亂,關鍵信息無法高效地傳達給讀者。

對於大規模漏洞感知的可視化項目,客戶的主要需求是查看全國范圍內,各個行業的漏洞分布和趨勢。我們可以概括為三個關鍵詞:漏洞量、漏洞變化、漏洞級別,這三個關鍵詞就是我們進行數據可視化設計的核心點,整體的圖形結構將圍繞這三個核心點來展開布局。

2.2分析數據

想要清楚地展現數據,就要先了解所要繪制的數據,如元數據、維度、元數據間關系、數據規模等。根據需求,我們需要展現的元數據是漏洞事件,維度有地理位置、漏洞數量、時間、漏洞類別和級別,查看的視角主要是宏觀和關聯。涉及到的視覺元素有形狀、色彩、尺寸、位置、方向,如圖4。

2.3匹配圖形

2.4確定風格

匹配圖形的同時,還要考慮展示的平台。由於客戶是投放在大屏幕上查看,我們對大屏幕的特點進行了分析,比如面積巨大、深色背景、不可操作等。依據大屏幕的特點,我們對設計風格進行了頭腦風暴:它是實時的,有緊張感;需要新穎的圖標和動效,有科技感;信息層次是豐富的;展示的數據是權威的。

最後根據設計風格進一步確定了深藍為標准色,代表科技與創新;橙紅藍分別代表漏洞數量的高中低,為輔助色;整體的視覺風格與目前主流的扁平化一致。

2.5優化圖形

有了圖形後,嘗試把數據按屬性繪制到各維度上,不斷調整直到合理。雖然這里說的很簡單,但這是最耗時耗力的階段。維度過多時,在信息架構上廣而淺或窄而深都是需要琢磨的,而後再加上交互導航,使圖形更「可視」。

在這個任務中,圖形經過很多次修改,圖7是我們設計的過程稿,深底,高亮的地圖,多顏色的攻擊動畫特效,營造緊張感;地圖中用紅、黃、藍來呈現高、中、低危的漏洞數量分布情況;心理學認為上方和左方易重視,「從上到下」「從左至右」的「Z」字型的視覺呈現,簡潔清晰,重點突出。

完成初稿後,我們進一步優化了維度、動效和數量。維度:每個維度,只用一種表現,清晰易懂;動效:考慮時間和情感的把控,從原來的1.5ms改為3.5ms;數量:考慮了太密或太疏時用戶的感受,對圓的半徑做了統一大小的處理。

2.6檢查測試

最後還需要檢查測試,從頭到尾過一遍是否滿足需求;實地投放大屏幕後,用戶是否方便閱讀;動效能否達到預期,色差是否能接受;最後我們用一句話描述大屏,用戶能否理解。

三、案例二:白環境蟲圖可視化設計

如果手上只有單純的電子表格(左),要想找到其中IP、應用和埠的訪問模式就會很花時間,而用蟲圖(右)呈現之後,雖然增加了很多數據,但讀者的理解程度反而提高了。

3.1整體項目分析

當前,企業內部IT系統復雜多變,存在一些無法精細化控制的、非法惡意的行為,如何精準地處理安全管理問題呢?我們的主要目標是幫助用戶監測訪問內網核心伺服器的異常流量,概括為2個關鍵詞:內網資產和訪問關系,整體的圖形結構將圍繞這兩個核心點來展開布局。

3.2分析數據

接下來分析數據,案例中的元數據是事件,維度有時間、源IP、目的IP和應用,查看的視角主要是關聯和微觀。

3.3 匹配圖形

根據以往的經驗,帶有關系的數據一般使用和弦圖和力導向布局圖。最初我們採用的是和弦圖,圓點內部是主機,用戶要通過3個維度去尋找事件的關聯。通過測試發現,用戶很難理解,因此選擇了力導向布局圖(蟲圖)。第一層級展示全局關系,第二層級通過對IP或埠的鑽取進一步展現相關性。

3.4優化圖形

優化圖形時,我們對很多細節進行了調整: – 考慮太密或太疏時用戶的感受,只展示了TOP N。 – 弧度、配色的優化,與我們UI界面風格相一致。 – IP名稱超長時省略處理。 – 微觀視角中,源和目的分別以藍色和紫色區分,同時在線上增加箭頭,箭頭向內為源,向外是目的,方便用戶理解。 – 交互上,通過單擊鑽取到單個埠和IP的信息;滑鼠滑過時相關信息高亮展示,這樣既能讓畫面更加炫酷,又能讓人方便地識別。

3.5檢查測試

通過調研,用戶對企業內部的流向非常清楚,視覺導向清晰,鑽取信息方便,色彩、動效等細節的優化幫助用戶快速定位問題,提升了安全運維效率。

四、總結

總之,藉助大數據網路安全的可視化設計,人們能夠更加智能地洞悉信息與網路安全的態勢,更加主動、彈性地去應對新型復雜的威脅和未知多變的風險。

可視化設計的過程中,我們還需要注意:1、整體考慮、顧全大局;2、細節的匹配、一致性;3、充滿美感,對稱和諧。

❿ CISP-BDSA是什麼


CISP是一個信息安全人才培訓體系,包含一類認證,其中CISP-BR屬於CISP的一個子系列,指注冊大數據安全分析師,持證人員掌握大數據分析過程、數據分析演算法原理、大數據系統工程實現、大數據安全分析常見案例、大數據系統安全法律法規等知識內容,具備大數據安全分析理論基礎和實踐能力,可從事大數據安全分析、安全管理等工作。



CISP-BDSA知識體系結構共包含六個知識類,分別為:



大數據安全分析預備知識:介紹了大數據分析所需的預備知識。具體介紹了大數據、大數據分析、大數據安全分析、機器學習、深度學習、有監督學習、無監督學習等基本概念和組成。介紹了大數據分析的實踐基礎,包括大數據分析編程工具和數據處理實踐。這些構成了大數據安全分析師需要掌握的預備知識。



大數據安全分析概述:介紹了大數據安全分析思路、大數據分析的過程和大數據分析一般方法。具體介紹了大數據安全分析項目實施的主要步驟及主要內容,簡要介紹了常用分析技術。這些構成了大數據安全分析師需要掌握的概述知識。



大數據安全分析理論:介紹了大數據搏檔安全分析中用到的各種演算法原理,包括相似性分析、關聯分析、預測分析、分類、聚類、機器學習、深度學習等。這些構成了大數據安全分析師需要掌握的理論知識。



大數據安全分析工程:介紹了數據採集、數據存儲、數據搜索、實時計算、批量計算、計算任務管理及調度,和州銀粗數據可視化。這些構成了大數據安全分析師需要掌冊鎮握的工程知識。



大數據安全分析應用:介紹了大數據安全分析的應用場景、分析思路、安全建模和實例介紹等。這些構成了大數據安全分析師需要掌握的應用知識。



大數據安全相關政策法規:介紹了大數據安全相關的政策法規,如「網路安全法」、和政府部門關於數據安全的相關規定等。這些構成了大數據安全分析師建議掌握的補充知識。

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