基于态势感知理论的可视化感知模型
网络安全态势感知与可视化
网络安全态势感知与可视化在当今数字化的时代，网络已经成为了我们生活和工作中不可或缺的一部分。
然而，随着网络的不断发展和普及，网络安全问题也日益凸显。
网络攻击、数据泄露、恶意软件等威胁层出不穷，给个人、企业和国家带来了巨大的损失。
为了有效地应对这些威胁，保障网络安全，网络安全态势感知与可视化技术应运而生。
网络安全态势感知是一种对网络安全状态进行实时监测、分析和评估的技术。
它通过收集、整合和分析来自各种安全设备、系统和网络的信息，来全面了解网络的安全状况。
这些信息包括网络流量、系统日志、漏洞扫描结果、威胁情报等。
通过对这些信息的综合分析，网络安全态势感知可以帮助我们发现潜在的安全威胁，预测可能的攻击趋势，并及时采取相应的防范措施。
而网络安全可视化则是将网络安全态势以直观、易懂的图形、图表等形式展示出来的技术。
它将复杂的网络安全数据转化为可视化的图像，使得网络安全管理人员能够更加快速、准确地理解网络的安全状况。
例如，通过绘制网络拓扑图，可以清晰地看到网络中各个节点之间的连接关系；通过柱状图、折线图等展示网络流量的变化趋势；通过热力图展示不同区域的安全风险等级。
网络安全态势感知与可视化的结合，为网络安全管理带来了诸多好处。
首先，它提高了网络安全管理的效率。
传统的网络安全管理方式往往依赖于人工分析大量的文本数据，这不仅费时费力，而且容易出现疏漏。
而通过网络安全态势感知与可视化技术，管理人员可以在短时间内快速掌握网络的安全状况，及时发现问题并采取措施。
其次，它增强了网络安全决策的科学性。
可视化的展示方式可以帮助管理人员更加直观地了解网络安全态势的发展趋势，从而做出更加科学、合理的决策。
例如，根据网络流量的变化趋势，合理调整网络资源的分配；根据安全风险的分布情况，有针对性地加强安全防护措施。
此外，它还提高了网络安全应急响应的能力。
当发生网络安全事件时，通过可视化的展示，应急响应人员可以快速定位问题所在，迅速采取有效的应对措施，降低损失。
网络安全态势感知与可视化报告
网络安全态势感知与可视化报告在当今数字化高速发展的时代，网络已经成为了人们生活、工作和社会运转不可或缺的一部分。
然而，伴随着网络的广泛应用，网络安全问题也日益凸显。
网络攻击、数据泄露、恶意软件等威胁层出不穷，给个人、企业和国家带来了巨大的风险和损失。
为了有效地应对这些网络安全威胁，网络安全态势感知与可视化技术应运而生。
网络安全态势感知是一种对网络安全状况进行全面、实时监测和分析的技术手段。
它通过收集、整合和分析来自各种网络设备、安全系统以及应用程序的海量数据，来识别潜在的安全威胁、评估安全风险，并及时发出预警。
网络安全态势感知不仅仅是简单的数据收集和监测，更是对网络安全态势的理解和预测。
它能够帮助安全管理人员从复杂的网络环境中迅速发现关键的安全事件，把握整体的安全态势，从而做出更加明智和有效的决策。
可视化则是将复杂的网络安全数据以直观、易懂的图形、图表等形式展示出来的技术。
通过可视化，安全管理人员可以更加快速地理解和分析网络安全态势，发现潜在的规律和趋势。
例如，通过热力图可以直观地展示出网络中不同区域的安全风险等级；通过折线图可以观察到安全事件的发生频率随时间的变化趋势；通过拓扑图可以清晰地了解网络的结构和设备之间的连接关系。
可视化技术使得网络安全数据不再是一堆枯燥的数字和代码，而是能够以生动、形象的方式呈现在人们面前，大大提高了安全管理的效率和效果。
那么，网络安全态势感知与可视化是如何实现的呢？首先，需要建立一个全面的数据收集系统，包括网络流量监测、日志分析、漏洞扫描等多种手段，以获取尽可能多的网络安全相关数据。
然后，利用数据处理和分析技术，对收集到的数据进行清洗、整合和挖掘，提取出有价值的信息和特征。
接下来，运用各种算法和模型对数据进行分析和评估，识别出潜在的安全威胁和风险。
最后，通过可视化工具将分析结果以直观的形式展示出来。
在实际应用中，网络安全态势感知与可视化具有诸多重要意义。
对于企业来说，它能够帮助企业及时发现网络中的安全漏洞和异常行为，避免数据泄露和业务中断，保护企业的核心资产和声誉。
网络安全态势感知与可视化
网络安全态势感知与可视化在当今数字化的时代，网络已经成为了我们生活和工作中不可或缺的一部分。
从日常的社交娱乐到关键的基础设施运行，网络的身影无处不在。
然而，随着网络的普及和应用的深化，网络安全问题也日益凸显。
网络攻击、数据泄露、恶意软件等威胁不断涌现，给个人、企业乃至国家带来了巨大的风险和损失。
在这样的背景下，网络安全态势感知与可视化作为一种有效的应对手段，逐渐受到了广泛的关注和重视。
网络安全态势感知，简单来说，就是对网络安全状况的全面了解和把握。
它不仅仅是对单个安全事件的监测和响应，更是从宏观的角度，对网络中的各种活动、行为和趋势进行综合分析和评估。
通过收集、整合来自多个数据源的信息，如防火墙日志、入侵检测系统警报、服务器性能数据等，网络安全态势感知系统能够构建出一个全面、动态的网络安全图景。
而可视化，则是将这些复杂的网络安全数据以直观、易懂的形式呈现出来。
想象一下，如果面对一堆密密麻麻的数字和代码，要从中找出潜在的安全威胁，那无疑是一项极其艰巨的任务。
但通过可视化技术，将这些数据转化为图形、图表、地图等形式，我们就能够迅速地发现异常和趋势，从而更快速地做出决策和采取行动。
那么，网络安全态势感知与可视化到底是如何工作的呢？首先，数据采集是第一步。
这就像是为后续的分析和可视化搭建原材料库。
各种网络设备、安全系统都会产生大量的数据，包括流量信息、用户行为、系统漏洞等等。
这些数据通过传感器、代理程序等方式被收集起来，汇聚到一个中央数据库中。
接下来，就是数据的处理和分析。
这是整个过程中的关键环节。
在这里，会运用各种数据分析技术和算法，对采集到的数据进行清洗、过滤、关联和融合。
目的是去除噪声和冗余信息，提取出有价值的情报。
比如，通过关联不同来源的警报信息，可能会发现一个看似孤立的攻击事件实际上是一个更大规模攻击的一部分。
然后，就是可视化的呈现阶段。
这是将分析结果转化为直观图像的过程。
常见的可视化形式包括柱状图、折线图、饼图、热力图、网络拓扑图等等。
