21世纪互联网行业发展迅速,人们进入了信息时代。网络带给了我们许多便利,但同时也隐藏了更多的危机。比如:网络被攻击的案例越来越多,人们受到的安全威胁越来越大,而网络攻击类型之一的端口扫描往往是重大网络安全事故的前兆,但因我们正处于一个信息过剩的时代,根本无法透过自己的眼睛在数据丛林里探索有重要价值的信息从而识别攻击。相比于传统图表与数据仪表盘,数据可视化致力于用更生动、友好的形式,呈现隐藏在瞬息万变且庞杂数据背后的业务洞察。本文通过对网络流量数据的可视呈现和分析,快速并准确的定位发生攻击的时间,从而完成对端口扫描行为的识别。本文主要完成了以下几方面的工作:(1)设计并开发了基于网络流量可视化的端口扫描识别工具,将数据可视化及其异常分析的工作全部整合到一个工具内,方便操作;(2)通过对原始网络流量数据集的分析、结合端口扫描的特点,提取了有效特征指标,选取了处理流量数据普遍使用的信息熵处理方法,并通过归一化处理获得了能被工具所使用的标准化数据;并通过对数据可视化方法的调研,选取并设计了几种数据可视化呈现方法,通过一步一步可视化方法的分析,最终得到了实验结果;(3)通过和其它实验进行对比,得出的实验结果更加完善并有说服力,可信度更高,所以设计的工具完全可以识别出端口扫描的行为。