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文章导航：

• 1、强烈推荐一款Python可视化神器！强烈必备！
• 2、可视化数据分析软件有哪些
• 3、惊艳：近百种数据可视化工具效果展示，总有一款适合你！
• 4、红队最喜欢的18 种优秀的网络安全渗透工具
• 5、有哪些让人惊艳的数据可视化工具？
• 6、数据可视化工具有哪些

强烈推荐一款Python可视化神器！强烈必备！

Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库：它是 Plotly.py 的高级封装，它为复杂的图表提供了一个简单的语法。

受 Seaborn 和 ggplot2 的启发，它专门设计为具有简洁，一致且易于学习的 API ：只需一次导入，您就可以在一个函数调用中创建丰富的交互式绘图，包括分面绘图（faceting）、地图、动画和趋势线。 它带有数据集、颜色面板和主题，就像 Plotly.py 一样。

Plotly Express 完全免费：凭借其宽松的开源 MIT 许可证，您可以随意使用它（是的，甚至在商业产品中！）。

最重要的是，Plotly Express 与 Plotly 生态系统的其他部分完全兼容：在您的 Dash 应用程序中使用它，使用 Orca 将您的数据导出为几乎任何文件格式，或使用JupyterLab 图表编辑器在 GUI 中编辑它们！

用 pip install plotly_express 命令可以安装 Plotly Express。

一旦导入Plotly Express（通常是 px ），大多数绘图只需要一个函数调用，接受一个整洁的Pandas dataframe，并简单描述你想要制作的图。 如果你想要一个基本的散点图，它只是 px.scatter（data，x =“column_name”，y =“column_name”）。

以下是内置的 Gapminder 数据集的示例，显示2007年按国家/地区的人均预期寿命和人均GDP 之间的趋势：

如果你想通过大陆区分它们，你可以使用 color 参数为你的点着色，由 px 负责设置默认颜色，设置图例等：

这里的每一点都是一个国家，所以也许我们想要按国家人口来衡量这些点...... 没问题：这里也有一个参数来设置，它被称为 size：

如果你好奇哪个国家对应哪个点？ 可以添加一个 hover_name ，您可以轻松识别任何一点：只需将鼠标放在您感兴趣的点上即可！ 事实上，即使没有 hover_name ，整个图表也是互动的：

也可以通过 facet_col =”continent“ 来轻松划分各大洲，就像着色点一样容易，并且让我们使用 x轴 对数（log_x）以便在我们在图表中看的更清晰：

也许你不仅仅对 2007年 感兴趣，而且你想看看这张图表是如何随着时间的推移而演变的。 可以通过设置 animation_frame=“year” （以及 animation_group =“country” 来标识哪些圆与控制条中的年份匹配）来设置动画。

在这个最终版本中，让我们在这里调整一些显示，因为像“gdpPercap” 这样的文本有点难看，即使它是我们的数据框列的名称。 我们可以提供更漂亮的“标签” （labels），可以在整个图表、图例、标题轴和悬停（hovers）中应用。 我们还可以手动设置边界，以便动画在整个过程中看起来更棒：

因为这是地理数据，我们也可以将其表示为动画地图，因此这清楚地表明 Plotly Express 不仅仅可以绘制散点图（不过这个数据集缺少前苏联的数据）。

事实上，Plotly Express 支持三维散点图、三维线形图、极坐标和地图上三元坐标以及二维坐标。 条形图（Bar）有二维笛卡尔和极坐标风格。

进行可视化时，您可以使用单变量设置中的直方图（histograms）和箱形图（box）或小提琴图（violin plots），或双变量分布的密度等高线图（density contours）。 大多数二维笛卡尔图接受连续或分类数据，并自动处理日期/时间数据。 可以查看我们的图库 (ref-3) 来了解每个图表的例子。

数据 探索 的主要部分是理解数据集中值的分布，以及这些分布如何相互关联。 Plotly Express 有许多功能来处理这些任务。

使用直方图（histograms），箱形图（box）或小提琴图（violin plots）可视化单变量分布：

直方图：

箱形图：

小提琴图：

还可以创建联合分布图（marginal rugs），使用直方图，箱形图（box）或小提琴来显示双变量分布，也可以添加趋势线。 Plotly Express 甚至可以帮助你在悬停框中添加线条公式和R²值！ 它使用 statsmodels 进行普通最小二乘（OLS）回归或局部加权散点图平滑（LOWESS）。

