本发明提供一种基于人工智能的多元异构网络数据可视化方法及系统，其中，方法包括：步骤S1：构建三维多元异构网络拓扑图；步骤S2：获取多元异构网络数据；步骤S3：解析多元异构网络数据，确定第一可视化数据和数据内容；步骤S4：将数据内容输入预先存储的神经网络模型，获取第二可视化数据；步骤S5：基于第一可视化数据和第二可视化数据，在三维多元异构网络拓扑图中进行标注。本发明的基于人工智能的多元异构网络数据可视化方法，实现用户可以直观地观察出异构数据源之间的数据流向、代表数据表征信息的数据类型及数据风险性。
1.一种基于人工智能的多元异构网络数据可视化方法，其特征在于，包括：步骤S1：构建三维多元异构网络拓扑图；
步骤S3：解析所述多元异构网络数据，确定第一可视化数据和数据内容；
步骤S4：将所述数据内容输入预先存储的神经网络模型，获取第二可视化数据；
步骤S5：基于所述第一可视化数据和所述第二可视化数据，在所述三维多元异构网络拓扑图中进行标注；
步骤S7：将所述显示视窗的视界内的所述三维多元异构网络拓扑图映射到所述显示视窗上显示；
其中，所述步骤S7：将所述显示视窗的视界内的所述三维多元异构网络拓扑图映射到所述显示视窗上显示,具体包括：步骤S71：获取用户的左眼和右眼与所述显示视窗对应的显示屏幕的位置关系；
步骤S72：基于所述位置关系和所述坐标区域，确定用户的左眼、右眼在所述三维坐标系内分别对应的第一视点、第二视点；
步骤S73：以所述第一视点与所述坐标区域的边缘确定所述显示视窗的第一视界边界；
步骤S74：以所述第一视点与位于所述第一视界边界内的所述三维多元异构网络拓扑图的对应设备的位置的连线经过所述坐标区域的位置作为所述设备在所述显示视窗上的映射位置；形成第一映射图像；
步骤S75：以所述第二视点与所述坐标区域的边缘确定所述显示视窗的第二视界边界；
步骤S76：以所述第二视点与位于所述第二视界边界内的所述三维多元异构网络拓扑图的对应设备的位置的连线经过所述坐标区域的位置作为所述设备在所述显示视窗上的映射位置；形成第二映射图像；
步骤S77：将所述第一映射图像和所述第二映射图像交错显示在所述显示屏幕上；
所述步骤S74：以所述第一视点与位于所述第一视界边界内的所述三维多元异构网络拓扑图的对应设备的位置的连线经过所述坐标区域的位置作为所述设备在所述显示视窗上的映射位置；形成第一映射图像；具体包括：基于所述设备的预设图标的大小、所述对应设备的位置与所述映射位置的距离、所述映射位置到所述第一视点的距离，确定在所述显示视窗上的对应所述预设图标的映射图标的大小，具体计算公式为：；
其中， 表示映射图标的大小； 表示预设图标的大小； 表示所述映射位置到所述第一视点的距离； 表示所述对应设备的位置与所述映射位置的距离；
当所述映射图标大小小于预设阈值时，在所述第一映射图像中采用预设标志代替所述映射图标；
基于线段的起点对应的设备的预设图标的大小、所述对应设备的位置与所述映射位置的距离、所述映射位置到所述第一视点的距离，确定所述线段的起点端映射到所述显示视窗的宽度 ，具体计算公式为：；
其中， 为预设的标准图标大小， 为预设的标准宽度。
2.如权利要求1所述的基于人工智能的多元异构网络数据可视化方法，其特征在于，所述第一可视化数据包括：发送地址、目标地址、数据类型和数据内容中一种或多种结合；
所述第二可视化数据包括：数据名称、数据风险性中一种或多种结合；
所述步骤S1：构建三维多元异构网络拓扑图，具体包括：步骤S11：获取接入三维多元异构网络的各个设备的位置信息和连接关系；
步骤S13：基于所述位置信息和所述连接关系将各个所述设备映射到所述三维坐标系；
步骤S14：在所述设备映射到所述三维坐标系的位置使用预设虚拟图标标示所述设备；
步骤S15：根据所述设备的参数与标准参数的比值调整所述预设虚拟图标的大小。
3.如权利要求2所述的基于人工智能的多元异构网络数据可视化方法，其特征在于，所述步骤S5：基于所述第一可视化数据和所述第二可视化数据，在所述三维多元异构网络拓扑图中进行标注，具体包括：步骤S51：以所述发送地址对应的所述设备在所述三维坐标系内的位置为起点；以所述目标地址对应的所述设备在所述三维坐标系内的位置为终点，在所述起点与终点之间采用多个动态流动的线段表示所述多元异构网络数据的流向；
步骤S52：获取所述多元异构网络数据的数据传输速度，根据所述数据传输速度调整所述线段的流动速度；
步骤S53：解析所述第一可视化数据和所述第二可视化数据，获取数据类型、数据名称和数据风险性；