网络安全态势感知与可视化展示
网络安全态势感知与可视化展示在当今数字化时代，网络已经成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。
然而，随着网络的日益普及和复杂，网络安全问题也变得越来越严峻。
网络攻击、数据泄露、恶意软件等威胁层出不穷，给个人、企业和国家带来了巨大的损失。
为了有效地应对这些威胁，保障网络安全，网络安全态势感知与可视化展示技术应运而生。
网络安全态势感知是一种对网络安全状况进行全面监测、分析和评估的技术。
它通过收集、整合和分析来自各种网络安全设备、系统和数据源的信息，来了解网络中正在发生的安全事件、潜在的威胁以及整体的安全态势。
网络安全态势感知不仅仅是简单地监测和报警，更重要的是能够对海量的安全数据进行深入分析，提取有价值的信息，为决策提供支持。
那么，网络安全态势感知是如何实现的呢？首先，需要广泛地收集各种安全数据，包括网络流量数据、系统日志、漏洞信息、用户行为数据等。
这些数据来源多样，格式各异，因此需要进行有效的数据整合和预处理，将其转化为统一的格式，以便后续的分析。
在数据收集和整合之后，就需要运用各种分析方法和技术对数据进行深入挖掘。
常见的分析方法包括关联分析、机器学习、统计分析等。
关联分析可以帮助发现不同安全事件之间的关联关系，从而揭示潜在的攻击模式；机器学习算法可以用于识别异常行为和预测可能的威胁；统计分析则可以提供对网络安全状况的总体评估和趋势分析。
通过这些分析，我们可以得到关于网络安全态势的各种信息，如攻击的来源、类型、目标，以及网络中存在的薄弱环节等。
但是，这些信息如果只是以数字和文字的形式呈现，往往难以被人们快速理解和把握。
这时候，就需要借助可视化展示技术，将复杂的网络安全态势以直观、清晰的图形和图表展现出来。
可视化展示在网络安全态势感知中起着至关重要的作用。
它能够将抽象的安全数据转化为易于理解的视觉形式，帮助安全人员快速洞察网络安全状况，发现潜在的威胁和异常。
例如，通过地图可视化，可以直观地展示攻击的来源和分布；通过柱状图和折线图，可以清晰地呈现不同类型攻击的数量和趋势；通过网络图，可以展示网络中各个节点之间的连接关系和流量情况。
网络安全态势感知与可视化呈现
网络安全态势感知与可视化呈现在当今数字化高速发展的时代，网络如同一个无形的世界，承载着海量的信息和重要的业务。
然而，这个世界并非风平浪静，而是充满了各种潜在的威胁和风险。
网络安全态势感知与可视化呈现，就如同在这个复杂的网络世界中安装了一双敏锐的眼睛和一个清晰的导航系统，帮助我们更好地理解和应对网络安全的挑战。
想象一下，你身处一个繁忙的交通枢纽，车辆川流不息，各种交通信号和指示牌不断闪烁。
要想有效地管理交通，确保安全和顺畅，你需要对整个交通状况有一个全面、实时的了解。
网络安全态势感知就类似于这种对交通状况的掌控，只不过它所关注的是网络中的信息流、访问行为、潜在的攻击等。
网络安全态势感知是指对网络安全状态进行实时监测、分析和评估的能力。
它不仅仅是简单地收集安全数据，更重要的是能够从这些数据中提取有价值的信息，洞察潜在的安全威胁和趋势。
这就好比从一堆杂乱无章的拼图碎片中，拼凑出一幅完整的画面，让我们看到网络安全的全貌。
那么，如何实现网络安全态势感知呢？首先，需要广泛收集各种数据源，包括网络流量数据、系统日志、用户行为数据等。
这些数据就像是拼图的碎片，每一片都包含着网络安全状况的一部分信息。
然后，通过使用先进的数据分析技术和算法，对这些数据进行处理和挖掘，找出其中的关联和模式。
比如，发现异常的网络访问行为、频繁出现的攻击特征等。
在这个过程中，数据的质量和准确性至关重要。
如果收集到的数据存在误差或者缺失，就可能导致分析结果的偏差，从而影响对网络安全态势的判断。
因此，需要建立有效的数据采集机制，确保数据的完整性和可靠性。
有了对网络安全态势的感知，接下来就是如何将这些复杂的信息以一种直观、易懂的方式呈现给用户。
这就是网络安全可视化呈现的重要任务。
可视化呈现就像是把抽象的网络安全信息转化为一幅生动的图像或图表，让人们能够一眼看清网络安全的状况。
比如，通过热力图展示网络流量的分布情况，用折线图反映攻击事件的频率变化，或者用拓扑图展示网络设备之间的连接关系和安全状态。
网络空间安全态势感知与可视化平台
网络空间安全态势感知与可视化平台现代社会对网络空间安全的需求日益迫切，如何有效地感知网络空间的安全态势以及将其可视化呈现成为了亟待解决的问题。
为满足这个需求，网络空间安全态势感知与可视化平台应运而生。
本文将从该平台的定义、功能、技术、应用以及未来发展等方面进行论述。
一、网络空间安全态势感知与可视化平台的定义网络空间安全态势感知与可视化平台，简称安全态势平台，是一种用于综合、全面地感知和监控网络空间安全态势的工具。
通过采集、处理和分析网络数据，将复杂的网络安全信息转化为直观、可视化的形式，提供决策者对网络空间中威胁和风险的直观了解和预警。
二、网络空间安全态势感知与可视化平台的功能1. 数据采集和整合：安全态势平台能够接收来自各个网络节点和终端设备的安全数据，并将这些数据按照一定的规则进行整合和处理。
2. 安全态势分析：通过对采集到的数据进行分析和挖掘，安全态势平台能够识别出网络中的异常行为、攻击事件和威胁情报，提供实时的安全态势分析。
3. 可视化展示：安全态势平台将分析结果以直观的图表、地图或其他形式进行可视化展示，使决策者能够迅速了解网络空间安全的整体状况。
4. 风险评估与预警：基于安全态势分析的结果，平台可以评估网络中的风险程度，并及时向相关人员发出预警信息，帮助其做出应对措施。
5. 安全态势监控：安全态势平台能够实时监控网络中的安全事件和风险，帮助及时发现和处理安全问题，保护网络系统的安全。
三、网络空间安全态势感知与可视化平台的技术1. 大数据技术：为了处理海量的网络数据，安全态势平台采用了大数据技术，包括数据存储、获取、处理和分析等。
通过这些技术，平台能够快速高效地处理庞大的网络数据。
2. 数据挖掘与分析技术：安全态势平台利用数据挖掘和分析技术，从网络数据中发现隐藏的安全威胁和攻击行为。