在上面的一些图中你会注意到一些不错的色标。 在 Plotly Express 中， px.colors 模块包含许多有用的色标和序列：定性的、序列型的、离散的、循环的以及所有您喜欢的开源包：ColorBrewer、cmocean 和 Carto 。 我们还提供了一些功能来制作可浏览的样本供您欣赏（ref-3）：

定性的颜色序列：

众多内置顺序色标中的一部分：

我们特别为我们的交互式多维图表感到自豪，例如散点图矩阵（SPLOMS）、平行坐标和我们称之为并行类别的并行集。 通过这些，您可以在单个图中可视化整个数据集以进行数据 探索 。 在你的Jupyter 笔记本中查看这些单行及其启用的交互：

散点图矩阵（SPLOM）允许您可视化多个链接的散点图：数据集中的每个变量与其他变量的关系。 数据集中的每一行都显示为每个图中的一个点。 你可以进行缩放、平移或选择操作，你会发现所有图都链接在一起！

平行坐标允许您同时显示3个以上的连续变量。 dataframe 中的每一行都是一行。 您可以拖动尺寸以重新排序它们并选择值范围之间的交叉点。

并行类别是并行坐标的分类模拟：使用它们可视化数据集中多组类别之间的关系。

Plotly Express 之于 Plotly.py 类似 Seaborn 之于 matplotlib：Plotly Express 是一个高级封装库，允许您快速创建图表，然后使用底层 API 和生态系统的强大功能进行修改。 对于Plotly 生态系统，这意味着一旦您使用 Plotly Express 创建了一个图形，您就可以使用Themes，使用 FigureWidgets 进行命令性编辑，使用 Orca 将其导出为几乎任何文件格式，或者在我们的 GUI JupyterLab 图表编辑器中编辑它 。

主题（Themes）允许您控制图形范围的设置，如边距、字体、背景颜色、刻度定位等。 您可以使用模板参数应用任何命名的主题或主题对象：

有三个内置的 Plotly 主题可以使用， 分别是 plotly， plotlywhite 和 plotlydark。

px 输出继承自 Plotly.py 的 Figure 类 ExpressFigure 的对象，这意味着你可以使用任何 Figure 的访问器和方法来改变 px生成的绘图。 例如，您可以将 .update（） 调用链接到 px 调用以更改图例设置并添加注释。 .update（） 现在返回修改后的数字，所以你仍然可以在一个很长的 Python 语句中执行此操作：

在这里，在使用 Plotly Express 生成原始图形之后，我们使用 Plotly.py 的 API 来更改一些图例设置并添加注释。

Dash 是 Plotly 的开源框架，用于构建具有 Plotly.py 图表的分析应用程序和仪表板。Plotly Express 产生的对象与 Dash 100％兼容，只需将它们直接传递到 dash_core_components.Graph，如下所示： dcc.Graph（figure = px.scatter（...））。 这是一个非常简单的 50行 Dash 应用程序的示例，它使用 px 生成其中的图表：

这个 50 行的 Dash 应用程序使用 Plotly Express 生成用于浏览数据集的 UI 。

可视化数据有很多原因：有时您想要提供一些想法或结果，并且您希望对图表的每个方面施加很多控制，有时您希望快速查看两个变量之间的关系。 这是交互与 探索 的范畴。

Plotly.py 已经发展成为一个非常强大的可视化交互工具：它可以让你控制图形的几乎每个方面，从图例的位置到刻度的长度。 不幸的是，这种控制的代价是冗长的：有时可能需要多行 Python 代码才能用 Plotly.py 生成图表。

我们使用 Plotly Express 的主要目标是使 Plotly.py 更容易用于 探索 和快速迭代。

我们想要构建一个库，它做出了不同的权衡：在可视化过程的早期牺牲一些控制措施来换取一个不那么详细的 API，允许你在一行 Python 代码中制作各种各样的图表。 然而，正如我们上面所示，该控件并没有消失：你仍然可以使用底层的 Plotly.py 的 API 来调整和优化用 Plotly Express 制作的图表。

