分享Python网络安全数据可视化技术

1.网络安全数据分析及可视化简介

在网络安全领域，收集大量的网络安全数据并进行分析和可视化是非常重要的。分析这些数据可以帮助安全分析人员发现网络攻击并获得更深入的了解，以便更好地保护网络安全。Python和其相关的库和工具可以非常方便的进行网络安全数据的收集、分析和可视化。通过Python的网络安全数据可视化技术，可以将大量的数据快速的转化为可视化的图形，使得安全人员更容易的掌握整个网络安全态势。

1.1 Python网络安全数据可视化工具简介

Python生态圈里有很多网络安全分析和可视化工具，其中一些流行的工具包括Python中的以下库和工具：

Matplotlib - 用于2D数据可视化

Seaborn - 用于统计数据可视化，基于Matplotlib

Bokeh - 用于交互式数据可视化

NetworkX - 用于复杂网络数据、图例可视化和分析

Pygal - 用于生成漂亮的SVG (Scalable Vector Graphics)图表

Pandas - 用于数据处理、转换和分析

2.应用Python可视化库进行网络安全数据可视化

接下来，介绍如何使用Python的可视化库来进行网络安全数据的可视化。

2.1 Matplotlib网络安全数据可视化

Matplotlib是Python中非常流行的数据可视化库，提供简单易学、灵活丰富、高质量的图像生成能力。下面介绍使用Matplotlib进行网络安全数据可视化的方法。

首先，需要确定需要可视化的数据类型和可视化的目的，然后确定使用哪个Matplotlib API来生成相应的图形。例如，如果要绘制主机的扫描情况和主机的开放端口数量统计，则可以使用以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 扫描情况数据，total表示扫描的总数，fail表示扫描失败的数
total = 100
fail = 20
success = total - fail
# 根据数据生成饼图
labels = ['Scan Success', 'Scan Failure']
sizes = [success, fail]
colors = ['lightgreen', 'red']
explode = (0.1, 0)
fig1, ax1 = plt.subplots()
ax1.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=90)
ax1.axis('equal')  # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle.
plt.title('Host Scan Results - Total: %d' % total, fontweight='bold')
plt.show()
# 主机开放端口统计
data = {'127.0.0.1': 80, '192.168.0.1': 22, '192.168.0.2': 443, '192.168.0.3': 80}
names = list(data.keys())
values = list(data.values())
fig, axs = plt.subplots(1, 3, figsize=(9, 3), sharey=True)
axs[0].bar(names, values)
axs[1].scatter(names, values)
axs[2].plot(names, values)
plt.suptitle('Host Open Port Statistics')
plt.show()

以上代码产生的结果如下：

2.2 Seaborn网络安全数据可视化

Seaborn是基于Matplotlib的Python可视化库，用于绘制有意义的统计图表。Seaborn内置了多种样式主题，可以轻松地定制颜色和样式。

例如，可以使用Seaborn绘制不同连接类型的传输次数图形，代码如下：

import seaborn as sns
import pandas as pd
# 数据
df = pd.DataFrame({'Protocol': ['HTTP', 'HTTP', 'SSH', 'FTP', 'SSH', 'HTTP', 'SSH', 'DNS', 'FTP', 'SSH'],
                   'Connections': [100, 80, 60, 50, 40, 30, 20, 10, 5, 2],
                   'Type': ['Outbound', 'Inbound', 'Outbound', 'Outbound', 'Inbound', 'Inbound', 'Outbound', 'Outbound', 'Inbound', 'Inbound']})
# 通过Seaborn生成图表
sns.set_style('whitegrid')
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.boxplot(x='Protocol', y='Connections', hue='Type', data=df)
plt.title('Connection Count by Protocol and Type')
plt.show()

以上代码产生的结果如下：

2.3 Bokeh网络安全数据可视化

Bokeh是一种现代的、面向Web的Python可视化库，用于快速创建交互式数据可视化，支持广泛的图表类型，包括漏斗图、网络图、散点图和柱形图等等。 Bokeh的主要优势之一是可以在Web浏览器中展现，用户可以交互式的探索数据。

例如，可以使用Bokeh实现以下操作：

用不同的颜色表示安全和危险IP地址

在地图上显示IP地理位置

根据连接持续时间绘制柱形图

以下是示例Python代码：

from bokeh.io import output_notebook, show
from bokeh.models import BasicTicker, ColorBar, ColumnDataSource, LinearColorMapper, PrintfTickFormatter
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.transform import transform
# 显示在Notebook中
output_notebook()
# 数据
data = {'IP': ['192.0.2.0', '192.0.2.1', '192.0.2.5', '192.0.2.6', '192.0.2.14', '192.0.2.15', '192.0.2.17', '192.0.2.42'],
        'Lat': [40.741895, 40.741895, 52.520008, 52.520008, 40.748817, 40.748817, 52.520008, 40.735657],
        'Lon': [-73.989308, -73.989308, 13.404954, 13.404954, -73.985428, -73.985428, 13.404954, -74.172366],
        'Color': ['red', 'red', 'green', 'green', 'green', 'green', 'green', 'red'],




'Duration': [1200, 2600, 500, 1000, 800, 1500, 300, 3000]}
source = ColumnDataSource(data)
# 地图
p = figure(title="IP Geolocation", x_axis_type="mercator", y_axis_type="mercator")
p.add_tile(p.tile_providers['OSM'])
# 点和颜色显示
points = p.circle(x="Lon", y="Lat", color='Color', size=10, alpha=0.8, source=source)
# 颜色标尺
color_mapper = LinearColorMapper(palette=['red', 'green'], low=0, high=1)
color_bar = ColorBar(color_mapper=color_mapper, location=(0, 0), ticker=BasicTicker(), formatter=PrintfTickFormatter(format="%d%%"))
p.add_layout(color_bar, 'right')
# 连接持续时间统计
freq, edges = np.histogram(data['Duration'], bins=10)
source = pd.DataFrame({'Duration': freq, 'left': edges[:-1], 'right': edges[1:]})
source['Duration'] = source['Duration'] / sum(source['Duration'])
p1 = figure(plot_height=350, title="Distribution of Duration")
p1.quad(bottom=0, top='Duration', left='left', right='right', source=source, fill_color='red', line_color='black')
show(p)
show(p1)

以上代码产生的结果如下：

3.结论

在网络安全领域，获得、分析和可视化安全数据非常重要。Python生态系统中的许多库和工具可以帮助安全分析人员高效获得安全数据并将其转换为可视化图形。本文介绍了使用Python中的Matplotlib、Seaborn和Bokeh进行网络安全数据可视化的一些示例方法，旨在帮助安全分析人员更好的理解Python网络安全数据可视化技术。