步骤S54：根据所述数据类型，调整所述线段的颜色；
步骤S55：在所述线段旁设置悬浮框，在所述悬浮框内显示所述数据名称；
步骤S56：在所述线段外侧设置虚拟滑道，根据所述数据风险性设置所述虚拟滑道的颜色。
4.如权利要求3所述的基于人工智能的多元异构网络数据可视化方法，其特征在于，步骤S8：接收用户对于所述显示视窗的操作指令，所述操作指令包括移动或缩放；
步骤S9：基于所述操作指令，重新确定所述显示视窗在所述三维坐标系内的坐标区域，重新将所述显示视窗的视界内的所述三维多元异构网络拓扑图映射到所述显示视窗上显示。
5.一种基于人工智能的多元异构网络数据可视化系统，其特征在于，包括：三维构建模块，用于构建三维多元异构网络拓扑图；
第一可视化数据确定模块，用于解析所述多元异构网络数据，确定第一可视化数据和数据内容；
第二可视化数据确定模块，用于将所述数据内容输入预先存储的神经网络模型，获取第二可视化数据；
标注模块，用于基于所述第一可视化数据和所述第二可视化数据，在所述三维多元异构网络拓扑图中进行标注；
显示视窗定位模块，用于获取显示视窗在三维坐标系内的坐标区域；
第二映射模块，用于将所述显示视窗的视界内的所述三维多元异构网络拓扑图映射到所述显示视窗上显示；
获取用户的左眼和右眼与所述显示视窗对应的显示屏幕的位置关系；
基于所述位置关系和所述坐标区域，确定用户的左眼、右眼在所述三维坐标系内分别对应的第一视点、第二视点；
以所述第一视点与所述坐标区域的边缘确定所述显示视窗的第一视界边界；
以所述第一视点与位于所述第一视界边界内的所述三维多元异构网络拓扑图的对应设备的位置的连线经过所述坐标区域的位置作为所述设备在所述显示视窗上的映射位置；
以所述第二视点与所述坐标区域的边缘确定所述显示视窗的第二视界边界；
以所述第二视点与位于所述第二视界边界内的所述三维多元异构网络拓扑图的对应设备的位置的连线经过所述坐标区域的位置作为所述设备在所述显示视窗上的映射位置；
将所述第一映射图像和所述第二映射图像交错显示在所述显示屏幕上；
所述以所述第一视点与位于所述第一视界边界内的所述三维多元异构网络拓扑图的对应设备的位置的连线经过所述坐标区域的位置作为所述设备在所述显示视窗上的映射位置；形成第一映射图像；具体包括：基于所述设备的预设图标的大小、所述对应设备的位置与所述映射位置的距离、所述映射位置到所述第一视点的距离，确定在所述显示视窗上的对应所述预设图标的映射图标的大小，具体计算公式为：；
其中， 表示映射图标的大小； 表示预设图标的大小； 表示所述映射位置到所述第一视点的距离； 表示所述对应设备的位置与所述映射位置的距离；
当所述映射图标大小小于预设阈值时，在所述第一映射图像中采用预设标志代替所述映射图标；
基于线段的起点对应的设备的预设图标的大小、所述对应设备的位置与所述映射位置的距离、所述映射位置到所述第一视点的距离，确定所述线段的起点端映射到所述显示视窗的宽度 ，具体计算公式为：；
其中， 为预设的标准图标大小， 为预设的标准宽度。
6.如权利要求5所述的基于人工智能的多元异构网络数据可视化系统，其特征在于，所述第一可视化数据包括：发送地址、目标地址、数据类型和数据内容中一种或多种结合；
所述第二可视化数据包括：数据名称、数据风险性中一种或多种结合；
参数获取模块，用于获取接入三维多元异构网络的各个设备的位置信息和连接关系；
三维坐标系建立模块，用于以任一所述设备为原点建立三维坐标系；
第一映射模块，用于基于所述位置信息和所述连接关系将各个所述设备映射到所述三维坐标系；
图标确定模块，用于在所述设备映射到所述三维坐标系的位置使用预设虚拟图标标示所述设备；所述预设虚拟图标与所述设备的类型相对应；
图标调整模块，用于根据所述设备的参数与标准参数的比值调整所述预设虚拟图标的大小。
7.如权利要求6所述的基于人工智能的多元异构网络数据可视化系统，其特征在于，所述标注模块执行包括如下操作：以所述发送地址对应的所述设备在所述三维坐标系内的位置为起点；以所述目标地址对应的所述设备在所述三维坐标系内的位置为终点，在所述起点与终点之间采用多个动态流动的线段表示所述多元异构网络数据的流向；
获取所述多元异构网络数据的数据传输速度，根据所述数据传输速度调整所述线段的流动速度；
解析所述第一可视化数据和所述第二可视化数据，获取数据类型、数据名称和数据风险性；根据所述数据类型，调整所述线段的颜色；
在所述线段旁设置悬浮框，在所述悬浮框内显示所述数据名称；