支持这种简洁 API 的主要设计决策之一是所有 Plotly Express 的函数都接受“整洁”的 dataframe 作为输入。 每个 Plotly Express 函数都体现了dataframe 中行与单个或分组标记的清晰映射，并具有图形启发的语法签名，可让您直接映射这些标记的变量，如 x 或 y 位置、颜色、大小、 facet-column 甚至是 动画帧到数据框（dataframe）中的列。 当您键入 px.scatter（data，x ='col1'，y='col2'） 时，Plotly Express 会为数据框中的每一行创建一个小符号标记 - 这就是 px.scatter 的作用 - 并将 “col1” 映射到 x 位置（类似于 y 位置）。 这种方法的强大之处在于它以相同的方式处理所有可视化变量：您可以将数据框列映射到颜色，然后通过更改参数来改变您的想法并将其映射到大小或进行行分面（facet-row）。

接受整个整洁的 dataframe 的列名作为输入（而不是原始的 numpy 向量）也允许 px 为你节省大量的时间，因为它知道列的名称，它可以生成所有的 Plotly.py 配置用于标记图例、轴、悬停框、构面甚至动画帧。 但是，如上所述，如果你的 dataframe 的列被笨拙地命名，你可以告诉 px 用每个函数的 labels 参数替换更好的。

仅接受整洁输入所带来的最终优势是它更直接地支持快速迭代：您整理一次数据集，从那里可以使用 px 创建数十种不同类型的图表，包括在 SPLOM 中可视化多个维度 、使用平行坐标、在地图上绘制，在二维、三维极坐标或三维坐标中使用等，所有这些都不需要重塑您的数据！

在 API 级别，我们在 px 中投入了大量的工作，以确保所有参数都被命名，以便在键入时最大限度地发现：所有 scatter -类似的函数都以 scatter 开头（例如 scatter_polar， scatter_ternary）所以你可以通过自动补全来发现它们。 我们选择拆分这些不同的散点图函数，因此每个散点图函数都会接受一组定制的关键字参数，特别是它们的坐标系。 也就是说，共享坐标系的函数集（例如 scatter， line ＆ bar，或 scatter_polar， line_polar 和 bar_polar ）也有相同的参数，以最大限度地方便学习。 我们还花了很多精力来提出简短而富有表现力的名称，这些名称很好地映射到底层的 Plotly.py 属性，以便于在工作流程中稍后调整到交互的图表中。

最后，Plotly Express 作为一个新的 Python 可视化库，在 Plotly 生态系统下，将会迅速发展。所以不要犹豫，立即开始使用 Plotly Express 吧！

可视化数据分析软件有哪些

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惊艳：近百种数据可视化工具效果展示，总有一款适合你！

导读 ：俗话说“巧妇难为无米之炊”。数据时代，没有一款好的数据可视化分析工具，光有团队怎么行？商场如战场，数据是把枪。亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息，阿里用大数据成立最新可视化渗透工具了小微金融服务集团，而谷歌更是计划用大数据接管世界……不知不觉，数据已经成为最新可视化渗透工具我们生活中必不可少的利器。本文收集最新可视化渗透工具了各个平台各种行业的数据可视化分析工具，让最新可视化渗透工具你不仅大饱眼福，而且还可以让你事半功倍。

一款免费的新型大数据可视化分析工具，操作简单，支持多种数据源，上卷下钻，数据预测，聚类分析，相关性分析，数据联想，决策树，地图，组合图等功能。

Charting Fonts是将符号字体与字体整合（把符号变成字体），创建出漂亮的矢量化图标。

Gephi是进行 社会 图谱数据可视化分析的工具，不但能处理大规模数据集并且Gephi是一个可视化的网络 探索 平台，用于构建动态的、分层的数据图表。

CartoDB是一个不可错过的网站，你可以用CartoDB很轻易就把表格数据和地图关联起来，这方面CartoDB是最优秀的选择。

Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据，提供了大量现成的图标类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。

D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。

Crossfilter既是图表，又是互动图形用户界面的小程序，当你调整一个图表中的输入范围时，其最新可视化渗透工具他关联图表的数据也会随之改变

Raphael是创建图表和图形的JavaScript库，与其他库最大的不同是输出格式仅限SVG和VML.