这些技术包括机器学习、数据聚类、异常检测等，能够识别出网络中的异常事件。
3. 可视化技术：为了将复杂的网络数据以直观的形式展示，安全态势平台采用了可视化技术，如图表、地图、网络拓扑图等。
网络安全态势感知与可视化
网络安全态势感知与可视化网络安全是当今社会不可忽视的重要方面，随着科技的进步和信息化的快速发展，网络安全问题也日益凸显。
为了保护网络的安全，确保网络系统的稳定运行，人们开始关注网络安全态势感知与可视化技术。
本文将从网络安全态势感知与可视化的定义、技术原理和应用领域等方面进行探讨。
一、网络安全态势感知与可视化的定义网络安全态势感知是指通过对网络的实时监控和数据采集，对网络中的攻击行为、威胁事件以及网络脆弱性进行实时分析和评估，从而及时发现异常情况、威胁态势和安全风险。
而网络安全态势可视化则是将网络安全态势感知的结果以可视化的方式呈现，利用图形化界面、动画、图表等形式将复杂的网络安全信息展示给人们，使其更直观地理解和分析网络安全状态。
二、网络安全态势感知与可视化的技术原理1.数据采集与处理：网络安全态势感知与可视化技术主要依赖于大数据处理和分析技术。
通过监控网络设备、网络流量和系统日志等数据源，采集和记录网络中的数据。
然后利用数据分析技术对数据进行处理和分析，以发现异常行为和威胁事件。
2.数据分析与挖掘：网络安全态势感知与可视化技术通过数据分析和挖掘方法，对采集到的数据进行模式识别、异常检测和关联分析等。
通过建立安全事件模型和行为规则，识别网络中的威胁行为。
3.可视化展示：网络安全态势感知与可视化技术将分析得到的数据通过可视化方式展示给用户。
通过图表、地图、网络拓扑等形式，将复杂的网络安全信息以直观的方式展现给用户，使用户能够更好地理解和分析网络安全状态。
三、网络安全态势感知与可视化的应用领域网络安全态势感知与可视化技术在各个领域都有广泛的应用，尤其对于网络管理和网络安全保护具有重要意义。
1.网络管理：网络管理员可以利用网络安全态势感知与可视化技术实时监测网络的运行状态，如流量分布、带宽利用情况等。
同时，通过可视化展示，管理员能够更好地定位网络异常，快速响应和解决问题。
2.威胁情报分析：利用网络安全态势感知与可视化技术，可以对网络中的威胁情报进行分析和评估。
网络安全态势感知与可视化dashboard
网络安全态势感知与可视化dashboard在当今数字化时代，网络安全已成为企业和组织面临的重大挑战。
随着网络攻击手段的日益复杂和多样化，传统的网络安全防护手段已经难以满足需求。
网络安全态势感知作为一种新兴的网络安全技术，能够帮助我们全面、实时地了解网络安全状况，而可视化 dashboard 则为网络安全态势感知提供了直观、高效的展示方式。
网络安全态势感知是一种对网络安全状态进行实时监测、分析和评估的技术。
它通过收集、整合和分析来自各种安全设备、系统和网络流量的数据，来识别潜在的安全威胁、评估安全风险，并为安全决策提供支持。
网络安全态势感知的核心目标是提供对网络安全状况的全面理解，以便及时采取有效的防御措施。
那么，网络安全态势感知是如何工作的呢？首先，它需要从多个数据源收集数据，这些数据源包括防火墙、入侵检测系统、防病毒软件、服务器日志等。
收集到的数据经过预处理和标准化后，被输入到分析引擎中。
分析引擎使用各种分析方法和算法，如关联分析、机器学习、统计分析等，来识别异常活动和潜在的威胁。
然后，根据分析结果，对网络安全态势进行评估和预测，为安全决策提供依据。
然而，仅仅有网络安全态势感知还不够，如何将感知到的信息有效地传达给安全人员，以便他们能够快速做出决策，是一个关键问题。
这就需要借助可视化 dashboard 来实现。
可视化 dashboard 是一种将复杂的数据以直观、图形化的方式展示出来的工具。
通过可视化dashboard，安全人员可以一目了然地了解网络安全的整体状况，包括当前的威胁态势、受影响的资产、安全事件的分布等。
一个好的网络安全态势感知可视化 dashboard 应该具备以下几个特点。
首先，它应该具有清晰的布局和简洁的设计。
信息的展示应该层次分明，重点突出，避免过多的混乱和干扰。
其次，它应该提供多种视图和交互方式，以满足不同用户的需求。
例如，有些用户可能更关注整体的威胁态势，而有些用户可能更关心某个具体的安全事件的细节。
变电站视觉感知可视化系统应用浅谈
变电站视觉感知可视化系统应用浅谈摘要：本文通过利用高清全景图像采集仪、智能移动面阵相机和全方位智能云台图像采集仪设备对变电站内刀闸开合状态和图形及数字仪表盘智能感知分析，为变电站调控一体化提供基础管理数据支撑，最终实现调控一体化电网运行智能系统全景可视化展现。
关键词：视觉感知；可视化；浅谈1前言目前变电站一次二次设备和综合数据网已经实现大规模数据采集，但是这些采集的数据并不代表信息，信息也并不代表能改善电力调度系统各类指标的知识，在某些场景或针对某些操作人员，纷乱的数据和信息反而是一种负面的效应甚至是灾难。
为解决上述问题，就需要从调度操作方式、态势数学模型、可视化动态展示和关键运行数据信息采集等方面开展全面、深入、综合、立体的研究，建立打破传统、高度整合、可视化感知分析、信息共享、运转高效的变电站态势建模及视觉感知可视化系统，通过态势感知与可视化的理论基础在传统电网变电站运行态势视频结构化智能分析设计入手，研究了多维视觉感知构成、自动生成、存储、态势预测等关键问题，也对变电站调度运行态势图设计评价指标及量测方法进行了深入研究，以此作为历史的动态态势反演与诠释、未来的预测动态态势播放与诠释的一种综合可视化应用解决方案。
2变电站视觉感知可视化系统应用变电站态势建模及视觉感知可视化系统主要由视频结构化分析引擎、隔离开关刀闸模型分析引擎、仪表智能巡航分析模块和全景数据展示应用模块四大部分构成，全景数据展示应用模块已对变电站高清视频及环境监控系统、计算机监控自动化控制系统、SF6压力表计智能巡航分析系统和隔离开关刀闸分析模块进行全方位整合，对变电站综合自动化控制系统、视频及环境监控系统和辅助控制系统进行采集整合。
通过可视化技术的融合展示应用，结合变电站视频结构化云服务实现站内调控操作视频复核、远方智能监视与分析提醒、实时全景动态展示的功能，为变电站调度运行人员、变电管理人员、检修人员和集控站值守人员提供“一站式”多业务可视化应用支撑服务。