在所述线段外侧设置虚拟滑道，根据所述数据风险性设置所述虚拟滑道的颜色。
8.如权利要求7所述的基于人工智能的多元异构网络数据可视化系统，其特征在于，指令接收模块，用于接收用户对于所述显示视窗的操作指令，所述操作指令包括移动或缩放；
显示视窗调整模块，用于基于所述操作指令，重新确定所述显示视窗在所述三维坐标系内的坐标区域，重新将所述显示视窗的视界内的所述三维多元异构网络拓扑图映射到所述显示视窗上显示。
一种基于人工智能的多元异构网络数据可视化方法及系统
技术领域
[0001] 本发明涉及网络数据可视化技术领域，特别涉及一种基于人工智能的多元异构网络数据可视化方法。
背景技术
[0002] 目前，在企业信息化建设过程中，由于各业务系统建设和实施数据管理系统的阶段性、技术性以及其它经济和人为因素等因素影响，导致企业在发展过程中积累了大量采用不同存储方式的业务数据，包括采用的数据管理系统也大不相同，从简单的文件数据库到复杂的网络数据库，它们构成了企业的异构数据源；
[0003] 如何直管地观察异构数据源之间的数据流向、数据表征信息，是亟需解决的问题。
发明内容
[0004] 本发明目的之一在于提供了一种基于人工智能的多元异构网络数据可视化方法，实现用户可以直观地观察出异构数据源之间的数据流向、代表数据表征信息的数据类型及数据风险性。
[0005] 本发明实施例提供的一种基于人工智能的多元异构网络数据可视化方法，包括：步骤S1：构建三维多元异构网络拓扑图；
[0006] 步骤S2：获取多元异构网络数据；
[0007] 步骤S3：解析多元异构网络数据，确定第一可视化数据和数据内容；
[0008] 步骤S4：将数据内容输入预先存储的神经网络模型，获取第二可视化数据；
[0009] 步骤S5：基于第一可视化数据和第二可视化数据，在三维多元异构网络拓扑图中进行标注。
[0010] 优选的，第一可视化数据包括：发送地址、目标地址、数据类型和数据内容中一种或多种结合；
[0011] 第二可视化数据包括：数据名称、数据风险性中一种或多种结合；
[0012] 步骤S1：构建三维多元异构网络拓扑图，具体包括：
[0013] 步骤S11：获取接入三维多元异构网络的各个设备的位置信息和连接关系；
[0014] 步骤S12：以任一设备为原点建立三维坐标系；
[0015] 步骤S13：基于位置信息和连接关系将各个设备映射到三维坐标系；
[0016] 步骤S14：在设备映射到三维坐标系的位置使用预设虚拟图标标示设备；预设虚拟图标与设备的类型相对应；
[0017] 步骤S15：根据设备的参数与标准参数的比值调整数预设虚拟图标的大小。
[0018] 优选的，步骤S5：基于第一可视化数据和第二可视化数据，在三维多元异构网络拓扑图中进行标注，具体包括：
[0019] 步骤S51：以发送地址对应的设备在三维坐标系内的位置为起点；以目标地址对应的设备在三维坐标系内的位置为终点，在起点与终点之间采用多个动态流动的线段表示多元异构网络数据的流向；
[0020] 步骤S52：获取多元异构网络数据的数据传输速度，根据数据传输速度调整线段的流动速度；
[0021] 步骤S53：解析第一可视化数据和第二可视化数据，获取数据类型、数据名称和数据风险性；步骤S54：根据数据类型，调整线段的颜色；
[0022] 步骤S55：在线段旁设置悬浮框，在悬浮框内显示数据名称；
[0023] 步骤S56：在线段外侧设置虚拟滑道，根据数据风险性设置虚拟滑道的颜色。
[0024] 优选的，基于人工智能的多元异构网络数据可视化方法还包括：
[0025] 步骤S6：获取显示视窗在三维坐标系内的坐标区域；
[0026] 步骤S7：将显示视窗的视界内的三维多元异构网络拓扑图映射到显示视窗上显示；
[0027] 步骤S8：接收用户对于显示视窗的操作指令，操作指令包括移动或缩放；
[0028] 步骤S9：基于操作指令，重新确定显示视窗在三维坐标系内的坐标区域，重新将显示视窗的视界内的三维多元异构网络拓扑图映射到显示视窗上显示；
[0029] 其中，步骤S7：将显示视窗的视界内的三维多元异构网络拓扑图映射到显示视窗上显示,具体包括：
[0030] 步骤S71：获取用户的左眼和右眼与显示视窗对应的显示屏幕的位置关系；
[0031] 步骤S72：基于位置关系和坐标区域，确定用户的左眼、右眼在三维坐标系内分别对应的第一视点、第二视点；
[0032] 步骤S73：以第一视点与坐标区域的边缘确定显示视窗的第一视界边界；