R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。虽然R主要用于统计分析或者开发统

计相关的软件，但也有用作矩阵计算。其分析速度可比美GNUOctave甚至商业软件MATLAB。

如果你需要制作信息图而不仅仅是数据可视化，Visual.ly是最流行的一个选择。

Weka是一个能根据属性分类和集群大量数据的优秀工具，Weka不但是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。

NodeBox是OS X上创建二维图形和可视化的应用程序，你需要了解Python程序，NodeBox与Processing类似，但没有Processing的互动功能。

Processing是数据可视化的招牌工具。你只需要编写一些简单的代码，然后编译成Java。Processing可以在几乎所有平台上运行。

Leaflet是一个开源的JavaScript库，用来开发移动友好地交互地图。

Openlayers可能是所有地图库中可靠性最高的一个。虽然文档注释并不完善。且学习曲线非常陡峭，但是对于特定的任务来说，Openlayers能够提供一些其他地图库都没有的特殊工具。

PolyMaps是一个地图库，主要面向数据可视化用户。PolyMaps在地图风格化方面有独到之处，类似CSS样式表的选择器。

Timeline即时间轴，用户通过这个工具可以一目了然的知道自己在何时做了什么。

jsDraw2DX是一个标准的JavaScript库，用来创建任意类型的SVG交互式图形，可生成包括线、矩形、多边形、椭圆、弧线等图形。

iCharts提供可一个用于创建并呈现引人注目图表的托管解决方案。有许多不同种类的图表可供选择，每种类型都完全可定制，以适合网站的主题。iCharts有交互元素，可以从Google Doc、Excel表单和其他来源中获取数据。

Modest Maps是一个轻量级、可扩展的、可定制的和免费的地图显示类库，这个类库能帮助开发人员在他们自己的项目里能够与地图进行交互。

Many Eyes是一个Web应用程序，用来创建、分享和讨论用户上传图形数据。

Anychart是一个灵活的基于Flash/JavaScript(HTML5)的图表解决方案、跨浏览器、跨平台。除了图表功能外，它还有一款收费的交互式图表和仪表。

Kartograph不需要任何地图提供者像Google Maps，用来建立互动式地图，由两个libraries组成，从空间数据开放格式，利用向量投影的Python library以及post GIS，并将两者结合到SVG和JavaScript library，并把这些SVG资料转变成互动性地图。

Sigma.js是一个开源的轻量级库，用来显示交互式的静态和动态图表。

经常使用开源软件的朋友应该很熟悉ECharts，大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品，如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。

Zoho Reports支持丰富的功能帮助不同的用户解决各种个性化需求，支持SQL查询、类四暗自表格界面等。

Quantum GIS(QDIS)是一个用户界面友好、开源代码的GIS客户端程序，支持数据的可视化、管理、编辑与分析和印刷地图的制作。

Tableau Public是一款桌面可视化工具，用户可以创建自己的数据可视化，并将交互性数据可视化发布到网页上。

Paper.js是一个开源向量图表叙述架构，能够在HTML5 Canvas 运作，对于初学者来说它是很容易学习的，其中也有很多专业面向可以提供中阶及高阶使用者。

Dundas Chart处于行业领先地位的NET图表处理控件，于2009年被微软收购，并将图表产品的一部分功能集成到Visual Studio中。

TimeFlow Analytical Timeline是为了暂时性资料的视觉化工具，现在有alpha版本因此有机会可以发现差错，提供以下不同的呈现方式：时间轴、日历、柱状图、表格等。

Gantti是一个开源的PHP类，帮助用户即时生成Gantti图表。使用Gantti创建图表无需使用JavaScript，纯HTML-CSS3实现。图表默认输出非常漂亮，但用户可以自定义样式进行输出（SASS样式表）。

Smoothie Charts是一个十分小的动态流数据图表路。通过推送一个webSocket来显示实时数据流。Smoothie Charts只支持Chorme和Safari浏览器，并且不支持刻印文字或饼图，它很擅长显示流媒体数据。

Flot是一个优秀的线框图表库，支持所有支持canvas的浏览器（目前主流的浏览器如火狐、IE、Chrome等都支持）。

Pizza Pie Charts是个响应式饼图图表，基于Adobe Snap SVG框架，通过HTML标记和CSS来替代JavaScript对象，更容易集成各种先进的技术。

Fusion Charts Suit XT是一款跨平台、跨浏览器的JavaScript图表组件，为你提供令人愉悦的JavaScript图表体验。它是最全面的图表解决方案，包含90+图表类型和众多交互功能，包括3D、各种仪表、工具提示、向下钻取、缩放和滚动等。它拥有完整的文档以及现成的演示，可以帮助你快速创建图表。

