一文帶你讀懂網路視覺化技術

FlowWare發表於2023-12-21

什麼是網路視覺化?

網路視覺化是一種利用圖形、影像和動畫等方式將網路結構、節點關係、流量等資訊進行視覺化展示的技術。它透過顯示資料和資訊的方式,提供了一種直觀的方式來認識和理解網路結構及其效能,並且可以對複雜的網路結構和流量資料作出有效地分析和決策。

網路視覺化技術的應用非常廣泛,它可以被應用於計算機網路、社交網路、科學研究、金融業、醫學、電信等領域。在這些領域中,網路視覺化通常被用於探索網路拓撲、跟蹤攻擊和威脅、最佳化網路效能和管理網路流量等任務。

網路視覺化的基本原理

網路視覺化的基本原理是將網路結構以圖形和影像的形式進行表現,使得網路的拓撲、結構和關係等資訊能夠更加直觀地呈現出來。在網路視覺化中,通常用節點和邊的方式來描述網路的拓撲結構,節點代表網路中的裝置或者主機,邊則代表它們之間的連線關係。

網路視覺化涉及到的關鍵技術包括:

1.資料收集:網路視覺化需要採集和整理資料,包括拓撲結構、流量資料等,為後續的視覺化呈現做好準備。

2.資料預處理:對收集到的原始資料進行處理和解析,以獲得視覺化所需的資料格式和內容。

3.圖形佈局:透過圖形佈局演演算法,為節點和邊分配位置並確定它們之間的關係。

4.視覺編碼:採用不同的顏色、大小、線條和形狀等方式來編碼節點和邊的不同屬性。

5.互動式操作:為了使使用者能夠方便地探索網路拓撲和資訊,網路視覺化工具通常提供各種方式的互動式操作,如縮放、滾動、旋轉、拖動等。

網路視覺化是網路流量監測的重要手段,政府和運營商為主要客戶

網路視覺化的基礎功能為增強對網路資料的主動管理,即流量來源進行監管、分析(識別、統計、展現、管控)與挖掘,實現網路管理、資訊保安與商業智慧。網路視覺化系統由前端和後端兩部分組成:1) 前端負責流量和資料的識別採集,主要由分光器、匯聚分流裝置、DPI系統實現;2) 後端負責資料的各類分析應用,以軟體形式為主。從下游客戶來看,2022年我國網路視覺化下游客戶中,政府客戶佔比最大,達50%左右;運營商客戶緊隨其後,佔比約35%;其餘企事業單位客戶共佔15%。

大模型應用與互動的增加擴大網路空間的風險暴露,有望促進以DPI為核心的安全防護需求

大模型的廣泛應用和持續迭代帶來網路流量的快速增長,從而擴大網路空間的風險暴露,如網路擁堵問題、API安全問題、資料安全問題、網路空間意識形態問題等。 傳統的安全解決方案偏向於事後防禦,而DPI技術可以協助實現防護與幹預向事前和事中轉移,提高防護效率。

網路視覺化的應用

1.網路安全監控

網路視覺化在網路安全領域中應用廣泛。透過將網路拓撲以及網路攻擊等行為進行視覺化展示,可以使安全團隊更快速地發現和響應潛在的網路攻擊和威脅。同時,網路視覺化還可以幫助安全人員更好地理解和分析攻擊路徑,針對性地進行安全策略調整。

2.網路效能管理

對於企業和組織而言,保持網路的穩定和高效執行至關重要。網路視覺化技術可以幫助管理員更好地瞭解網路的拓撲結構和流量狀況,快速發現問題和瓶頸,並且透過分析和最佳化網路效能來提高網路的執行效率和穩定性。

網路視覺化的未來

隨著人工智慧、大資料、物聯網等技術的迅猛發展,網路視覺化技術將越來越受到重視。未來,網路視覺化將會從以下幾個方面得到進一步發展:

1.自動化:隨著機器學習和人工智慧技術的發展,網路視覺化將更加註重自動化和智慧化,可以幫助使用者更快速地探索和分析資料。

2.擴增實境:擴增實境技術將應用於網路視覺化中,可以使使用者更加直觀地瞭解網路結構和資訊,提供更高質量的分析和決策。

3.多維度整合:未來網路視覺化將更好地整合多維度資料,比如社交網路、地理位置等資料,以豐富使用者對資料的認識和建模。

在網路安全領域, 大模型的廣泛應用和持續迭代帶來網路流量的快速增長,從而擴大網路空間的風險暴露,如網路擁堵問題、API安全問題、資料安全問題、網路空間意識形態問題等。 傳統的安全解決方案偏向於事後防禦,而DPI技術可以協助實現防護與幹預向事前和事中轉移,提高防護效率。

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