[0033] 步骤S74：以第一视点与位于第一视界边界内的三维多元异构网络拓扑图的对应设备的位置的连线经过坐标区域的位置作为设备在显示视窗上的映射位置；形成第一映射图像；
[0034] 步骤S75：以第二视点与坐标区域的边缘确定显示视窗的第二视界边界；
[0035] 步骤S76：以第二视点与位于第二视界边界内的三维多元异构网络拓扑图的对应设备的位置的连线经过坐标区域的位置作为设备在显示视窗上的映射位置；形成第二映射图像。
[0036] 步骤S77：将第一映射图像和第二映射图像交错显示在显示屏幕上。
[0037] 优选的，步骤S74：以第一视点与位于第一视界边界内的三维多元异构网络拓扑图的对应设备的位置的连线经过坐标区域的位置作为设备在显示视窗上的映射位置；形成第一映射图像；具体包括：
[0038] 基于设备的预设图标的大小、对应设备的位置与映射位置的距离、映射位置到第一视点的距离，确定在显示视窗上的对应预设图标的映射图标的大小，具体计算公式为：
[0039]
[0040] 其中， 表示映射图标的大小； 表示预设图标的大小； 表示映射位置到第一视点的距离； 表示对应设备的位置与映射位置的距离；
[0041] 当映射图标大小小于预设阈值时，在第一映射图像中采用预设标志代替映射图标；
[0042] 基于线段的起点对应的设备的预设图标的大小、对应设备的位置与映射位置的距离、映射位置到第一视点的距离，确定线段的起点端映射到显示视窗的宽度 ，具体计算公式为：
[0043]
[0044] 其中， 为预设的标准图标大小， 为预设的标准宽度。
[0045] 本发明还提供一种基于人工智能的多元异构网络数据可视化系统，包括：三维构建模块，用于构建三维多元异构网络拓扑图；
[0046] 数据获取模块，用于获取多元异构网络数据；
[0047] 第一可视化数据确定模块，用于解析多元异构网络数据，确定第一可视化数据和数据内容；
[0048] 第二可视化数据确定模块，用于将数据内容输入预先存储的神经网络模型，获取第二可视化数据；
[0049] 标注模块，用于基于第一可视化数据和第二可视化数据，在三维多元异构网络拓扑图中进行标注。
[0050] 优选的，第一可视化数据包括：发送地址、目标地址、数据类型和数据内容中一种或多种结合；
[0051] 第二可视化数据包括：数据名称、数据风险性中一种或多种结合；
[0052] 三维构建模块包括：
[0053] 参数获取模块，用于获取接入三维多元异构网络的各个设备的位置信息和连接关系；
[0054] 三维坐标系建立模块，用于以任一设备为原点建立三维坐标系；
[0055] 第一映射模块，用于基于位置信息和连接关系将各个设备映射到三维坐标系；
[0056] 图标确定模块，用于在设备映射到三维坐标系的位置使用预设虚拟图标标示设备；预设虚拟图标与设备的类型相对应；
[0057] 图标调整模块，用于根据设备的参数与标准参数的比值调整数预设虚拟图标的大小。
[0058] 优选的，标注模块执行包括如下操作：
[0059] 以发送地址对应的设备在三维坐标系内的位置为起点；以目标地址对应的设备在三维坐标系内的位置为终点，在起点与终点之间采用多个动态流动的线段表示多元异构网络数据的流向；
[0060] 获取多元异构网络数据的数据传输速度，根据数据传输速度调整线段的流动速度；
[0061] 解析第一可视化数据和第二可视化数据，获取数据类型、数据名称和数据风险性；根据数据类型，调整线段的颜色；
[0062] 在线段旁设置悬浮框，在悬浮框内显示数据名称；
[0063] 在线段外侧设置虚拟滑道，根据数据风险性设置虚拟滑道的颜色。
[0064] 优选的，基于人工智能的多元异构网络数据可视化系统还包括：
[0065] 显示视窗定位模块，用于获取显示视窗在三维坐标系内的坐标区域；
[0066] 第二映射模块，用于将显示视窗的视界内的三维多元异构网络拓扑图映射到显示视窗上显示；
[0067] 指令接收模块，用于接收用户对于显示视窗的操作指令，操作指令包括移动或缩放；
[0068] 显示视窗调整模块，用于基于操作指令，重新确定显示视窗在三维坐标系内的坐标区域，重新将显示视窗的视界内的三维多元异构网络拓扑图映射到显示视窗上显示；
[0069] 其中，第二映射模块执行包括如下操作：
[0070] 获取用户的左眼和右眼与显示视窗对应的显示屏幕的位置关系；
[0071] 基于位置关系和显示视窗在三维坐标系内的坐标区域，确定用户的左眼、右眼在三维坐标系内分别对应的第一视点、第二视点；