Protovis是一个可视化JavaScript图表生成工具。

Arbor.Js提供有效率、以力导向的版面配置演算法，抽象画图表组织以及筛选更新的处理。

Highchart.js是单纯由JavaScript所写的图表资料库，提供简单的方法来增加互动性图表来表达你的网站或网站应用程式。目前它能支援线图、样条函数图。

Circos最初主要用于基因组序列相关数据的可视化，目前已应用于多个领域，例如：影视作品中的人物关系分析，物流公司的订单来源和流向分析等，大多数关系型数据都可以尝试用Circos来可视化。

NodeXLDE 主要功能是社交网络可视化。

BirdEye是Decearative Visual Analytics，它属于一个群体专案，为了要提升设计和广泛的开源资料视觉化发展，并且为了Adobe Flex建视觉分析图库，这个动作以叙述性的资料库为主，让使用者能够建立多元资料视觉化界面来分析以及呈现资讯。

Visualize Free是一个建立在高阶商业后台集游InetScoft开发的视觉化软体免费的视觉分析工具，可从多元变量资料筛选并看其趋势，或是利用简单地点及方法来切割资料或是小范围的资料。

OpenStreetMap是一个世界地图，由像您一样的人们所构筑，可依据开放协议自由使用。

OpenHeatMap简单易用，用户可以用它上传数据、创建地图、交流信息。它可以把数据（如Google Spreadsheet的表单）转化为交互式的地图应用，并在网上分享。

GeoCommons可以使用户构建富交互可视化应用来解决问题，即使他们没有任何传统地图使用经验。你可以将实 社会 化数据或者GeoCommons保存的超5万份开源数据在地图上可视化，创造带交互的可视化分析作品，并将作品嵌入网站、博客或分享到社交网络上。

来源: 悟空智能 科技

红队最喜欢的18 种优秀的网络安全渗透工具

Bishop labs用了两期博客，前后各总结了9个红队工具，共计18个红队使用的优秀渗透工具，其博客文章也提及，这份清单不是决定性的，也仅用于参考。

创建者： @IAmMandatory

用途：允许 谷歌 Chrome 浏览器将受害者的浏览器变成测试代理。

优点： CursedChrome 可以很容易地在红队参与期间模拟恶意浏览器扩展。用来劫持 Chrome 浏览器，绕过大多数 2FA 或其最新可视化渗透工具他可能存在的安全保护，并利用 cookie 来访问任何基于网络的目标。

创建者： @symbolcrash1

用途： Universal Loader 是一个 Golang 库，可以跨多个平台（Linux、Windows 和 OSX）从内存中加载共享库，而无需CGO。

优点： Universal Loader 可以用在新的 Apple M1 芯片上，值得一提的是，这个 Golang 库没有使用 memfd，这使它成为第一个这样做的 Golang Linux 加载器。由于这两个原因，Universal Loader 是一个相当令人印象深刻的红队工具。

创建者： QSecure Labs

用途： Overlord 是一个基于 Python 的控制台命令行界面，用于自动化红队基础设施。

优点： 在红队参与期间能够根据需要快速启动安全基础设施非常重要，该工具可以节省大量时间，然后可以将这些时间用于进行一些实际的黑客攻击。

创作者： @LittleJoeTables和@rkervell

用途： Sliver是一个用 Golang 编写的跨平台通用植入框架。

优点： 这个工具是两位 Bishop Fox 研究人员的创意，所以最新可视化渗透工具我们的偏见可能会表现出来。类似于商业工具Cobalt Strike。使 Sliver 值得注意的是诸如使用每个二进制混淆的动态代码生成、多个和可扩展的出口协议以及支持多个操作员同时控制植入物等功能。此外，它易于使用且运行速度快。

创作者： @tillson_

用途： 使用 Githound 来定位暴露的 API 密钥和其他围绕 GitHub 浮动的敏感信息。该工具通过模式匹配、提交 历史 搜索和“独特的结果评分系统”工作。

优点： 像 Githound 这样的秘密窃取工具并不少见，但这并没有使这个工具（或其他类似工具）的价值降低。Githound 的一些可能用例包括检测暴露的客户 API 密钥以及员工 API 令牌。如果您进行漏洞赏金，此工具可用于添加书签 - 有些人报告说，由于它，因此获得了数千美元的赏金。

创作者： @browninfosecguy

用途： 这个工具的名字说明了一切，在 PowerShell 中轻松地为 Microsoft Active Directory 设置实验室。

优点： 速度很快，效果很好。可以使用此工具来确保您针对 Active Directory 使用的任何漏洞利用都已完善，然后再将其引入客户端环境。对于只想更轻松地测试 Active Directory 的渗透测试员来说非常有用。

