关于网络攻防技术的具体介绍
最近有网友想了解下网络攻防技术的知识,所以我就整理了相关资料分享给大家,具体内容如下.希望大家参考参考!!!
网络攻防技术
《网络攻防技术》是机械工业出版社2009-8-1出版的图书，作者是吴灏。
本书由浅入深地介绍了网络攻击与防御技术。从网络安全所面临的不同威胁入手，详细介绍了信息收集、口令攻击、缓冲区溢出、恶意代码、Web应用程序攻击、嗅探、假消息、拒绝服务攻击等多种攻击技术，并给出一定的实例分析。从网络安全、访问控制机制、防火墙技术、入侵检测、蜜罐技术等方面系统介绍网络安全防御技术，进而分析了内网安全管理的技术和手段。本书可作为高等院校网络信息安全课程的教材或者教学参考书，也可作为网络信息安全专业技术人员、网络安全管理人员、网络使用者的一本实用的网络安全工具书。
要学好网络攻防技术应该要具备什么条件呢?
1.首先，要提高英文水平，一些代码都有英文含义，不懂英文，不懂啥意思。起码相关计算机英文要明白。
2.要学编程才好，那样才能成为高手中的高手，因为所有的软件都是编出来的。
如何学习网络攻防技术呢?(黑客)
你可以上新华书店或北方图书城这样的一些大书店去看看计算机专栏，里面有一些教攻防黑客技巧的书籍，你可以买一本通俗易懂的回家练习。例如《黑客攻防练习》
这些书都是教你下一些帮助黑客攻防的软件，所以在这时候一定不要开启杀毒软件，否则会对你进行攻击或防御带来不必要的麻烦。下完软件后要按照书里的内容一步步执行，我刚开始练习的时候就因为不认真而把自己电脑搞坏了(好不容易才修好的)，所以一定要按要求做，我做这个前车之鉴就够了……
说白了，黑客就是靠软件(或自编的程序)来做一些事情，所以你一定要把自己认为有作用的软件练熟，练得得心应手。
有个叫“黑客动畵吧”的(百度可搜到)还携手网易推出了大型的免费培训课程,你可以去论坛首页就可以看到地址了,只有信誉非常好的站才有资格与IT业龙头公司合作的。他们论坛里竖樱面有免费的培训班也有收费VIP的培训课程。这个就很好了，既安全又无病毒，不要再乱找别的黑客网站了
作为一名黑客，一定要懂得行内的潜规则，那就是：一定要做到不留痕迹的入侵别人电脑;不能搜迅删去或复制别人电脑里的隐私文件;不能随意在别人电脑里放病毒。
如何学习网络攻防技术呢?(防御)
教材：NISC国家信息化网络安全工程师标准教材两本，包括《网络安全实用技术指南》 和《黑客攻防技术速查》。
《网络安全实用技术指南》内容介绍：首先介绍了网络安全的基础知识。系统的给学员讲解整个的网络安全体系，以物理安全与人员安全为基础，如何编写网络安全策略，保护WEB、DNS服务器.详细的介绍了网络攻击的步骤，常见的黑客攻击手段(网络监听、缓冲区溢出、端口扫描等)
《黑客攻防技术速查》内容介绍：紧紧围绕黑客的攻与防展开。在介绍黑客攻击手段的同时，介绍了相应的防范 方法 。从而使学员对于攻防技术有一个系统的了解，能够更好地防范黑客的攻击。主要包括：黑客攻防基础、WindeosNT/2000攻防技术、QQ攻防技术、网页攻防技术、电子邮件攻防技术、木马攻防余漏丛技术、密码解除攻防、病毒防治、防火墙技术等内容。
如何实现网络流量数据可视化？
实现网络流量数据可视化，主要分为以下步骤：
安全TAP：保护流经网络/虚拟TAP的网络流量中的信息，使其避免未授权的访问。 从物理或虚拟源头中碧判安全地收集流量。
2.流量映射：流量映射使得每个网络端口都能够以 100% 的端口线速接收流量，同时每个工具端口也能够以 100% 的端口速率输出相关流量。
3.深度数据包过滤：对于分布在虚拟化环境中的那些有封装的、穿隧传输的流量，通过使用灵活的模式匹配正则表达式过滤器，令路由决策基于应用层的数据包内容，而不仅仅基于数据包报头，可以增强该类流量的可视性，实现数据包深度过滤。
4.数据包优化：数据包截短，就是通过消除数据包中无关工具管理功能、分析功能、合规性或安全性的后沿成分，减小数据包的大小。
5.关联状态：数据包除重功能，即建立一个时卖改间窗口，在该窗口期间，任何重复数据包进入矩阵都会被消除。去除与正在进行中的分析任务无关的数据包，整个系统就能够显著降低带宽浪费率和存储容量浪费率，减少对相关工具处理资源的占用。
6.高性能NetFlow：把NetFlow生成任务从生产网络上的交换机和路由器上转移出去， 可以提升生产网络的性能，同时也能在数量上、质量上和有效性方面对传送至工具的精确NetFlow数据。
