💖💖作者：IT跃迁谷毕设展 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 Java实战项目集 微信小程序实战项目集 Python实战项目集 安卓Android实战项目集 大数据实战项目集
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全球网络安全威胁数据可视化分析系统-功能介绍
本系统是一个基于Hadoop+Spark大数据技术栈构建的全球网络安全威胁数据可视化分析平台，专门针对2015-2024年间的全球网络安全事件数据进行深度挖掘和可视化展示。系统采用Python作为主要开发语言，结合Django后端框架和Vue+ElementUI+Echarts前端技术，实现了从数据采集、存储、处理到可视化展示的完整业务流程。平台通过HDFS分布式文件系统存储海量网络安全威胁数据，利用Spark SQL进行高效的数据查询和统计分析，支持对全球各国网络安全事件的时空分布、攻击类型特征、经济损失影响、防御机制效果等多维度进行深入分析。系统能够处理包括国家、年份、攻击类型、目标行业、经济损失、受影响用户数、攻击来源、安全漏洞类型、防御机制、事件解决时间等十余个关键字段的复杂数据结构，通过K-Means聚类算法对攻击事件进行智能分类，并结合Pandas和NumPy进行数据预处理和统计计算。
全球网络安全威胁数据可视化分析系统-选题背景意义
当前网络空间已经成为国家安全和经济发展的重要领域，随着数字化转型的不断深入，网络安全威胁呈现出复杂化、多样化的特点。全球范围内的网络攻击事件层出不穷，从个人隐私泄露到企业商业机密被盗，从政府部门遭遇勒索软件到关键基础设施受到APT攻击，这些安全事件不仅造成了巨大的经济损失，也对社会稳定产生了深远影响。传统的网络安全分析方法往往局限于单一事件的处理，缺乏对海量安全数据的整体性分析能力，难以从宏观角度把握全球网络安全威胁的演变趋势和分布规律。面对TB级别的网络安全数据，传统的关系型数据库和单机处理模式已经无法满足实时性和准确性的要求。大数据技术的兴起为解决这一问题提供了新的思路，Hadoop生态系统的分布式存储和Spark的内存计算能力，为处理大规模网络安全数据提供了强有力的技术支撑，使得我们能够从海量的安全事件中发现隐藏的模式和趋势。 从技术角度来看，本系统探索了大数据技术在网络安全领域的应用实践，虽然只是一个毕业设计项目，但在一定程度上验证了Hadoop+Spark技术栈处理网络安全数据的可行性。系统通过实际的数据处理流程，展示了分布式计算在安全数据分析中的优势，为后续相关研究提供了一个可参考的技术实现方案。从实用价值来说，系统能够帮助安全研究人员更直观地理解全球网络安全威胁的分布特征和演变规律，通过可视化的方式展现复杂的安全数据关系。对于企业安全管理者而言，系统提供的行业攻击趋势分析和防御机制效果评估，能够为制定安全防护策略提供一定的数据支撑。从教育意义上讲，这个项目整合了大数据处理、Web开发、数据可视化等多个技术领域，为计算机专业学生提供了一个综合性的实践平台。当然，作为毕业设计作品，系统在数据规模、算法复杂度和实际部署等方面还存在一定的局限性，但这种将理论知识与实际应用相结合的尝试，对于培养学生的工程实践能力和问题解决思维具有积极作用。
全球网络安全威胁数据可视化分析系统-技术选型
大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制） 开发语言：Python+Java（两个版本都支持） 后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持） 前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery 详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy 数据库：MySQL
全球网络安全威胁数据可视化分析系统-视频展示
[video(video-gcqlt7iu-1758776605413)(type-bilibili)(url-player.bilibili.com/player.html… HDFS Python 计算机毕业设计项目)]
全球网络安全威胁数据可视化分析系统-图片展示
全球网络安全威胁数据可视化分析系统-代码展示
//大数据部分代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, count, sum, avg, desc, asc
from pyspark.ml.clustering import KMeans
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
import pandas as pd
import numpy as np
from django.http import JsonResponse
def global_threat_trend_analysis(request):
spark = SparkSession.builder.appName("GlobalThreatTrendAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("hdfs://localhost:9000/cybersecurity/Global_Cybersecurity_Threats_2015-2024.csv")
df_cleaned = df.na.fill({"Country": "未知", "Attack_Type": "未知", "Target_Industry": "未知", "Attack_Source": "未知", "Security_Vulnerability_Type": "未知", "Defense_Mechanism_Used": "未知"})
df_cleaned = df_cleaned.na.fill({"Financial_Loss": 0, "Number_of_Affected_Users": 0, "Incident_Resolution_Time": 0})
country_mapping = {"China": "中国", "USA": "美国", "UK": "英国", "Germany": "德国", "Japan": "日本", "France": "法国", "India": "印度", "Russia": "俄罗斯", "Brazil": "巴西", "Canada": "加拿大"}
attack_mapping = {"Phishing": "网络钓鱼", "Ransomware": "勒索软件", "Malware": "恶意软件", "DDoS": "分布式拒绝服务", "SQL Injection": "SQL注入", "Data Breach": "数据泄露"}
for eng_country, chn_country in country_mapping.items():
df_cleaned = df_cleaned.withColumn("Country", when(col("Country") == eng_country, chn_country).otherwise(col("Country")))
for eng_attack, chn_attack in attack_mapping.items():
df_cleaned = df_cleaned.withColumn("Attack_Type", when(col("Attack_Type") == eng_attack, chn_attack).otherwise(col("Attack_Type")))
yearly_stats = df_cleaned.groupBy("Year").agg(count("*").alias("事件总数"), sum("Financial_Loss").alias("总经济损失"), sum("Number_of_Affected_Users").alias("总受影响用户数"), avg("Incident_Resolution_Time").alias("平均解决时间")).orderBy("Year")
result_pandas = yearly_stats.toPandas()
result_pandas["总经济损失"] = result_pandas["总经济损失"].round(2)