智能电网态势图建模及态势感知可视化的概念设计
智能电网态势图建模及态势感知可视化的概念设计摘要：提出了智能电网态势管理概念模型及概念设计，包括态势感知可视化对象建模及应具有的核心算法模块。
态势可视化的核心是态势图建模，文中提出了态势图构成模型，并提出了实时态势图片生成以及基于条件触发的历史图片存储机制。
存储的带时间戳的历史态势图片，经过拼图，可实现历史动态态势图动画反演播放；提出了未来的预测动态态势图的生成机制，生成的带时戳的未来态势图片，经过拼图，可实现未来动态态势图动画播放。
初步探讨了态势图设计评价指标，指出态势底图的选择将直接影响到态势感应和感知可视化效果。
关键词：智能电网；态势管理；概念设计；态势可视化配电网作为电力系统中直接面向用户的重要环，其重要性不言而喻。
随着大量可再生能源在配电网中的接入，传统配电网成为有源配电网。
为了应对有源配电网所面临的挑战和满足用户日益增长的供电质量和可靠性要求，发展智能配电网已成为共识。
在智能配电网条件下，系统采集和处理的数据呈海量增长，并且受用户随机需求响应、客户多样化需求、应急减灾等因素影响，配电网运行趋于复杂多样，对配电管理的要求日趋提高。
现有的配电运行态势感知体系在计算速度、安全性评估、可视化、通信网络等诸多环节上均难以满足智能配电网的发展需求。
构建有效的智能配电网态势感知体系，增强对配电系统的态势感知能力已成为当前一个研究热点。
通过态势感知可实现对配电网运行态势的全面准确掌控，为在态势感知基础上进行态势利导，以提高复杂配电网的调度控制水平提供了有力支撑。
1.态势感知和态势利导内涵般而言，态势感知是指在特定时空下，对动态环境中各元素或对象的觉察、理解，以及对未来状态的预测，即所谓“索其情”“知其态”“循其势”。
可见，态势感知主要分为三级：一级态势感知为态势觉察，即所谓“索其情”，本质上是“数据或信息收集”，即觉察检测和获取环境中的重要线索或元素；二级态势感知为态势理解，即所谓“知其态”，本质上是通过数据分析获得认识或知识，即整合采集或者觉察到的数据和信息，分析数据中的对象及其行为和对象间的相互关系，进行态势评估；三级态势感知为态势预测，即所谓“循其势”，本质上是对获得知识的应用，即基于对环境信息的感知和理解，预测未来的发展趋势。
网络安全态势感知与可视化展示
网络安全态势感知与可视化展示在当今数字化的时代，网络已经成为了人们生活和工作中不可或缺的一部分。
从日常的社交娱乐到关键的商业运营和国家基础设施，网络的影响力无处不在。
然而，随着网络的普及和发展，网络安全问题也日益严峻。
网络攻击、数据泄露、恶意软件等威胁层出不穷，给个人、企业和国家带来了巨大的损失和风险。
为了有效地应对这些威胁，保障网络安全，网络安全态势感知与可视化展示技术应运而生。
网络安全态势感知是一种对网络安全状况进行实时监测、分析和评估的能力。
它通过收集、整合和分析来自各种网络安全设备、系统和数据源的信息，来全面了解网络的安全态势。
这些信息包括网络流量、系统日志、漏洞扫描结果、威胁情报等。
通过对这些信息的综合分析，网络安全态势感知系统能够识别潜在的安全威胁和风险，预测可能的攻击趋势，并及时发出警报，为网络安全防护提供决策支持。
可视化展示则是将网络安全态势感知所获取的复杂数据和信息以直观、易懂的图形、图表等形式呈现给用户。
它的作用不仅仅是让数据变得更易于理解，更重要的是能够帮助用户快速发现网络安全中的异常和趋势，从而提高决策的效率和准确性。
想象一下，如果我们面对的是一堆密密麻麻的数字和文字组成的网络安全数据，要从中找出潜在的威胁和风险，那将是多么困难和耗时的一件事情。
而通过可视化展示，我们可以将这些数据转化为直观的地图、柱状图、折线图等，让我们一眼就能看出网络中哪些区域存在高风险，哪些时间段攻击活动最为频繁，哪些类型的攻击最为常见。
比如说，通过热力图的形式，可以直观地展示网络中各个节点的流量大小和活动频繁程度。
流量较大、活动频繁的节点可能就需要重点关注，因为它们有可能是潜在的攻击目标或者已经受到了攻击。
再比如，用饼图来展示不同类型的攻击所占的比例，让我们能够快速了解到哪种攻击手段是当前的主要威胁，从而有针对性地采取防护措施。
在网络安全态势感知与可视化展示的实现过程中，数据的收集和整合是基础。
需要从各种不同的网络设备和系统中收集大量的数据，并将这些数据进行清洗、转换和整合，以确保数据的准确性和一致性。
电磁态势感知系统的可视化设计
第29卷第1期 Vol.29 No.l北京电子科技学院学报Journal of Beijing Electronic Science and Technology Institute2021年3月M ar. 2021电磁态势感知系统的可视化设计赵海博杨建喜“刘若雯北京电子科技学院,北京市100070摘要：由于电磁环境的复杂性，较难具体、完整地显示区域中的电磁环境，难以用一个普遍适用 的准确算法来进行可视化。
本文系统采用快速电磁传播计算方法或插值方法，完成任务场景中 各辐射源的电波传播、覆盖、干扰效果计算和电磁频谱占用情况显示。
通过对空间电磁环境中的 地形与电磁数据进行统一建模、解析并作可视化映射，从多个维度对电磁场进行可视化处理，实现了电磁分布态势、等值线、传播方向路径等多种形式的电磁环境的态势显示。
综合考虑不同频 率、传播路径、天线形式和地形地貌等参数对战场电磁环境分布的影响，实现电磁传播和覆盖效 果计算与显示，形成综合电磁态势效果并利用区间映射的办法。
关键词：态势感知；可视化；快速电磁传播计算；多维度;数据建模中图分类号:〇441;T P311.52文献标识码:A 文章编号：1672-464X(2021) 1-18-09I刖S电磁环境由多种电磁信号组成，这些电磁信 号在空间，时间，频率和能量中密集分布,并且数 量众多，复杂且动态交替。
在复杂的战场中，电磁环境通常起决定性作用[1_5]。
因此，基于空间 电磁环境数据，借助可视化技术充分显示电磁场 分布尤为重要[6]。
在现行的电磁态势感知可视化系统中，文 献[7]提出了采用K r i g i n g插值算法计算区域内单 一频点或频段的场强分布,结合地理信息系统，将场强数据映射为图像，实现了场强分布态势的 二维可视化。