创建者： Microsoft Azure 红队

用途： 可以使用 Stormspotter 更好地可视化 Azure 攻击面最新可视化渗透工具；此工具可帮助您绘制 Azure 和 Azure Active Directory 对象。

优点： 类似渗透测试工具BloodHound概念类似，只是该工具是为 Azure 环境设计的。对于任何蓝色或紫色团队成员来说，从防御的角度来看，Stormspotter 也非常有用。

创建者： @Void_Sec

用途： ECG 实际上是一种商业工具。该工具是静态源代码扫描器，能够分析和检测 TCL/ADP 源代码中真实和复杂的安全漏洞。

优点： ECG是一种强大的工具，可以填补令人惊讶的空白。正如 VoidSec 在他们的官方文章中所指出的，TCL代码相当普遍；所以能够彻底分析漏洞可能会非常有帮助。没有很多其他工具可以满足这种独特的需求，无论是商业的还是其他的。

创建者： @TryCatchHCF

用途： 可以使用 DumpsterFire 构建“时间触发的分布式”安全事件来测试红队进攻和蓝队防守。

优点： DumpsterFire 将传统桌面练习提升到一个新的水平，它还使用自动化来在参与期间有效地进行多任务处理（并避开一些更乏味的事情）。DumpsterFire 允许的定制程度令人印象深刻；可以真正定制模拟安全事件来满足独一无二的情况。

10.GhostPack

创建者： SpecterOps ( @SpecterOps )

用途： 借助强大的后开发工具集 GhostPack，可以做各种事情；可以攻击 KeePass 2.X 数据库、复制锁定的文件、篡改 Active Directory 证书等。

优点： GhostPack 是一种满足黑客需求的“一站式商店”。包含的 13 个工具包括非常有用的 Rubeus、Seatbelt 和 SharpUp。Rubeus 是一个 C# 工具集，直接与 Active Directory 环境中的 Kerberos 协议交互，允许直接与 Kerberos 属性（例如票证和常规身份验证）进行通信，然后可以利用这些属性在网络中移动。Seatbelt 是一个 C# 项目，可用于面向安全的主机“安全检查”，而 SharpUp 是一个 C# 工具，可识别本地权限提升路径。这些工具被无数红队和网络渗透测试员使用。

创作者： Benjamin Delpy ( @gentilkiwi )

用途： Mimikatz 可以从 Windows 环境中提取密码和其他凭据。是一种非常流行的渗透测试工具，已经存在了十多年。但 Mimikatz 会定期维护和更新，以确保仍然是最前沿的工具

优点： 将 Mimikatz 视为网络渗透测试的瑞士军刀。带有几个内置工具，对 Kerberoasting、密码转储很有用，最新可视化渗透工具你能想到的，Mimikatz 都可以做到。而且 Mimikatz 不仅适用于那里的进攻性安全专业人员——防御性安全团队也可以从中受益（如果你发现自己处于紫色团队场景中，这也是个好兆头）。

创建者： Metasploit 项目 ( @metasploit )，由 Rapid7 与开源社区合作运营

用途： Metasploit 可以说是世界领先的渗透测试框架，由 HD Moore 于 2003 年创建。Metasploit 包括用于渗透测试几乎每个阶段的模块，这有助于其普及。包括约 250 个后利用模块，可用于捕获击键、收集网络信息、显示操作系统环境变量等。

优点： Metasploit 后开发模块非常庞大，有一个模块最突出——Meterpreter 有效载荷。Meterpreter 允许 探索 目标系统并执行代码，并且由于它通过内存 DLL 注入工作，因此不必冒险留下任何操作证据。Metasploit 后开发功能也非常通用，具有适用于 Windows、Linux 和 OS X 的模块。

创作者： 阿德里安·沃尔默( @mr_mitm )

用途： 此后利用工具旨在绕过端点检测和应用程序阻止列表。

优点： 可以使用 PowerHub 传输文件，而不会在测试环境中发出任何安全保护警报，这将使下一次渗透测试更加顺畅和轻松。使用此工具领先于 Windows Defender。

创建者： LOLBAS 项目和亚利桑那州安全工程与研究小组

用途： LOLBAS 是一个字典，用于在 Windows 机器上使用二进制文件查找可能的权限提升路径。LLOLBAS 是与 LOLBAS 协同工作的摄取器。摄取器会在 Windows 机器上的 LOLBAS 列表中查找所有二进制文件，因此无需猜测或对列表进行排序以查找它们（这可能很乏味）。

