💖💖作者：计算机毕业设计小途 💙💙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
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基于大数据的全球网络安全威胁数据可视化分析系统介绍
本《基于大数据的全球网络安全威胁数据可视化分析系统》是一个综合性的数据处理与展示平台，旨在对全球范围内的网络安全威胁数据进行深度的分析与直观的可视化呈现。系统整体架构以后端大数据处理为核心，采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为海量威胁数据的可靠存储基础，并利用Apache Spark计算框架及其Spark SQL模块进行高效的分布式内存计算，从而实现对复杂数据的快速查询与关联分析。在后端服务层，系统支持Java（Spring Boot）与Python（Django）两种主流技术栈，负责处理业务逻辑、执行由Pandas和NumPy库支持的数据清洗与计算任务，并通过API接口向前端提供结构化数据。前端界面基于Vue.js和ElementUI构建，核心的可视化模块则深度整合了Echarts图表库，能够将分析结果动态渲染成数据大屏、地理热力图、趋势折线图等多种形式。系统的核心功能模块包括时空维度分析、攻击特征分析、影响后果分析和防御响应分析，能够帮助用户从多个视角洞察网络攻击的规律与态势，同时集成了系统介绍、公告管理、用户信息管理等基础支撑功能，构成了一个功能完备、技术先进的毕业设计项目。
基于大数据的全球网络安全威胁数据可视化分析系统演示视频
基于大数据的全球网络安全威胁数据可视化分析系统演示图片
基于大数据的全球网络安全威胁数据可视化分析系统代码展示
from pyspark.sql import SparkSession, Window
from pyspark.sql.functions import col, from_unixtime, hour, year, month, dayofmonth, count, avg, sum as _sum, lit, when, desc, row_number, round as _round
# 模拟后端处理服务
# --- SparkSession 初始化 ---
# 在实际的Django/Spring Boot应用中，SparkSession通常会作为单例被管理
spark = SparkSession.builder.appName("GlobalThreatAnalysis").master("local[*]").getOrCreate()
# --- 核心功能一：时空维度分析 ---
def analyze_spatio_temporal(spark_session):
"""
处理时空维度分析请求，例如按国家和小时统计攻击次数
"""
# 1. 模拟从HDFS读取数据并创建DataFrame
# 实际项目中，这里会是 spark.read.parquet("hdfs://path/to/data")
threat_data = [
(1672531200, "China", "SQL Injection"), (1672534800, "USA", "DDoS"),
(1672538400, "Russia", "Phishing"), (1672542000, "China", "DDoS"),
(1672545600, "USA", "SQL Injection"), (1672549200, "Germany", "Malware"),
(1672552800, "China", "DDoS"), (1672556400, "Russia", "DDoS"),
]
schema = ["timestamp", "source_country", "attack_type"]
df = spark_session.createDataFrame(threat_data, schema)
# 2. 将Unix时间戳转换为可读的日期时间格式
df_with_time = df.withColumn("event_time", from_unixtime(col("timestamp")))
# 3. 提取小时、天、月、年等时间维度信息
df_with_hour = df_with_time.withColumn("hour_of_day", hour(col("event_time")))
df_with_day = df_with_hour.withColumn("day_of_month", dayofmonth(col("event_time")))
df_with_month = df_with_day.withColumn("month_of_year", month(col("event_time")))
# 4. 按国家（空间维度）和小时（时间维度）进行分组
spatial_temporal_agg = df_with_month.groupBy("source_country", "hour_of_day")
# 5. 聚合计算每个分组的攻击总次数
result_df = spatial_temporal_agg.agg(count("*").alias("attack_count"))
# 6. 为了前端展示，对结果进行排序
final_result = result_df.orderBy(col("source_country"), col("hour_of_day"))
# 7. 增加一个模拟的地理位置信息列
final_result_with_geo = final_result.withColumn("region", when(col("source_country") == "China", "Asia").when(col("source_country") == "USA", "North America").otherwise("Europe"))
# 8. 筛选出攻击次数大于1的时间段
filtered_result = final_result_with_geo.filter(col("attack_count") > 1)
# 9. 计算每个国家的小时攻击数占该国总攻击数的比例
window_spec = Window.partitionBy("source_country")
total_attacks_per_country = filtered_result.withColumn("total_country_attacks", _sum("attack_count").over(window_spec))
final_df_with_ratio = total_attacks_per_country.withColumn("hourly_ratio", _round(col("attack_count") / col("total_country_attacks") * 100, 2))
# 10. 将最终的Spark DataFrame转换为Pandas DataFrame以便序列化为JSON
pandas_df = final_df_with_ratio.toPandas()
# 11. 返回JSON格式的字符串给前端
return pandas_df.to_json(orient="records")
# --- 核心功能二：攻击特征分析 ---
def analyze_attack_features(spark_session):
"""
处理攻击特征分析请求，例如统计不同攻击类型的频率和使用的协议
"""
attack_data = [
("SQL Injection", "TCP", 8), ("DDoS", "UDP", 5), ("Phishing", "TCP", 3),
("DDoS", "TCP", 6), ("SQL Injection", "TCP", 9), ("Malware", "UDP", 7),
("DDoS", "ICMP", 5), ("DDoS", "TCP", 6), ("XSS", "TCP", 4)
]
schema = ["attack_type", "protocol", "severity"]
df = spark_session.createDataFrame(attack_data, schema)