[0072] 以第一视点与坐标区域的边缘确定显示视窗的第一视界边界；
[0073] 以第一视点与位于第一视界边界内的三维多元异构网络拓扑图的对应设备的位置的连线经过坐标区域的位置作为设备在显示视窗上的映射位置；形成第一映射图像；
[0074] 以第二视点与坐标区域的边缘确定显示视窗的第二视界边界；
[0075] 以第二视点与位于第二视界边界内的三维多元异构网络拓扑图的对应设备的位置的连线经过坐标区域的位置作为设备在显示视窗上的映射位置；形成第二映射图像。
[0076] 将第一映射图像和第二映射图像交错显示在显示屏幕上。
[0077] 优选的，以第一视点与位于视界边界内的三维多元异构网络拓扑图的对应设备的位置的连线经过坐标区域位置作为设备在显示视窗上的映射位置；形成第一映射图像；具体包括：
[0078] 基于设备的预设图标的大小、对应设备的位置与映射位置的距离、映射位置到第一视点的距离，确定在显示视窗上的对应预设图标的映射图标的大小，具体计算公式为：
[0079]
[0080] 其中， 表示映射图标的大小； 表示预设图标的大小； 表示映射位置到第一视点的距离； 表示对应设备的位置与映射位置的距离；
[0081] 当映射图标大小小于预设阈值时，在第一映射图像中采用预设标志代替映射图标；
[0082] 基于线段的起点对应的设备的预设图标的大小、对应设备的位置与映射位置的距离、映射位置到第一视点的距离，确定线段的起点端映射到显示视窗的宽度 ，具体计算公式为：
[0083]
[0084] 其中， 为预设的标准图标大小， 为预设的标准宽度。
[0085] 本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
[0086] 下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
[0087] 附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
[0088] 图1为本发明实施例中一种基于人工智能的多元异构网络数据可视化方法的示意图。
具体实施方式
[0089] 以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
[0090] 本发明实施例提供了一种基于人工智能的多元异构网络数据可视化方法，如图1所示，包括：步骤S1：构建三维多元异构网络拓扑图；
[0091] 步骤S2：获取多元异构网络数据；
[0092] 步骤S3：解析多元异构网络数据，确定第一可视化数据和数据内容；
[0093] 步骤S4：将数据内容输入预先存储的神经网络模型，获取第二可视化数据；
[0094] 步骤S5：基于第一可视化数据和第二可视化数据，在三维多元异构网络拓扑图中进行标注。
[0095] 上述技术方案的工作原理及有益效果为：
[0096] 为了实现对企业组成多元异构网络的异构数据源的数据监控；首先，构建三维多元异构网络拓扑图，从三维拓扑图上可以看出各个异构数据源【设备】之间的空间位置关系；然后实时获取多元异构网络数据；第一次解析获得的多元异构网络数据，将第一可视化数据和数据内容分离出来，第一可视化数据主要有根据为了数据传输而添加的发送地址数据、目标地址数据获得的发送地址、目标地址等；将分离出来的数据内容带入预先存储的神经网络模型中进行系统的甄别并确定数据内容的威胁性，获得第二可视化数据；将第一可视化数据和第二可视化数据标注在三维多元异构网络拓扑图中，用户通过标注后的三维多元异构网络拓扑图即可直观地观察出异构数据源之间的数据流向、代表数据表征信息的数据类型及数据风险性；数据的风险性涉及的因素，包括：数据资产、数据威胁性以及数据脆弱性。 其中，预先存储的神经网络模型可以是采用历史数据内容经过增强学习训练得到，也可是在存储在服务器中已经训练好的神经网络模型。
[0097] 在一个实施例中，第一可视化数据包括：发送地址、目标地址、数据类型和数据内容中一种或多种结合；
[0098] 第二可视化数据包括：数据名称、数据风险性中一种或多种结合；
[0099] 步骤S1：构建三维多元异构网络拓扑图，具体包括：
[0100] 步骤S11：获取接入三维多元异构网络的各个设备的位置信息和连接关系；
[0101] 步骤S12：以任一设备为原点建立三维坐标系；
[0102] 步骤S13：基于位置信息和连接关系将各个设备映射到三维坐标系；
[0103] 步骤S14：在设备映射到三维坐标系的位置使用预设虚拟图标标示设备；预设虚拟图标与设备的类型相对应；