解决了由点态势融合形成面态势 的这一难点；文献[8]提出一种基于无线感知网 络的信号覆盖探测算法.该算法首先通过随机部 *署的感知节点采集接收信号强度并进行高斯滤 波处理;利用支持向量回归对采集数据进行变异 函数曲线拟合，综合感知节点采样数据与插值点 估计数据生成目标区域电磁态势；文献[9]针对 海战场电磁态势的预测问题，提出一种基于改进 粒子群（PS0)优化径向基函数（R B F)神经网络 的海战场电磁态势预测方法。
网络安全态势感知与可视化dashboards设计
网络安全态势感知与可视化dashboards设计在当今数字化的时代，网络安全已经成为了各个组织和企业至关重要的关注点。
随着网络攻击手段的日益复杂和多样化，仅仅依靠传统的安全防护措施已经难以应对。
网络安全态势感知作为一种新兴的安全理念和技术，能够帮助我们全面、实时地了解网络安全状况，并做出及时、有效的决策。
而可视化 dashboards 则是网络安全态势感知的重要展示手段，它能够将复杂的安全数据以直观、清晰的方式呈现给用户，帮助用户快速洞察安全态势。
网络安全态势感知是指在大规模网络环境中，对能够引起网络态势发生变化的安全要素进行获取、理解、评估以及预测未来的发展趋势。
它不仅仅是对网络攻击的监测和响应，更是对网络整体安全状况的综合评估和预测。
通过收集来自各种安全设备、系统和应用的日志、流量等数据，并运用数据分析和挖掘技术，网络安全态势感知系统能够识别潜在的安全威胁、评估威胁的严重程度，并预测可能的攻击路径和目标。
然而，仅仅有强大的网络安全态势感知能力还不够，如果不能将感知到的信息有效地传达给用户，那么这些信息的价值就无法得到充分发挥。
这就是可视化 dashboards 发挥作用的地方。
可视化 dashboards是一种将数据以图形、图表、地图等可视化形式展示的界面，它能够帮助用户快速理解和分析复杂的数据。
在网络安全领域，可视化dashboards 可以将网络安全态势感知系统收集到的数据转化为直观的图像和图表，让用户一眼就能了解网络的安全状况。
一个好的网络安全可视化dashboards 设计需要考虑多个方面的因素。
首先，它需要明确的设计目标。
是为了帮助安全管理员快速发现正在进行的攻击？还是为了向高层领导展示网络安全的整体状况？不同的设计目标将导致不同的设计方案。
例如，如果是为了快速发现攻击，那么 dashboards 可能需要突出实时的流量数据和警报信息；如果是为了向高层领导展示，那么可能更需要关注整体的安全指标和趋势。
道路交通安全态势感知的诊断模型
道路交通安全态势感知的诊断模型
道路交通安全态势感知的诊断模型是一种用于分析和评估道路交通安全状况的模型，通过对交通数据的收集和分析，可以提供有关道路交通安全状况的详细信息，帮助交通管理部门和相关机构制定有效的交通安全措施和政策。
该模型一般由以下几个主要组成部分构成：
1. 数据采集：
为了获取道路交通安全状况的数据，在模型中需要设置相应的数据采集系统。
这可以通过交通摄像头、车辆传感器、交通信号灯等设备进行实时监测和数据收集。
收集的数据可能包括车流量、车速、交通事故数据、交通信号数据等。
2. 数据处理：
模型需要通过数据处理的方法对采集到的原始数据进行清洗和整理，以便进行后续的分析和评估。
数据处理的过程可能包括数据清洗、数据聚合、数据插值等操作，以确保数据的准确性和一致性。
3. 数据分析：
模型需要利用统计学和机器学习等方法对处理后的数据进行分析，以发现道路交通安全状况的潜在模式和规律。
通过数据分析，可以得出一些关于交通事故风险的预测结果，并为交通管理部门和相关机构提供科学依据。
4. 评估和诊断：
在模型中，可以建立一些评估指标和评价体系，以评估道路交通安全状况的优劣。
通过对分析结果的评估，可以对道路交通安全状况进行诊断，并提出相应的改进措施。
评估和诊断可以基于历史数据和实时数据进行，以实现交通安全的动态监测和调控。
智能电网态势图建模及态势感知可视化的概念设计_章坚民
摘要：提出了智能电网态势管理概念模 型 及 概 念 设 计，包 括 态 势 感 知 可 视 化 对 象 建 模 及 应 具 有 的 核 心 算 法 模 块 。 态 势 可 视 化 的 核 心 是 态 势 图 建 模 ，文 中 提 出 了 态 势 图 构 成 模 型 ，并 提 出 了 实 时 态 势 图 片 生 成 以 及 基 于 条 件 触 发 的 历 史 图 片 存 储 机 制 。 存 储 的 带 时 间 戳 的 历 史 态 势 图 片 ，经 过 拼 图 ，可 实 现 历 史 动 态 态 势 图 动 画 反 演 播 放 ；提 出 了 未 来 的 预 测 动 态 态 势 图 的 生 成 机 制 ，生 成 的 带 时 戳 的 未 来态势图片，经过拼图，可实现未来动态态势图动画播放。 初 步 探 讨 了 态 势 图 设 计 评 价 指 标，指 出 态势底图的选择将直接影响到态势感应和感知可视化效果。
态势建模是态势感知与态势可视化的理论基 础，而态势图建 模 又 是 态 势 建 模 的 核 心。 本 文 从 智 能 电 网 态 势 可 视 化 图 层 设 计 入 手 ，研 究 了 图 形 构 成 、 自动生成、存储、态 势 播 放 等 关 键 问 题，也 简 要 讨 论 了态势图形设计评 价 指 标 及 量 测 方 法，以 此 作 为 历 史的动态态势反演 与 诠 释、未 来 的 预 测 动 态 态 势 播 放与诠释的一种解决方案。
关 键 词 ：智 能 电 网 ；态 势 管 理 ；概 念 设 计 ；态 势 可 视 化 ；态 势 图 建 模 ；态 势 图 片 ；态 势 图 生 成 ；态 势图播放
０ 引 言
