💖💖作者：计算机毕业设计江挽 💙💙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！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目
基于大数据的物联网网络安全威胁数据分析系统介绍
本系统《基于大数据的物联网网络安全威胁数据分析系统》，旨在深入探索如何将Hadoop的分布式存储能力与Spark的内存计算框架相结合，构建一个高效、可扩展的毕业设计级别的数据分析平台，以应对物联网环境下日益增长的安全挑战。系统的核心思想是利用Hadoop的HDFS存储海量的、结构不一的物联网设备日志和网络流量数据，解决单机存储瓶颈问题；随后，通过Spark强大的数据处理引擎，特别是利用Spark SQL对结构化日志进行快速查询与统计，并运用其核心的DataFrame API执行更复杂的分析任务，如攻击行为的模式识别、设备性能的异常检测以及安全态势的宏观评估。整个系统后端采用Java的SpringBoot框架或Python的Django框架来构建稳健的API服务，负责调度Spark任务并管理分析结果；前端则通过Vue.js和Echarts等技术，将复杂的分析结果以图表等直观、动态的形式呈现给用户，实现了从原始数据采集、分布式处理分析到最终可视化展现的全流程，完整地体现了大数据技术在解决具体业务问题时的应用价值。
基于大数据的物联网网络安全威胁数据分析系统演示视频
基于大数据的物联网网络安全威胁数据分析系统演示图片
基于大数据的物联网网络安全威胁数据分析系统代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, count, avg, when, lit
# 初始化SparkSession，这是所有Spark应用的入口
spark = SparkSession.builder.appName("IoTThreatAnalysis").master("local[*]").getOrCreate()
def process_attack_analysis(hdfs_path="hdfs://localhost:9000/iot/logs"):
# 模拟攻击行为分析：例如，检测单位时间内的失败登录次数，识别暴力破解
# 1. 从HDFS读取JSON格式的原始日志数据
logs_df = spark.read.json(hdfs_path)
# 2. 筛选出登录失败的事件
failed_logins_df = logs_df.filter(col("event_type") == "login_failed")
# 3. 按照源IP地址和目标设备ID进行分组
# 4. 统计每个分组中的记录数量，即失败尝试次数
attack_counts_df = failed_logins_df.groupBy("source_ip", "device_id").count()
# 5. 定义一个阈值，比如1分钟内失败超过10次即为可疑攻击
brute_force_threshold = 10
# 6. 筛选出超过阈值的可疑攻击行为
suspicious_attacks_df = attack_counts_df.filter(col("count") > brute_force_threshold)
# 7. 增加一个攻击类型的标签列
final_attacks_df = suspicious_attacks_df.withColumn("attack_type", lit("Brute-Force Attempt"))
# 8. 选择最终需要的列
result_df = final_attacks_df.select("source_ip", "device_id", "count", "attack_type")
# 9. 打印结果到控制台（实际应用中会写入MySQL或另一个HDFS路径）
result_df.show()
# 10. 这里可以添加将result_df写入数据库的逻辑
# 11. 例如: result_df.write.format("jdbc").options(...).save()
# 12. 假设我们还想分析DDOS攻击的特征
# 13. 按目标设备ID分组，计算请求源IP的多样性
ddos_potential_df = logs_df.groupBy("device_id").agg(countDistinct("source_ip").alias("distinct_source_ips"))
# 14. 筛选出来自大量不同IP的请求
ddos_df = ddos_potential_df.filter(col("distinct_source_ips") > 100) # 假设阈值为100
# 15. 为其打上DDOS攻击嫌疑的标签
ddos_df.withColumn("attack_type", lit("DDoS Suspect")).show()
return result_df
def process_security_posture_analysis(attacks_df_path, devices_df_path):
# 模拟安全态势分析：按区域统计攻击事件总数和平均严重性
# 1. 读取已识别的攻击数据
attacks_df = spark.read.parquet(attacks_df_path)
# 2. 读取设备信息数据，其中包含地理位置信息
devices_df = spark.read.csv(devices_df_path, header=True, inferSchema=True)