[0104] 步骤S15：根据设备的参数与标准参数的比值调整数预设虚拟图标的大小。
[0105] 上述技术方案的工作原理及有益效果为：
[0106] 根据各个设备的代表空间位置的位置信息及连接关系绘制拓扑图，实现用户可以直观的在三维拓扑图上看出各个设备的位置；通过与设备的类型对应的虚拟图标，实现了用户从虚拟图标即可直观确定设备的类型；同时通过预设图标的大小直观对比出其与其他同类型设备的参数差别。通过提取特征值与数据库中存储的特征值进行比对可以基于数据库中特征值对应的数据名称，确定数据内容对应的数据名称；例如：数据名称包括：人事的打卡数据、财务的进出账数据、车间的设备的监测数据等。数据类型包括：字符数据、数组数据等。
[0107] 在一个实施例中，步骤S5：基于第一可视化数据和第二可视化数据，在三维多元异构网络拓扑图中进行标注，具体包括：
[0108] 步骤S51：以发送地址对应的设备在三维坐标系内的位置为起点；以目标地址对应的设备在三维坐标系内的位置为终点，在起点与终点之间采用多个动态流动的线段表示多元异构网络数据的流向；
[0109] 步骤S52：获取多元异构网络数据的数据传输速度，根据数据传输速度调整线段的流动速度；
[0110] 步骤S53：解析第一可视化数据和第二可视化数据，获取数据类型、数据名称和数据风险性；步骤S54：根据数据类型，调整线段的颜色；
[0111] 步骤S55：在线段旁设置悬浮框，在悬浮框内显示数据名称；
[0112] 步骤S56：在线段外侧设置虚拟滑道，根据数据风险性设置虚拟滑道的颜色。
[0113] 上述技术方案的工作原理及有益效果为：
[0114] 采用动态流动的线段，用户在察看时可以很直观的数据从哪个设备流向哪个设备；通过察看线段的流动速度，可以直观的看出数据传输速度的快慢；根据线段的颜射可以看出数据的类型，悬浮框内可以看出数据的名称。从外层包裹的滑道的颜射可以看出数据的风险性；进而使用户可以直观看出数据流向、数据传输速度、数据类型、数据名称、数据风险性。
[0115] 在一个实施例中，基于人工智能的多元异构网络数据可视化方法还包括：
[0116] 步骤S6：获取显示视窗在三维坐标系内的坐标区域；
[0117] 步骤S7：将显示视窗的视界内的三维多元异构网络拓扑图映射到显示视窗上显示；
[0118] 步骤S8：接收用户对于显示视窗的操作指令，操作指令包括移动或缩放；
[0119] 步骤S9：基于操作指令，重新确定显示视窗在三维坐标系内的坐标区域，重新将显示视窗的视界内的三维多元异构网络拓扑图映射到显示视窗上显示；
[0120] 其中，步骤S7：将显示视窗的视界内的三维多元异构网络拓扑图映射到显示视窗上显示,具体包括：
[0121] 步骤S71：获取用户的左眼和右眼与显示视窗对应的显示屏幕的位置关系；
[0122] 步骤S72：基于位置关系和显示视窗在三维坐标系内的坐标区域，确定用户的左眼、右眼在三维坐标系内分别对应的第一视点、第二视点；
[0123] 步骤S73：以第一视点与坐标区域的边缘确定显示视窗的视界边界；
[0124] 步骤S74：以第一视点与位于视界边界内的三维多元异构网络拓扑图的对应设备的位置的连线经过坐标区域的位置作为设备在显示视窗上的映射位置；形成第一映射图像；
[0125] 步骤S75：以第二视点与坐标区域的边缘确定显示视窗的视界边界；
[0126] 步骤S76：以第二视点与位于视界边界内的三维多元异构网络拓扑图的对应设备的位置的连线经过坐标区域的位置作为设备在显示视窗上的映射位置；形成第二映射图像；
[0127] 步骤S77：将第一映射图像和第二映射图像交错显示在显示屏幕上。
[0128] 上述技术方案的工作原理及有益效果为：
[0129] 通过人眼的左眼和右眼接收的差异，第一映射图像采用第一显示光显示，第二映射图像采用第二显示光显示，经由左眼和右眼分别接收后，实现裸眼3D效果，从而提高用户的可视化体验。其中，将第一映射图像和第二映射图像交错显示在显示屏幕上；一种方式为同时显示，即采用屏幕的相邻两个像素分别显示第一映射图像和第二映射图像的像素点，实现同时交错显示在显示屏幕上，另一种方式为相邻两帧分别显示第一映射图像和第二映射图像。此外，可以采用AR眼镜，左眼位置的显示屏幕显示第一映射图像，右眼位置的显示屏幕显示第二映射图像。
[0130] 在一个实施例中，步骤S74:以第一视点与位于视界边界内的三维多元异构网络拓扑图的对应设备的位置的连线经过坐标区域的位置作为设备在显示视窗上的映射位置；形成第一映射图像；具体包括：