7.串接：为了对层出不穷的安全威胁作出更敏捷的反应，许多过去被动检视流量的带外安全工具正在变身串接部署。然而，串接慧穗部署也自然难免有潜在的故障点，只是用旁路技术可以降低这些风险。
如何将数据进行数据可视化展现
1、确认需求
在数据可视化设计前，分析人员要先完成业务需求的分析，将分析需求拆分成不同层级、不同主题的任务，捕捉其中业务的数据指标、标签，划分出不同优先级，为下一步取数做准备。
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在确认需求的过程中，分析人员需要特别关注业务和数据的对应关系，按照数据词典将数据仓库中的指标、标签进行确认，对数据质量进行调研，最大程度提高数据可视化的准确性。
数据可视化是为了解决问题而制作出来的，所以实际制作分析的过程中必须紧贴企业业务流程，了解业务指标、属于察物什么专业方向的内容，最大程度地提升数据分析的准确性，提高图表展现信息的质量。
2、准备数据
数据可视化，千万不能忘了数据。不管前期规划再好，业务指标和需求之间的关系再贴合，没有数据你什么也分析不了。
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分析人员在进行可视化分析前，应该提前准备好任务所需的数据，做好分析前的准备工作。在这个阶段，分析人员可以联合技术人员，将后续数据可视化需要的指标、标签、维度等数据从数据仓库中调取出来，准备进行数据分析。
在准备数据贺没带的过程中，分析人员可以对业务数据进一步确认，和一线业务人员进行沟通协作，确认数据和业务之间相互贴合，数据也和业务变化一致。然后可以思考数据之间的关联，将关键数据整理进行标记。如果没有需要的数据就要及时寻找，看看对方是否能够临时填报、补录数据，增加数据的源头。
3、选择图表
图表的选择直接关系到可视化的呈现效果，一个合适的图表能够把数据之间的联系转化为直观的信息，相反错误的图表可能会将需求对象引向错误的方向。
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数据可视化分析人员必须了解所有主流的图表类型，知道每个图表适合做哪些分析，能够展现哪种类型的信息，举个例子，折线图、柱形图等能够轻易的展现事物的发展趋势，但如果你把某段时间销售数量变化趋势呈现在饼图上，那这个图表就没有任何意义了。
4、页面布局
分析人员将一张完整的页面分割成不同板块、层次，保证数据能够完全展现，同时设计人员还要注意划分信息的重要程度，在整体视觉设计中，把核心的数据指标放在最重要的位置，占据较大的面积，其余的指标按优先级依次在核心指标周围展开。
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当然，在实际的可视化分析过程中，管理人员给到的数据需求一般都会比较多，要求在同一页面上展现尽可能多的信息量。这时候设计人员就需要在满足计较关键信息、平衡布局空间以及简洁直观的基础上将数据划分为更多层次。
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5、数据可视化分析
在数据分析过程中，很多新手会有一个误区，经常会把各种各样的可视化图表装满几个屏幕，认为这样就可以把所有信息直观地展示给用户。实际上，用户并不需要那么多内容，相比复杂的信息展示，他们往往会更喜欢一目了然的内容设计，一眼就能看到关键信息。
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此外，整个可视化图表页面中，色彩不宜太过丰富，颜色最好也不要太过鲜艳，把色彩对比强烈的颜色放到关键信息，禅芦用清晰的逻辑去呈现变化，突出重点部分，使用户产生更好地体验，这才是他们最希望看到的。
最后，回到数据分析本身，分析人员可以选择为制作完成的可视化图表附上自己从业务逻辑思考的信息，帮助用户更好地分辨图表展现的意义。
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可视化设计的5个步骤
如您所见， 信息可视化 可以产生令人难以置信的美丽图像，高效的传达信息。下面的图像是现已解散的安然集团的通信组织图。
