16、安全数据可视化与从安全漏洞中学习

安全数据可视化与从安全漏洞中学习

安全数据可视化

在安全数据可视化中，有多种方法可以将数据以直观的方式呈现出来，帮助我们更好地理解和分析数据。

树状图（Treemap）

树状图通过矩形的大小和颜色来传达不同的定量变量。例如，图 6 - 14 展示了网络中不同类型设备的数量以及每种类型的流量。矩形的大小与网络中不同类型设备（工作站、服务器和网络设备）的数量成正比，而矩形颜色的亮度则与它们产生的流量（标准化后）成正比。然而，树状图结合了两种相对不准确的编码数量的方法，这使得它难以很好地执行，并且常常让观众感到困惑。通常，有更好的可视化方法来传达数据。

分布的可视化

有时候，我们只想展示单个变量的值及其分布情况。在经典统计学中，描述性统计试图将分布简化为一组描述性值。例如，对于 8 小时的防火墙数据，我们可以用以下统计量来描述每 5 分钟窗口内总会话的分布：
| 描述 | 统计量 |
| ---- | ---- |
| 最小值 | 265,800 |
| 中位数 | 356,500 |
| 平均值 | 350,500 |
| 标准差 | 32,093 |
| 最大值 | 410,700 |
| 偏度 | -0.5 |
| 峰度 | -0.457 |

大多数人很难通过这些数字理解数据所传达的信息，也难以看出其中的微妙模式。这就是可视化可以发挥重要作用的地方。

直方图和密度图

直方图和密度图可以表示变量中的每个值，而不是将分布简化为几个描述性统计量。图 6 - 15 左侧是一个基本的直方图，