[0131] 基于设备的预设图标的大小、对应设备的位置与映射位置的距离、映射位置到第一视点的距离，确定在显示视窗上的对应预设图标的映射图标的大小，具体计算公式为：
[0132]
[0133] 其中， 表示映射图标的大小； 表示预设图标的大小； 表示映射位置到第一视点的距离； 表示对应设备的位置与映射位置的距离；
[0134] 当映射图标大小小于预设阈值时，在第一映射图像中采用预设标志代替映射图标；
[0135] 基于线段的起点对应的设备的预设图标的大小、对应设备的位置与映射位置的距离、映射位置到第一视点的距离，确定线段的起点端映射到显示视窗的宽度 ，具体计算公式为：
[0136]
[0137] 其中， 为预设的标准图标大小， 为预设的标准宽度。
[0138] 上述技术方案的工作原理及有益效果为：
[0139] 在将三维多元异构拓扑图投影到显示视窗时，基于设备的预设图标的大小、对应设备的位置与映射位置的距离、映射位置到第一视点的距离，确定在显示视窗上的对应预设图标的映射图标的大小；保证了空间层次感。同理，基于基于线段起点对应的设备的预设图标的大小、对应设备的位置与映射位置的距离、映射位置到第一视点的距离，确定线段起点端映射到显示视窗的宽度，保证线段投影后的空间层次感。同理，第二映射图像在投影过程中也要经过这样的处理。
[0140] 本发明还提供一种基于人工智能的多元异构网络数据可视化系统，包括：三维构建模块，用于构建三维多元异构网络拓扑图；
[0141] 数据获取模块，用于获取多元异构网络数据；
[0142] 第一可视化数据确定模块，用于解析多元异构网络数据，确定第一可视化数据和数据内容；
[0143] 第二可视化数据确定模块，用于将数据内容输入预先存储的神经网络模型，获取第二可视化数据；
[0144] 标注模块，用于基于第一可视化数据和第二可视化数据，在三维多元异构网络拓扑图中进行标注。
[0145] 上述技术方案的工作原理及有益效果为：
[0146] 为了实现对企业组成多元异构网络的异构数据源的数据监控；首先，构建三维多元异构网络拓扑图，从三维拓扑图上可以看出各个异构数据源【设备】之间的空间位置关系；然后实时获取多元异构网络数据；第一次解析获得的多元异构网络数据，将第一可视化数据和数据内容分离出来，第一可视化数据主要有根据为了数据传输而添加的发送地址数据、目标地址数据获得的发送地址、目标地址等；将分离出来的数据内容带入预先存储的神经网络模型中进行系统的甄别并确定数据内容的威胁性，获得第二可视化数据；将第一可视化数据和第二可视化数据标注在三维多元异构网络拓扑图中，用户通过标注后的三维多元异构网络拓扑图即可直观地观察出异构数据源之间的数据流向、代表数据表征信息的数据类型及数据风险性。
[0147] 在一个实施例中，第一可视化数据包括：发送地址、目标地址、数据类型和数据内容中一种或多种结合；
[0148] 第二可视化数据包括：数据名称、数据风险性中一种或多种结合；
[0149] 三维构建模块包括：
[0150] 参数获取模块，用于获取接入三维多元异构网络的各个设备的位置信息和连接关系；
[0151] 三维坐标系建立模块，用于以任一设备为原点建立三维坐标系；
[0152] 第一映射模块，用于基于位置信息和连接关系将各个设备映射到三维坐标系；
[0153] 图标确定模块，用于在设备映射到三维坐标系的位置使用预设虚拟图标标示设备；预设虚拟图标与设备的类型相对应；
[0154] 图标调整模块，用于根据设备的参数与标准参数的比值调整数在预设虚拟图标的大小。
[0155] 上述技术方案的工作原理及有益效果为：
[0156] 根据各个设备的代表空间位置的位置信息及连接关系绘制拓扑图，实现用户可以直观的在三维拓扑图上看出各个设备的位置；通过与设备的类型对应的虚拟图标，实现了用户从虚拟图标即可直观确定设备的类型；同时通过预设图标的大小直观对比出其与其他同类型设备的参数差别。
[0157] 在一个实施例中，标注模块执行包括如下操作：
[0158] 以发送地址对应的设备在三维坐标系内的位置为起点；以目标地址对应的设备在三维坐标系内的位置为终点，在起点与终点之间采用多个动态流动的线段表示多元异构网络数据的流向；
[0159] 获取多元异构网络数据的数据传输速度，根据数据传输速度调整线段的流动速度；
[0160] 解析第一可视化数据和第二可视化数据，获取数据类型、数据名称和数据风险性；根据数据类型，调整线段的颜色；