# 3. 将攻击数据与设备数据进行连接，关联攻击事件与设备地理位置
enriched_attacks_df = attacks_df.join(devices_df, on="device_id", how="inner")
# 4. 假设攻击数据中有'severity'列（1-5），设备数据有'city'列
# 5. 按城市进行分组
posture_by_city_df = enriched_attacks_df.groupBy("city")
# 6. 使用agg聚合函数，同时计算攻击总数和平均严重性
final_posture_df = posture_by_city_df.agg(
count("attack_type").alias("total_attacks"),
avg("severity").alias("average_severity")
)
# 7. 对结果进行排序，例如按攻击总数降序
sorted_posture_df = final_posture_df.orderBy(col("total_attacks").desc())
# 8. 打印结果，展示各城市的安全态势
sorted_posture_df.show()
# 9. 这个结果可以直观地反映哪个地区的安全风险更高
# 10. 也可以进一步处理，生成一个全国安全态势地图的数据源
# 11. 比如，根据平均严重性给每个城市定义风险等级
# 12. 使用when函数创建新列'risk_level'
posture_with_level_df = sorted_posture_df.withColumn("risk_level",
when(col("average_severity") > 4, "Critical").
when(col("average_severity") > 3, "High").
otherwise("Medium")
)
# 13. 显示最终带有风险等级的态势分析结果
posture_with_level_df.show()
# 14. 这些数据将被写入MySQL，供前端Echarts调用生成地图或仪表盘
# 15. 整个过程体现了数据聚合和关联分析在宏观态势感知中的作用
return posture_with_level_df
def process_risk_assessment_analysis(devices_info_path, vulnerabilities_db_path):
# 模拟风险评估分析：识别存在已知漏洞的设备
# 1. 读取当前网络中的所有设备信息，包含固件版本等
devices_df = spark.read.json(devices_info_path)
# 2. 读取一个已知漏洞库，包含漏洞影响的设备型号和固件版本
vulnerabilities_df = spark.read.json(vulnerabilities_db_path)
# 3. 对两个DataFrame进行连接，连接条件是设备型号
joined_df = devices_df.join(vulnerabilities_df, devices_df.device_model == vulnerabilities_df.vulnerable_model)
# 4. 筛选出当前设备固件版本低于漏洞库中已修复版本的设备
# 5. 这意味着这些设备存在尚未修复的已知漏洞
vulnerable_devices_df = joined_df.filter(devices_df.firmware_version < vulnerabilities_df.patched_version)
# 6. 从结果中选择需要的列，如设备ID、位置、漏洞名称等
risk_report_df = vulnerable_devices_df.select(
devices_df.device_id,
devices_df.location,
vulnerabilities_df.vulnerability_name,
vulnerabilities_df.cve_id,
vulnerabilities_df.severity_score
)
# 7. 根据漏洞的严重性评分（severity_score）来定义设备的风险等级
final_risk_report_df = risk_report_df.withColumn("risk_level",
when(col("severity_score") >= 9, "Critical").
when(col("severity_score") >= 7, "High").
when(col("severity_score") >= 4, "Medium").
otherwise("Low")
)
# 8. 显示最终的风险评估报告
final_risk_report_df.show()
# 9. 这个报告可以直接告诉管理员哪些设备需要立即进行固件升级
# 10. 它是实现主动防御和风险管理的关键一步
# 11. 同样，该结果最终会被持久化到数据库中
# 12. 方便前端进行查询和展示，例如生成一个高风险设备列表
# 13. 这里的逻辑核心是数据关联和条件过滤
# 14. 它体现了如何利用已知情报（漏洞库）来评估现网风险
# 15. 整个评估过程是动态的，当设备信息或漏洞库更新时，可以重新运行得到最新结果
return final_risk_report_df
基于大数据的物联网网络安全威胁数据分析系统文档展示
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