随着网络复杂度的增加，网络安全事件呈现出快速增长的趋势。为了满足公司和机构在网络安全方面的需求，攻击防御系统、主机监控系统、异常检测系统和攻击预测系统常被用于保护网络安全。这些安全产品在长时间的运行中，产生了大量的日志信息等网络安全数据，这些数据包含网络用户行为信息、网络运行状态信息以及可能的入侵访问信息等，往往具有多维和非拓扑等特征。通过对这些网络安全数据进行挖掘分析，能够得到用户行为模式、网络拓扑结构以及网络通信模式等重要信息 。

       然而，随着数据量的增大，2D可视化方法往往出现图形之间互相遮挡或者过于密集，导致潜在的重要数据面临被忽略的可能。此外， 2D可视化技术如果处理不得当，还会导致信息过载和过多无用信息过度渲染等问题发生。虽然利用过滤技术解决了上述问题，却仍有可能由于过滤技术引入的参数设置不准确导致重要数据被删除。因此，研究人员又提出了扩展可视化渲染区域的辅助策略，例如在可视化空间中，增加Z轴以显示更多的数据。三维(3D)可视化模型与2D可视化模型相比，能够容纳更多的图像信息。如果 3D可视化模型设计合理，能够在相同时间内传递给用户更多数据，采用更清晰的表示以减少混乱信息。此外， 3D可视化方法在处理大规模分层数据时能够帮助用户建立空间记忆信息。