result_pandas["平均解决时间"] = result_pandas["平均解决时间"].round(2)
result_pandas.to_csv("/tmp/yearly_threat_trend_analysis.csv", index=False, encoding='utf-8')
result_dict = result_pandas.to_dict('records')
spark.stop()
return JsonResponse({"status": "success", "data": result_dict})
def attack_type_proportion_analysis(request):
spark = SparkSession.builder.appName("AttackTypeProportionAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer").getOrCreate()
df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("hdfs://localhost:9000/cybersecurity/Global_Cybersecurity_Threats_2015-2024.csv")
df_cleaned = df.na.fill({"Attack_Type": "未知"})
attack_mapping = {"Phishing": "网络钓鱼", "Ransomware": "勒索软件", "Malware": "恶意软件", "DDoS": "分布式拒绝服务", "SQL Injection": "SQL注入", "Data Breach": "数据泄露", "Man-in-the-Middle": "中间人攻击", "Zero-day Exploit": "零日漏洞利用"}
for eng_attack, chn_attack in attack_mapping.items():
df_cleaned = df_cleaned.withColumn("Attack_Type", when(col("Attack_Type") == eng_attack, chn_attack).otherwise(col("Attack_Type")))
attack_stats = df_cleaned.groupBy("Attack_Type").agg(count("*").alias("攻击次数"), avg("Financial_Loss").alias("平均经济损失"), avg("Number_of_Affected_Users").alias("平均受影响用户数"), avg("Incident_Resolution_Time").alias("平均解决时间")).orderBy(desc("攻击次数"))
total_attacks = df_cleaned.count()
attack_stats = attack_stats.withColumn("攻击占比", (col("攻击次数") / total_attacks * 100))
result_pandas = attack_stats.toPandas()
result_pandas["平均经济损失"] = result_pandas["平均经济损失"].round(2)
result_pandas["平均受影响用户数"] = result_pandas["平均受影响用户数"].round(0).astype(int)
result_pandas["平均解决时间"] = result_pandas["平均解决时间"].round(2)
result_pandas["攻击占比"] = result_pandas["攻击占比"].round(2)
result_pandas.to_csv("/tmp/attack_type_proportion_analysis.csv", index=False, encoding='utf-8')
result_dict = result_pandas.to_dict('records')
spark.stop()
return JsonResponse({"status": "success", "data": result_dict})
def financial_loss_clustering_analysis(request):
spark = SparkSession.builder.appName("FinancialLossClusteringAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("hdfs://localhost:9000/cybersecurity/Global_Cybersecurity_Threats_2015-2024.csv")
df_cleaned = df.na.fill({"Financial_Loss": 0, "Number_of_Affected_Users": 0, "Incident_Resolution_Time": 0})
df_filtered = df_cleaned.filter((col("Financial_Loss") > 0) & (col("Number_of_Affected_Users") > 0) & (col("Incident_Resolution_Time") > 0))
assembler = VectorAssembler(inputCols=["Financial_Loss", "Number_of_Affected_Users", "Incident_Resolution_Time"], outputCol="features")
df_vector = assembler.transform(df_filtered)
kmeans = KMeans(k=4, seed=42, featuresCol="features", predictionCol="cluster")
model = kmeans.fit(df_vector)
df_clustered = model.transform(df_vector)
cluster_stats = df_clustered.groupBy("cluster").agg(count("*").alias("事件数量"), avg("Financial_Loss").alias("平均经济损失"), avg("Number_of_Affected_Users").alias("平均受影响用户数"), avg("Incident_Resolution_Time").alias("平均解决时间")).orderBy("cluster")
result_pandas = cluster_stats.toPandas()
result_pandas["平均经济损失"] = result_pandas["平均经济损失"].round(2)
result_pandas["平均受影响用户数"] = result_pandas["平均受影响用户数"].round(0).astype(int)
result_pandas["平均解决时间"] = result_pandas["平均解决时间"].round(2)
cluster_descriptions = {0: "低损失快速恢复型", 1: "高损失广影响型", 2: "中等损失长耗时型", 3: "大规模用户影响型"}
result_pandas["集群描述"] = result_pandas["cluster"].map(cluster_descriptions)
result_pandas.to_csv("/tmp/financial_loss_clustering_analysis.csv", index=False, encoding='utf-8')
result_dict = result_pandas.to_dict('records')
spark.stop()
return JsonResponse({"status": "success", "data": result_dict})
全球网络安全威胁数据可视化分析系统-结语
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