优点： LOLBAS 项目可搜索机器上可能的权限提升路径，而 LLOLBAS 允许针对特定机器定制这些路径。结合这两个工具，（几乎）在参与中势不可挡。作为一个额外的好处，如果出现需要它们的情况，可以方便地使用离线工具。

创作者： @nil0x42

用途： PHPSploit 充当功能齐全的 C2 框架，通过单行 PHP 后门在 Web 服务器上静默地持久化。

优点： PHPSploit 是非安全参与时手头上的一项了不起的工具——高效、用户友好且运行安静。正如其 GitHub 描述所述，PHPSploit 是“由偏执狂，为偏执狂设计的”。

创作者： 塞瓦加斯

用途： 可以使用 swap_digger 在后期开发或取证期间自动进行 Linux 交换分析。

优点： 在 Linux 交换空间中可以找到各种各样的好东西，从密码和电子邮件地址到 GPG 私钥。Swap_digger 可以梳理这些交换空间并找到高影响力的奖杯，这将使评估更加成功。

创建者： RedCode 实验室

用途： Bashark 是一个后开发工具包，顾名思义，是用编程语言 Bash 编写的。这是一个可以产生巨大结果的简单脚本。

优点： Bashark 工作快速而隐蔽，允许通过创建 Bash 函数来添加新命令，并清除在目标环境中使用脚本后可能留下的任何痕迹。

创作者： AlessandroZ

用途： 使用 BeRoot 项目查找可用于在 Windows、Linux 和 OS X 环境中提升权限的常见错误配置。

优点： 识别常见的错误配置是在网络中立足的最可靠方法之一，因此找到这些错误配置的速度越快越好。BeRoot 项目在这方面提供了极大的帮助。

本文，旨在介绍一些红队工具，供大家了解和参考研究之用，不建议任何人利用网络技术从事非法工作，破坏他人计算机等行为。渗透有风险，入坑需谨慎。法网恢恢，疏而不漏。请正确理解渗透含义，正确利用渗透技术，做网络安全服务的践行者。

有哪些让人惊艳的数据可视化工具？

作为一名数据分析师，一提到数据可视化就会感到莫名兴奋，最新可视化渗透工具我认为数据可视化有两个非常重要的部分最新可视化渗透工具：一个是数据，一个是可视化。而我们最常见的问题就是一看已经有了数据，却不知道如何去可视化。

市面上有相当多的可视化工具，绝对能够挑花最新可视化渗透工具你的眼，但这些大多是门槛比较高的工具，比如Gantti、Paper.js、Highchart.js等等，不得不说，它们在技术层面上确实做的很牛逼，也很成熟。但是 针对的使用人群也比较单一 ，就是程序员。

个人觉得在大数据时代，数据的使用是会越来越普及的，现在的很多做数据类工具的公司都在企图让数据分析变成一件没门槛的事， 只有大家都能轻松上手，才能真正实现数据价值最大化。

所以站在这个角度上说，想给大家推荐几款人人可用，能够快速给数据赋能的可视化工具。

数据可视化的目的？

在推荐工具之前我们需要回答另外一个问题，你需要用这些数据可视化的工具来做什么，实现什么目的？

首先要明确数据分析是需要以 自我需求为导向 的，抛开目的推荐可视化工具都是刷流氓。

我们可以将最新可视化渗透工具他们分类为：

基于这一假设，开始基于目的性推荐几款数据可视化工具。

一、个人自助式分析

1、FineBI

简洁明了的数据分析工具，也是我个人最喜欢的可视化工具，优点是零代码可视化、可视化图表丰富，只需要拖拖拽拽就可以完成十分炫酷的可视化效果，拥有数据整合、可视化数据处理、 探索 性分析、数据挖掘、可视化分析报告等功能，更重要的是 个人版免费。

主要优点是可以实现自助式分析，而且 学习成本极低 ，几乎不需要太深奥的编程基础，比起很多国外的工具都比较易用上手，非常适合经常业务人员和运营人员。

在综合性方面，FineBI的表现比较突出， 不需要编程 而且简单易做，能够实现平台展示，比较适合企业用户和个人用户，在数据可视化方面是一个不错的选择。

2、python

本来没想把python放进来的，毕竟python这种脚步语言学习起来是 比较麻烦 的，但是最终考虑还是python太强大了，数据分析可视化只是python的一小部分应用方向，如果你不想敲代码的话，建议忽略这一节。