智能电网是两大人造网络即电网与通信和信息 网的高度融合。气 象 及 气 候 变 化 的 随 机 性，自 然 灾 害 （如 雷 电 等 ）的 不 确 定 性 ，人 类 用 电 随 机 性 ，通 信 系 统延时、丢包等信 息 不 确 定 性，电 力、通 信 系 统 设 备 及网络健康状态的 不 确 定 性 等 众 多 因 素 的 影 响，使 智能电网具有不 确 定 性、不 连 续 性、时 变 性、控 制 复 杂 等 特 点 ，采 用 数 学 模 型 来 完 整 、准 确 地 描 述 这 个 大 型复杂动态系统面临严峻挑战 。 ［１］ 大规模采集 的 数 据并不代表信息，信 息 也 并 不 代 表 能 改 善 电 力 系 统 各 类 指 标 的 知 识 ，在 某 些 场 景 或 针 对 某 些 操 作 人 员 ， 纷乱的数据和信息反而是一种负面的效应甚至是灾 难 。 ［２－３］
网络安全态势感知可视化的研究与实现
ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄ，ｗｈｉｃｈ ｏｐｔｉｍｉｚｅ ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｏｆ ａｗａｒｅｎｅｓｓ ａｎｄ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ，ｗｉｔｈ ｔｈｅ
ａｄｖａｎｔａｇｅ
ｏｆ ｔｈｅ ｓｃａｔｔｅｒ
ｄｉａｇｒａｍ，ａｎｄ
ｅｘｐｒｅｓｓ ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔ ｖｉｓｕａｌｌｙ，ｂｙ ｔｈｅ
ＩＩ
ｓｔｙｌｅｓ
ｂｕｒｄｅｍｏｍｅ ｗｏｒｋ
ｔｈｅ
ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ－ｃｏｌｌｅｃｔｔｉｎｇ．Ｗｉｔｔｌ
ｏｎ
ｔｈｅ ｓｕｐｐｏｒｔ ｏｆ ＮＳＡ，ｉｔ ｂｅｃｏｍｅｓ
ｒｅａｌｉｚａｂｌｅ ｆｏｒ ｔｈｅ ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｏｒ ｔｏ ｓｐｅｎｄ ｍｏｒｅ ｔｉｍｅ
ｔｈｅ ａｎａｌｙｓｉｓ
ａｎｄ
ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ ｔｈｅ
本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工 作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地 方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含 为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。 与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明
Ｗｉｔｈ ｔｈｅ ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ
பைடு நூலகம்
ａｎｄ
ｅｘｐｅｒｔｉｓｅ，ｔｈｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔ ｉｓ ｖａｌｉｄａｔｅｄ
ａｎｄ ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ ａｃｃｏｒｄｉｎｇｌｙ．
（ｇ）Ａ
ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ
ｏｎ
ｎｅｔｗｏｒｋ ｓｉｔｕａｔｉｏｎ ａｗａｒｅｎｅｓｓ ｉｓ
ｄｅｓｉｇｎｅｄ ａｎｄ
通过可视化技术的引入以及深入研究网络态势感知系统在处理能力的多个方面都有了明显的改善具体表现在如下3个方261结果清晰化对于态势感知的结果利用可视化技术用户以及管理人员可以摆脱简单的文本表格等简单的表示方式以图表地图等多种形式利用色彩层次等图形元素将分析结果直观清晰地进行展示
网络安全态势感知与可视化报告
网络安全态势感知与可视化报告在当今数字化高速发展的时代，网络已经成为了社会运转的重要基石。
然而，伴随着网络的广泛应用，网络安全问题也日益凸显。
网络攻击、数据泄露、恶意软件等威胁层出不穷，给个人、企业和国家带来了巨大的风险。
为了有效地应对这些威胁，保障网络空间的安全，网络安全态势感知与可视化技术应运而生。
网络安全态势感知是一种对网络安全状态进行全面、实时监测和分析的能力。
它不仅仅是简单地收集安全数据，更是要对这些数据进行深度挖掘和理解，以识别潜在的安全威胁和风险趋势。
通过对网络流量、系统日志、用户行为等多源数据的整合和分析，我们能够构建出一个全面的网络安全态势图景。
可视化则是将复杂的网络安全态势以直观、易懂的方式呈现给用户。
它将大量的数据转化为图形、图表和地图等形式，使得安全人员能够快速洞察网络中的异常情况和潜在威胁。
例如，通过热力图可以直观地展示网络中流量的分布情况，从而发现异常的流量峰值；利用拓扑图可以清晰地呈现网络的结构和连接关系，便于定位可能的攻击路径。
网络安全态势感知与可视化的结合，为网络安全防御带来了诸多优势。
首先，它大大提高了安全监测的效率。
传统的安全监测方式往往依赖于人工分析大量的日志和数据，不仅费时费力，还容易出现疏漏。
而可视化的态势感知能够在短时间内将关键信息呈现给安全人员，使其能够迅速做出决策。
其次，增强了对潜在威胁的预测能力。
通过对历史数据的分析和趋势的观察，我们可以预测可能出现的安全威胁，并提前采取防范措施。
例如，如果发现某个时间段内针对特定类型的漏洞攻击频率增加，就可以提前对相关系统进行加固。
再者，有助于跨部门的协作和沟通。
清晰直观的可视化界面能够让不同部门的人员，如技术人员、管理人员和决策者，都能够快速理解网络安全状况，从而更好地协同工作，共同应对安全挑战。
然而，在实际应用中，网络安全态势感知与可视化也面临着一些挑战。
数据的质量和准确性是一个关键问题。
如果收集到的数据存在误差或不完整，就会影响到态势感知的结果和可视化的准确性。
网络安全中的态势感知与可视化技术研究
网络安全中的态势感知与可视化技术研究在当今数字化时代，网络已经成为人们生活和工作中不可或缺的一部分。
然而，随着网络的广泛应用，网络安全问题也日益凸显。
网络攻击手段不断翻新，攻击规模和频率不断增加，给个人、企业和国家带来了巨大的威胁。