作者/版权所有者：Kitware Inc.版权条款和许可：CC BY-ND 2.0
Ben Shneiderman说： “可视化的目的是洞察力，而不是图片。”
那么，可视化是否有设计诀窍呢？Riccardo Mazza在他的书“Introduction to Information Visualization”中，为我们提供了一种信息可视化的5步设计法，我们一起来看看吧。
整个设计过程很简单，一旦你审查了这个过程，它应该是常识：
1、定义问题
2、定义要表示的数据
3、定哪老义表示数据所需的维度
4、定义数据的结构
5、定义可视化所需的交互
1.定义问题
与任何用户体验工作一样; 第一步是定义信息可视化将解决的问题。这通常需要一些 用户研究 来回答问题; “我的用户需要什么呢？”、“他们将如何使用它？”
您可能正试图向用户解释某些内容，或者您可能正试图让他们建立新的联系或观察;为了将问题定义清楚，您还应考虑用户群特有的任何特定因素，比如：他们的教育水平或数据处理能力如何？他们过去的数据有什么样的经验？这将指导输出的复杂程度，并阐明用户的整体需求。
2.定义要表示的数据
有三种主要类型的数据可以通过信息可视化来表示，它们的映射方式可能会有很大差异- 因此，在开始设计之前，在您的脑海中清楚地了解数据，您将使用哪些数据？
1、 定量数据 - 这是数值类的数据。
2、 有 序数据 - 非数值的，但具有内在顺序的 数据 。（例如，想想一周中的几天。）
3、 分类数据 - 既没有数字也没有内在顺序的数据。（例如商业名称或地名）。
3.定义表示数据所需的维度
必须仔细考虑数据集的维度或属性的数量，因为它将在很大程度上确定哪些数据可用于进行信息可视化。数据中表示的维度越多- 理解信息可视化就越混乱。因此值得注意的是，具有大量维度的数据可能更适合使用高度交互式表示，不适合静态图形展示。可以根据要研究的相关维度的数量将分睁含析分成四种类型：
1、 单变量分析 - 针对自变量研究单个因变量
2、双变量 分析 - 其中两个因变量针对自变量进行研究
3、三变量 分析 - 其中三个因变量针对自变量进行研究
4、 多变量分析 - 针对自变量研究三个以上的因变量
作者/版权所有者：Chire。版权条款和许可：CC BY-SA 3.0
多变量分析的图像，其中数据点之间的关系很多且相关。
4.定义数据的结构
这是关于检查数据集如何相互关联的全部内容，常见的关系结构包括：
1、 线性关系 - 数据可以以线性格式显示，例如表格，向量等。
2、 时间关系 - 数据随着时间的推移而变化
3、 空间关系 - 与现实世界相关的数据（例如地图数据或办公室平面图）这有时也被称为地理关系
4、 分层关系 - 与定义的层次结构中的位置 相关的 数据（从办公室管理结构到简单的流程图）
5、 网络关系 - 数据与同一数据中的其他实体相关
作者/版权李早升所有者：Nathanael Crawford。版权条款和许可：CC BY-SA 3.0
以上示出了分层网络模型的示例。
5.从可视化中定义所需的交互
设计过程的最后一部分要求您了解用户信息可视化所需的交互级别。有三类互动：
1、 静态模型 - 这些模型按“原样”显示，例如您保存在汽车中的道路地图集中的地图。用户无法修改它们。
2、 可转换模型 - 这些模型使用户能够转换或修改数据。它们可以允许用户改变用于分析的参数或者为数据集选择不同形式的 视觉映射 。
3、 可操作模型 - 数据有时候是高度关联的，通过操作部分数据图形，可以获得关联数据的变化，从而产生新的见解是一种常见的互操作方法。例如：我们可以通过DataFocus快捷创建图形的联动操作。
作者/版权所有者：DataFocus 版权条款和许可：CC BY-SA 3.0
小贴士： 设计信息可视化的过程可能与您的最终输出并不直接相关，但可以使您更加明智地决定何种表示形式最适合您的用户。通过充分了解用户的需求，以及他们需要展示的数据、数据中的关系和模型类型，信息可视化设计师可以提供充分满足这些需求的可视化作品。
如何实现可靠的数据可视化？
想要实现可靠的数据可视化需要从两方面做准备，首先，数据分析人员需要掌握可靠的数据，能够与分析的事物相贴合，其次雹岁，数据分析人员需要使用可靠的可视化工具及可视化方法。
1.确认需求