# 2. 按攻击类型进行分组，以分析其特征
feature_grouped = df.groupBy("attack_type")
# 3. 使用agg聚合函数计算多种统计指标
# 4. 计算每种攻击类型的发生次数
# 5. 计算每种攻击类型的平均严重性
# 6. 统计该攻击类型下使用了多少种不同的协议
feature_analysis_df = feature_grouped.agg(
count("*").alias("occurrence_count"),
_round(avg("severity"), 2).alias("average_severity"),
count("protocol").alias("protocol_count")
)
# 7. 对结果按出现次数降序排序，找出最常见的攻击
sorted_features = feature_analysis_df.orderBy(desc("occurrence_count"))
# 8. 使用窗口函数，为每种攻击类型找出最常用的协议
window_spec = Window.partitionBy("attack_type").orderBy(desc("protocol_usage_count"))
protocol_counts = df.groupBy("attack_type", "protocol").agg(count("*").alias("protocol_usage_count"))
most_common_protocol = protocol_counts.withColumn("rank", row_number().over(window_spec)).filter(col("rank") == 1).select("attack_type", col("protocol").alias("most_common_protocol"))
# 9. 将最常用协议信息连接回主分析结果表
final_df = sorted_features.join(most_common_protocol, "attack_type", "left")
# 10. 增加一个特征标签列，用于前端展示
final_df_with_label = final_df.withColumn("feature_label", when(col("average_severity") > 7, "High-Risk").otherwise("Medium-Risk"))
# 11. 筛选出发生次数超过1次的攻击类型
final_filtered_df = final_df_with_label.filter(col("occurrence_count") > 1)
# 12. 计算总攻击次数
total_attacks = df.count()
# 13. 计算每种攻击类型的占比
final_df_with_percentage = final_filtered_df.withColumn("percentage", _round(col("occurrence_count") / lit(total_attacks) * 100, 2))
# 14. 转换数据为JSON格式以供API返回
pandas_df = final_df_with_percentage.toPandas()
return pandas_df.to_json(orient="records")
# --- 核心功能三：影响后果分析 ---
def analyze_impact_consequences(spark_session):
"""
处理影响后果分析请求，根据严重性和受影响目标数量评估攻击影响
"""
consequence_data = [
("DDoS", 5, 10000), ("SQL Injection", 8, 5), ("Phishing", 3, 100),
("Malware", 7, 50), ("XSS", 4, 20), ("DDoS", 6, 25000),
("SQL Injection", 9, 1), ("Rootkit", 10, 1)
]
schema = ["attack_type", "severity", "targets_affected"]
df = spark_session.createDataFrame(consequence_data, schema)
# 2. 定义影响等级的业务规则
# 3. 使用when...otherwise...创建新的'impact_level'列
df_with_impact = df.withColumn("impact_level",
when((col("severity") >= 8) & (col("targets_affected") >= 1), "Critical")
.when((col("severity") >= 6) & (col("targets_affected") > 100), "High")
.when((col("severity") >= 4) & (col("targets_affected") > 20), "Medium")
.otherwise("Low")
)
# 4. 根据新创建的影响等级进行分组
impact_grouped = df_with_impact.groupBy("impact_level")
# 5. 聚合计算每个影响等级的总攻击次数
# 6. 聚合计算每个影响等级下，平均受影响的目标数量
# 7. 聚合计算每个影响等级下，造成的总影响目标数
consequence_summary = impact_grouped.agg(
count("*").alias("attack_count"),
_round(avg("targets_affected"), 0).alias("avg_targets_affected"),
_sum("targets_affected").alias("total_targets_affected")
)
# 8. 对结果进行排序，让前端优先展示最严重的影响
sorted_consequences = consequence_summary.orderBy(desc("attack_count"))
# 9. 筛选出非"Low"影响的事件进行重点分析
high_impact_events = df_with_impact.filter(col("impact_level") != "Low")
# 10. 在高影响事件中，找出每种攻击类型造成的最大影响
max_impact_per_type = high_impact_events.groupBy("attack_type").agg(_sum("targets_affected").alias("max_total_targets"))
# 11. 将此信息附加到主结果中（此处为模拟，实际可join）
# 12. 假设我们需要为每个等级计算一个风险分数
risk_score_df = sorted_consequences.withColumn("risk_score", col("attack_count") * col("avg_targets_affected") / 100)
# 13. 对风险分数进行取整
final_risk_df = risk_score_df.withColumn("normalized_risk_score", _round(col("risk_score"), 2))
# 14. 最终将分析结果转换为JSON格式，方便前端Echarts使用
pandas_df = final_risk_df.toPandas()
return pandas_df.to_json(orient="records")
# 模拟调用
# print("--- 时空维度分析结果 ---")
# print(analyze_spatio_temporal(spark))
# print("--- 攻击特征分析结果 ---")
# print(analyze_attack_features(spark))
# print("--- 影响后果分析结果 ---")
# print(analyze_impact_consequences(spark))
基于大数据的全球网络安全威胁数据可视化分析系统文档展示
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