为了应对这些威胁，网络安全中的态势感知与可视化技术应运而生，成为了网络安全领域的研究热点。
一、网络安全态势感知的概念与意义网络安全态势感知是指在大规模网络环境中，对能够引起网络态势发生变化的要素进行获取、理解、评估和预测的过程。
它不仅仅是对网络安全事件的监测和告警，更是对网络安全态势的全面、深入理解和把握。
网络安全态势感知的意义在于，它能够帮助我们从全局的角度审视网络安全状况，及时发现潜在的威胁和风险，为网络安全决策提供有力的支持。
通过态势感知，我们可以了解网络中的资产分布、漏洞情况、攻击趋势等信息，从而有针对性地采取防范措施，提高网络的安全性和可靠性。
二、网络安全态势感知的关键技术（一）数据采集技术数据采集是网络安全态势感知的基础。
它包括从网络设备、主机系统、应用程序等多个来源收集各种类型的数据，如流量数据、日志数据、配置数据等。
为了确保数据的准确性和完整性，需要采用多种采集技术，如基于代理的采集、基于流量镜像的采集、基于 SNMP 的采集等。
（二）数据分析技术数据分析是网络安全态势感知的核心。
它需要对采集到的大量数据进行处理和分析，提取出有价值的信息。
数据分析技术包括数据挖掘、机器学习、关联分析、统计分析等。
通过这些技术，可以发现网络中的异常行为、攻击模式和潜在的威胁。
（三）态势评估技术态势评估是对网络安全态势进行定性和定量的评估。
它需要综合考虑网络中的各种因素，如资产价值、漏洞风险、攻击影响等，评估网络安全的整体状况。
态势评估技术包括风险评估模型、威胁评估模型、脆弱性评估模型等。
（四）态势预测技术态势预测是根据历史数据和当前态势，对未来网络安全态势的发展趋势进行预测。
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基于态势感知理论的可视化感知模型吴佳鑫王健海（武汉大学信息管理学院，武汉，430072）[摘要]态势感知是在一定的时空范围内，获取和理解环境中的各种要素的信息并对环境的未来状态进行预测的过程。
可视化技术的应用可以增强态势感知，本文从态势感知理论出发，分析了可视化与态势感知之间的关系，构建了可视化感知模型，该模型包括态势感知需求分析、数据与知识提取、态势可视化与视图交互、态势感知、决策制定与执行五个阶段，最后探讨了可视化感知模型中的关键问题。
[关键词]信息可视化态势感知可视化感知可视化模型[分类号] G350 TP391A Visualization Awareness Model based on Situation Awareness TheoryWu jiaxin, Wang jianhai(School of Information Management, Wuhan University, Wuhan 430072, China)[Abstract] Situation awareness is the perception of the elements in the environment within a volume of time and space, the comprehension of their meaning and the projection of their status in the near future. Visualization could enhance situation awareness greately. Based on situation awareness theory, this paper analysies the relationships between situation awareness and visualization, then a visualization awareness model is constructed. The model consists of 5 stages as situation awareness requirements analysis, extraction of data and knowledge, situation visualization & interaction, situation awareness and decision making & enforcement. At last the key problems of visualization awareness are presented. [Keywords] Information Visualization, Situation Awareness, Visual Awareness, Visualization Model信息可视化是运用计算机图形或图像处理技术，将信息转换为图形或图像在计算机屏幕上显示出来，并进行交互的理论、方法和技术[1]。
在决策的过程中，人对环境中信息的感知、理解和预测的过程被称作态势感知（Situation Awareness）。
态势感知过程中人通过听觉、视觉、触觉感知信息。
信息可视化是重要的视觉感知手段，能充分调动决策者的认知能力，强化对信息的感知和理解，被广泛应用于态势感知系统中。
本文从态势感知理论出发，探讨可视化与态势感知的关系，构建可视化感知模型并分析可视化感知过程中的关键问题。
1 态势感知概述态势感知这一概念源于航天飞行领域的人因（Human Factors）研究，此后在军事战场、人员培训、错误分析、复杂系统设计、群组工作等领域得到广泛应用[2]。
态势感知是从时间和空间的角度，获取环境中的各种要素，理解这些要素并对其未来的状态进行预测的过程[3]。
该定义由Endsley在1988年提出，随后在1995年Endsley对态势感知理论及态势感知的评价方法进行了系统的研究，构建了态势感知理论基础，态势感知理论模型[4]如图1所示：态势感知包括三个层次：感知层（Perception）、理解层（Comprehension）、预测层（Projection）。
（1）感知层：负责对环境中的各种要素进行感知，包括环境的状态、属性以及环境的动态变化等。
这个层次的活动由人的视觉、听觉、触觉等感知器官完成。