数据可视化过程中必须紧贴企业业务流程，了解业务指标，最大程度地提升数据分析的准确性，提高图表展现信息的质量。我们必须要先清知中楚图表制作完成后受众对象是谁，对项目做一个初步的规划方案，把需求对象要解决的问题、想要看到的信息以及关键点摸清。
2.准备数据
数据决定了你图表可以展现的信息，也决定了你要进行的分析流程，所以一定要提前到数据仓库中查看是否有自己需要的业务数据。如果没有就要及时寻找，看看对方是否能够临时填报、补录数据，增加数据的源头。
3.选择图表
数据可视化分析人员必须了解所有主流的图表类型，知道每个图表适合做哪些分析，能够展现哪种类型的信息，举个例子，折线图、柱形图等能够轻易的展现事物的发展趋势，但如果你把某段时间销售数量变化趋势呈现在饼图上，那这个图表就没有任何意义了。
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4.可视化工具
.一般来说，可视化工具根据不同方式可以分为代码可视化工具以及低代码、无代码可视化工具。可视化工具的优点就是更加的轻量化，一般需要编写代码，只能由掌握IT技术的员工使用。
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BI可视化工具功能则完善得多，也是最受企业欢迎的可视化分析系统，它可以直接连接企业的业务数据库，把这些业务数据经过ETL处理之后存放到统一的数据仓库中。需要使用的时候就可以直接从数据仓库中加载数据，节省了大量寻找数据的时间，实现了一定程度的自动化，并且操作人员只需要简单的拖拉拽就可以制作各种复杂的图表。
5.数据可视化分析
整个可视化图表页面中，色彩不宜太过丰富，颜色最好也不要太过鲜艳，把源猛睁色彩对比强烈的颜色放到关键信息，用清晰的逻辑去呈现变化，突出重点部分，使用户产生更好的体验，这才是他们最希望看到的。
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最后，回到数据分析本身，作为数字化转型的必备手段，分析人员可以选择为制作完成的可视化图表附上自己从业务逻辑思考的信息，帮助用户更好的分辨图表展现的意义。
大数据可视化设计到底是啥，该怎么用
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。
文章目录
一、什么是网络安全可视化
1.1 故事+数据+设计 =可视化
1.2 可视化设计流程
二、案例一：大规模漏洞感知可视化设计
2.1整体项目分析
2.2分析数据
2.3匹配图形
2.4确定风格
2.5优化图形
2.6检查测试
三、案例二：白环境虫图可视化设计
3.1整体项目分析
3.2分析数据
3.3 匹配图形
3.4优化图形
3.5检查测试
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盯厅和规律。
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，根凯困隐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尺仿的提炼。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
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。
三、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（左），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（右）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：内网资产和访问关系，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，与我们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。
四、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。
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