[0161] 在线段旁设置悬浮框，在悬浮框内显示数据名称；
[0162] 在线段外侧设置虚拟滑道，根据数据风险性设置虚拟滑道的颜色。
[0163] 上述技术方案的工作原理及有益效果为：
[0164] 采用动态流动的线段，用户在察看时可以很直观的数据从哪个设备流向哪个设备；通过察看线段的流动速度，可以直观的看出数据传输速度的快慢；根据线段的颜射可以看出数据的类型，悬浮框内可以看出数据的名称。从外层包裹的滑道的颜射可以看出数据的风险性；进而使用户可以直观看出数据流向、数据传输速度、数据类型、数据名称、数据风险性。
[0165] 在一个实施例中，基于人工智能的多元异构网络数据可视化系统还包括：
[0166] 显示视窗定位模块，用于获取显示视窗在三维坐标系内的坐标区域；
[0167] 第二映射模块，用于将显示视窗的视界内的三维多元异构网络拓扑图映射到显示视窗上显示；
[0168] 指令接收模块，用于接收用户对于显示视窗的操作指令，操作指令包括移动或缩放；
[0169] 显示视窗调整模块，用于基于操作指令，重新确定显示视窗在三维坐标系内的坐标区域，重新将显示视窗的视界内的三维多元异构网络拓扑图映射到显示视窗上显示；
[0170] 其中，第二映射模块执行包括如下操作：
[0171] 获取用户的左眼和右眼与显示视窗对应的显示屏幕的位置关系；
[0172] 基于位置关系和显示视窗在三维坐标系内的坐标区域，确定用户的左眼、右眼在三维坐标系内分别对应的第一视点、第二视点；
[0173] 以第一视点与坐标区域的边缘确定显示视窗的视界边界；
[0174] 以第一视点与位于视界边界内的三维多元异构网络拓扑图的对应设备的位置的连线经过坐标区域的位置作为设备在显示视窗上的映射位置；形成第一映射图像；
[0175] 以第二视点与坐标区域的边缘确定显示视窗的视界边界；
[0176] 以第二视点与位于视界边界内的三维多元异构网络拓扑图的对应设备的位置的连线经过坐标区域的位置作为设备在显示视窗上的映射位置；形成第二映射图像。
[0177] 将第一映射图像和第二映射图像交错显示在显示屏幕上。
[0178] 上述技术方案的工作原理及有益效果为：
[0179] 通过人眼的左眼和右眼接收的差异，第一映射图像采用第一显示光显示，第二映射图像采用第二显示光显示，经由左眼和右眼分别接收后，实现裸眼3D效果，从而提高用户的可视化体验。其中，将第一映射图像和第二映射图像交错显示在显示屏幕上；一种方式为同时显示，即采用屏幕的相邻两个像素分别显示第一映射图像和第二映射图像的像素点，实现同时交错显示在显示屏幕上，另一种方式为相邻两帧分别显示第一映射图像和第二映射图像。此外，可以采用AR眼镜，左眼位置的显示屏幕显示第一映射图像，右眼位置的显示屏幕显示第二映射图像。
[0180] 在一个实施例中，以第一视点与位于视界边界内的三维多元异构网络拓扑图的对应设备的位置的连线经过坐标区域的位置作为设备在显示视窗上的映射位置；形成第一映射图像；具体包括：
[0181] 基于设备的预设图标的大小、对应设备的位置与映射位置的距离、映射位置到第一视点的距离，确定在显示视窗上的对应预设图标的映射图标的大小，具体计算公式为：
[0182]
[0183] 其中， 表示映射图标的大小； 表示预设图标的大小； 表示映射位置到第一视点的距离； 表示对应设备的位置与映射位置的距离；
[0184] 当映射图标大小小于预设阈值时，在第一映射图像中采用预设标志代替映射图标；
[0185] 基于线段的起点对应的设备的预设图标的大小、对应设备的位置与映射位置的距离、映射位置到第一视点的距离，确定线段的起点端映射到显示视窗的宽度 ，具体计算公式为：
[0186]
[0187] 其中， 为预设的标准图标大小， 为预设的标准宽度。
[0188] 上述技术方案的工作原理及有益效果为：
[0189] 在将三维多元异构拓扑图投影到显示视窗时，基于设备的预设图标的大小、对应设备的位置与映射位置的距离、映射位置到第一视点的距离，确定在显示视窗上的对应预设图标的映射图标的大小；保证了空间层次感。同理，基于基于线段起点对应的设备的预设图标的大小、对应设备的位置与映射位置的距离、映射位置到第一视点的距离，确定线段起点端映射到显示视窗的宽度，保证线段投影后的空间层次感。同理，第二映射图像在投影过程中也要经过这样的处理。
[0190] 显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