（2）理解层：建立在感知层之上，衡量环境要素对于达成目标的重要程度，并将各种要素综合起来加以理解。
（3）预测层：态势感知的最高层次，是在感知层和理解层的基础上，预测环境中各要素下一步的状态和行为。
图1. Endsley的态势感知理论模型[4]态势感知的过程充分利用了人的感觉记忆（Sensory Memory）、短时记忆（Short Term Memory）和长时记忆（Long Term Memory）能力。
感觉记忆负责采集环境中的要素，得到原始的感觉信号；短时记忆对这些信号进行存储和理解，识别其含义和重要性；在进行综合理解和预测时，需要从长时记忆区提取相应的图式（Schema），这些图式是对环境综合理解和预测时决策者所需的各类知识；态势感知的最终目的是支持决策的制定和任务的执行。
随着环境复杂度和动态性的提高，决策者需要借助态势感知系统理解和预测当前环境，进而做出准确的决策。
2 可视化与态势感知的关系许多态势感知应用系统，如航空控制、军事训练、安全态势感知、网络态势感知等，都广泛地使用了可视化技术[5][6][7][8]。
可视化模块已成为各类态势感知系统的关键模块，因此可视化与态势感知具有很强的关联性，这主要体现的在：（1）可视化是决策者态势感知的方式决策者在获取环境信息时，通过视觉获取信息是重要的方式，与听觉、触觉和嗅觉相比，视觉处理的信息量最大，可视化为决策者态势感知过程提供视觉感知手段。
（2）可视化增强决策者的态势感知决策者采用可视化视图进行态势感知，易于识别和理解环境中的要素、要素之间的关联、要素的发展趋势，使态势感知能力得到增强。
（3）可视化支持态势感知的各个层次通过对环境信息的隐喻和映射，可视化可以支持感知层；通过对环境要素的统计、关联、趋势等信息的可视化，可以支持态势感知的理解层；对预测所需的方法、概念、步骤等知识进行可视化，可以支持预测层。
3可视化感知模型态势感知理论的产生背景是航空飞行和军事领域，用于支持飞行员和指挥官的快速决策。
这些领域内的决策任务往往具有很强的时限性和空间特征，需要在短时间内观察环境的各要素及其变化，理解这些要素并预测态势的下一步状态，以进行决策的制定和执行。
在这些场景下，态势感知的优劣程度，决定了决策的准确性。
尽管这些领域与通用的信息领域有一定的不同，但在信息的感知、理解和预测上，具有很强的共性。
态势感知理论为可视化技术的应用提供了理论框架，下面将从经典的信息可视化模型出发，分析态势感知框架下可视化流程的特点，并构建可视化感知模型。
Card提出的信息可视化模型[9]在信息可视化领域得到广泛认同（如图2所示）。
在该模型中，原始数据（Raw Data）、数据表（Data Tables）、可视化结构（Visual Structures）、视图（Views）构成了可视化流程中的四个阶段，通过三类变换：数据变换（Data Transformation）、可视化映射（VisualMappings）、视图变换（View Transformation）实现各阶段的过渡，用户针对特定的任务（Task）与可视化流程交互。
图2. 信息可视化模型[9]Card的信息可视化模型通用性很强，是所有信息可视化流程中公共特征的抽象。
但通过引入态势感知理论，信息可视化过程在数据层、可视化视图、视图交互上都具有典型的特征。
3.1 态势感知理论对可视化过程的要求（1）数据层信息可视化模型中的数据表是领域无关的界定，从态势感知理论中的三个层次出发，可以将数据层中的数据分为三类：①环境要素数据根据决策任务和目标，决策者有目的地选取环境要素，获取要素的属性、特征和状态，形成标准数据表。
从决策任务和目标出发定义可视化模型的数据层，可以保证数据采集范围的完整性，防止漏掉必要的环境要素数据。
②统计与综合数据为了支持态势感知的理解层，要向决策者提供更高层次的环境数据。
这些数据包括：要素之间的关联信息，要素在空间和时间维度上的统计信息，环境中各要素的综合信息。
将这些信息进行可视化，使决策者全面理解环境状况。
③态势感知所需的各类知识决策者在态势感知的理解层和预测层中，需要调用相应知识，如环境要素的知识、分析方法和预测方法。
将这些知识进行可视化，可以提升决策者理解环境和预测的能力。
（2）可视化视图在可视化模型中，数据采用合适的方式进行可视化表征并转化为可视化的视图供用户操控。
在态势感知中，可视化视图是决策者感知环境的媒介，必须针对态势感知的特点，选取合适的视图策略。
①概览视图与细节视图为了进行态势感知，首先要对整个环境进行感知，了解总体状况，因此必须提供概览视图，将环境、环境的属性、环境中各要素展示出来。
细节视图用于展示具体要素的细节信息，包括要素的位置、当前状况、要素属性、状态变化等。
②多视图共存人脑的短时记忆区在接受了外部信息后，信息保持的时间很短暂。
采用单视图策略时，当需要获取其他环境信息而打开另一个视图时，上一个视图将被覆盖，对上一视图的短时记忆会快速消失。
为了减少这种冲突，需要采用多视图策略，将相关联的可视化视图同时展现。
大型显示媒介的出现，为多视图可视化提供了硬件支撑。
多视图的选取策略可以从关联性、解释性、逻辑性和过程性的角度进行。
1）关联性是指视图之间存在一定的关联关系，如概览视图和该视图中的细节视图，同类元素的比较视图等；2）解释性是指视图之间具有解释的关系。
以环境分析可视化视图和及相关知识的可视化视图为例，后者为解释视图，帮助决策者理解环境分析方法的特点、作用和分析视角；3）逻辑性是指视图之间具有一定的逻辑关系，如时间先后关系、因果关系、依赖关系等；4）过程性是指多个视图通过一个过程统一起来，每个视图代表过程的不同环节。
（3）视图交互①视图交互的类型态势感知理论通过引入感觉记忆、短时记忆、长时记忆，解释了人对环境的认知过程，这个过程中视图交互扮演了重要的角色，通过视图交互人根据自己的需求获取不同层面、不同粒度的环境信息。
视图交互可分为两类：人与视图的交互和视图间交互，人与视图的交互又可以分为人对视图的交互和视图对人的交互两类。
人对视图的交互包括：设定视图的属性、缩放视图界面、选择视图元素等，这类交互过程是人在注意力（Attention）指引下的有意识的行为，交互过程中操作的可视对象和视图可以被有效地理解。