💖💖作者：计算机毕业设计小明哥
💙💙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！
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💕💕文末获取源码
网络安全威胁数据可视化分析系统-系统功能
本系统《基于大数据的网络安全威胁数据可视化分析系统》是一个集大数据处理、智能分析与交互式可视化于一体的综合性安全分析平台。系统以Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为海量网络安全威胁数据的存储基础，利用Spark核心计算框架对2015-2024年全球网络安全事件数据进行高效、快速的深度挖掘与多维度分析。后端服务采用Python语言结合Django框架（或Java语言结合Spring Boot框架）构建，负责调度Spark分析任务、处理业务逻辑并提供API接口。前端界面则基于Vue.js与ElementUI组件库，通过ECharts图表库将复杂的分析结果转化为直观的地理分布热力图、时间趋势折线图、行业风险柱状图等多种可视化图表。系统实现了从全球威胁态势概览、特定攻击类型演变、行业风险评估到防御机制有效性分析等十余项核心功能，旨在将抽象、庞大的安全数据转化为清晰、可操作的决策依据，为网络安全态势感知与策略制定提供数据驱动的支持。
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
网络安全威胁数据可视化分析系统-背景意义
选题背景
随着信息技术的飞速发展和互联网的深度普及，全球各行各业对数字系统的依赖程度日益加深，网络安全问题也随之凸显，成为影响国家安全、社会稳定和经济发展的关键因素。网络攻击手段层出不穷，从传统的钓鱼邮件、恶意软件到复杂的勒索软件和高级持续性威胁（APT），其攻击规模、复杂性和造成的损失都在不断攀升。面对如此严峻的形势，企业和组织积累了海量的安全日志与威胁情报数据，这些数据蕴含着攻击者行为模式、漏洞利用规律和防御效果等宝贵信息。然而，传统的数据分析工具和方法在处理这种体量巨大、类型多样的数据时显得力不从心，难以从中快速、准确地提取出有价值的洞察。因此，引入大数据技术，构建一个能够高效处理并深度分析网络安全威胁数据的系统，已成为提升网络安全防护能力的迫切需求。
选题意义
本课题的实际意义在于为网络安全领域提供了一套行之有效的数据分析与态势感知方法。从技术实践角度看，它将Hadoop与Spark等主流大数据技术应用于真实的安全场景，验证了这套技术栈在处理海量、高维安全数据方面的优越性，为相关企业构建类似平台提供了技术参考和实现范例。从安全防护价值来看，系统通过多维度分析，能够帮助安全管理人员直观地识别出高风险国家、行业和攻击类型，评估不同防御机制的实际效果，从而将有限的资源投入到最需要的地方，实现精准防御和风险前置。对于安全决策者而言，系统提供的可视化报告将复杂的数据关系变得清晰易懂，有助于他们快速把握整体安全态势，制定更具前瞻性的安全战略。作为一项毕业设计，它不仅锻炼了开发者综合运用大数据、后端开发、前端可视化等技术的能力，更重要的是探索了解决实际安全问题的路径，其成果具有一定的应用潜力和参考价值。
网络安全威胁数据可视化分析系统-演示视频
网络安全威胁数据可视化分析系统-演示图片
网络安全威胁数据可视化分析系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import functions as F
spark = SparkSession.builder.appName("CybersecurityAnalysis").getOrCreate()
def global_threat_basic_statistics_analysis():
df = spark.read.csv("hdfs://path/to/Global_Cybersecurity_Threats_2015-2024.csv", header=True, inferSchema=True)
country_stats = df.groupBy("Country").agg(F.count("Country").alias("Incident_Count")).orderBy(F.desc("Incident_Count"))
attack_type_stats = df.groupBy("Attack Type").agg(F.count("Attack Type").alias("Incident_Count")).orderBy(F.desc("Incident_Count"))
target_industry_stats = df.groupBy("Target Industry").agg(F.count("Target Industry").alias("Incident_Count")).orderBy(F.desc("Incident_Count"))
attack_source_stats = df.groupBy("Attack Source").agg(F.count("Attack Source").alias("Incident_Count")).orderBy(F.desc("Incident_Count"))
country_stats.coalesce(1).write.mode("overwrite").option("header", "true").csv("hdfs://path/to/results/global_threat_basic_statistics_country")
attack_type_stats.coalesce(1).write.mode("overwrite").option("header", "true").csv("hdfs://path/to/results/global_threat_basic_statistics_attack_type")
target_industry_stats.coalesce(1).write.mode("overwrite").option("header", "true").csv("hdfs://path/to/results/global_threat_basic_statistics_industry")
attack_source_stats.coalesce(1).write.mode("overwrite").option("header", "true").csv("hdfs://path/to/results/global_threat_basic_statistics_source")
print("Global threat basic statistics analysis completed and saved.")
def threat_time_trend_analysis():
df = spark.read.csv("hdfs://path/to/Global_Cybersecurity_Threats_2015-2024.csv", header=True, inferSchema=True)
time_trend = df.groupBy("Year", "Attack Type").agg(F.count("Attack Type").alias("Incident_Count"), F.sum("Financial Loss (in Million $)").alias("Total_Financial_Loss"), F.sum("Number of Affected Users").alias("Total_Affected_Users"))
time_trend = time_trend.withColumn("Total_Financial_Loss", F.round("Total_Financial_Loss", 2)).withColumn("Total_Affected_Users", F.round("Total_Affected_Users", 2))
time_trend = time_trend.orderBy("Year", F.desc("Incident_Count"))
time_trend.coalesce(1).write.mode("overwrite").option("header", "true").csv("hdfs://path/to/results/threat_time_trend_analysis")
print("Threat time trend analysis completed and saved.")
def industry_risk_assessment_analysis():
df = spark.read.csv("hdfs://path/to/Global_Cybersecurity_Threats_2015-2024.csv", header=True, inferSchema=True)
industry_risk = df.groupBy("Target Industry", "Attack Type").agg(F.avg("Financial Loss (in Million $)").alias("Avg_Financial_Loss"), F.sum("Number of Affected Users").alias("Total_Affected_Users"), F.count("Attack Type").alias("Incident_Frequency"))
industry_risk = industry_risk.withColumn("Avg_Financial_Loss", F.round("Avg_Financial_Loss", 2)).withColumn("Total_Affected_Users", F.round("Total_Affected_Users", 2))
industry_overall_risk = df.groupBy("Target Industry").agg(F.sum("Financial Loss (in Million $)").alias("Total_Financial_Loss"), F.sum("Number of Affected Users").alias("Total_Affected_Users"), F.count("*").alias("Total_Incidents"))
industry_overall_risk = industry_overall_risk.withColumn("Total_Financial_Loss", F.round("Total_Financial_Loss", 2)).withColumn("Total_Affected_Users", F.round("Total_Affected_Users", 2))
industry_overall_risk = industry_overall_risk.orderBy(F.desc("Total_Financial_Loss"))
industry_risk.coalesce(1).write.mode("overwrite").option("header", "true").csv("hdfs://path/to/results/industry_risk_assessment_detail")
industry_overall_risk.coalesce(1).write.mode("overwrite").option("header", "true").csv("hdfs://path/to/results/industry_risk_assessment_overview")
print("Industry risk assessment analysis completed and saved.")
网络安全威胁数据可视化分析系统-结语
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