其实利用Python 可视化数据并不是很麻烦，因为Python中有两个专用于可视化的库matplotlib和seaborn能让我们很容易的完成任务。

3、Tableau

Tableau是各大外企在用的数据分析类报表工具，个人感觉主打的是：人人都会用的数据分析工具，通过简单的图形化操作（类似Excel）就可以得出自己想要的分析结果。

原理是通过连接公司数据库基于一定的SQL语法建立基本数据集，对数据集进行分析。这对数据集的 完整性有很高的要求 。

二、指标监控型报表

1、FineReport

可视化的一大应用就是数据报表，而FineReport可以自由编写整合所需要的报表字段进行报表输出，支持定时刷新和监控邮件提醒，是大部分互联网公司会用到的 日常报表平台 。

尤其是公司体系内经营报表，我们用的是商业报表工具，就是FineReport。推荐他是因为有两个高效率的点：

三、动态数据可视化

一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库，底层依赖轻量级的矢量图形库 ZRender，提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表，它是由百度团队开源的。

在实际开发中使用的往往会要求从服务器端取数据进行动态显示，一般来说数据请求过程如下：

通常都是用 Jsp+Servlet+Echarts 来实现动态数据可视化的。

您的问题非常好，很高兴结合工作实践回答您的问题。

数字经济下半场，数据将成为新的石油，云计算提供强大的算力引擎，而5G则为更高速、更低延时的信息就速公路（当然，后面必然还会有6G，nG，包括可能大力发展的卫星通信）

2020年伊始，中央六次点名新基建，中央六次点名新基建，4月20日，国家首次明确新基建范围，其中，数据中心建设，被列为算力基础设施之一。

数据，已经在不断成为重要的资源，从国家到企业，都将视之为新兴战略资源，不断积累、加工、挖掘，产生新的生产力，在已经到来的智能经济时代，各国不断从数据大国走向数据强国，将是一个持久的命题与实践。

回到本题。正因为数据越来越重要，数据蕴含的价值越来越得到共识与重视，所以，不论是企事业单位还是个人，对数据的可视化需求将越来越多，用数据来分析，基于数据来决策，甚至进行预测、智能模拟。

这几年，除了国外以款数据可视化平台，国内相关系统平台也发展迅速。笔者2019年基于公司BI项目建设，对市场上主流的几款BI工具如永洪、亿信、帆软、金蝶数据魔方等进行了选型。最终选型了市场占有率及品牌口碑较好的帆软FineReport、FineBi10.0，经过一年多的建设，平台运行良好、稳定，开发敏捷。

另外，近年来，python不断兴起，其数据抓取、处理能力异常强大，有条件的企业或个人，也可以利用python及其开源的django、matplotlib等架构库，自行开发可视化系统工具，保持利用最新的技术迭代。这是笔者强烈推荐的方式。

以上，就是个人的一点体会，谨以分享，供您参考，共同学习，天天向上。

说到可视化工具，值得一提的就是 图扑软件 Hightopo 的 HT for Web （2D/3D） 编辑器 。

独创的自定义格式矢量渲染引擎，从底层设计就追求极致的性能，所有组件皆可承受上万甚至几十万以上图元量，上万的表格数据、网络拓扑图元和仪表图表承载力，更好的适应了物联网大数据时代需求。可以用于业务数据的快速呈现，制作仪表板，也可以构建可视化的大屏幕。各种多维数据库，广泛应用于企业级。

数据可视化技术 的基本思想，是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。

在信息时代发展迅速的前提下，数据是当今重要的信息载体，可以通过数据的捕获，通过监管和维护去了解一个行业下关于工业管控下的数据可视化系统。

数据可视化工具有哪些

数据可视化工具有哪些？

国内外都挺多的，推荐几款国内的数据可视化工具，如帆软、镝数、华为云、阿里云、网易有数、迪赛智慧数。

这几款都是好用的，其中的迪赛智慧数个人更推荐些，原因如下：

1、平台免费使用。

2、针对对专业或非专业，提供不同模式，非专业用户可以使用简单模式、专业用户可以使用专业模式。

3、平台拥有丰富组件超130个。

4、模板丰富，且免费使用。

5、点击拖拽操作，还有常用快捷键