💖💖作者：计算机编程小咖 💙💙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
@TOC
基于大数据的物联网网络安全威胁数据分析系统介绍
随着物联网（IoT）技术的指数级发展，海量设备接入网络在带来便利的同时，也引发了日益严峻的网络安全挑战，传统的安全防护手段已难以应对海量、异构、高并发的安全数据。为了有效应对这一挑战，我们设计并开发了《基于大数据的物联网网络安全威胁数据分析系统》。本系统采用先进的前后端分离架构，其核心亮点在于深度整合了大数据技术栈以实现对海量安全数据的强大处理与分析能力。在数据处理层，系统利用Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为海量日志与监控数据的存储基石，确保了数据的可靠性与可扩展性；在此之上，采用高性能的内存计算框架Spark进行数据处理，通过Spark SQL对结构化和半结构化的安全数据进行快速的交互式查询与批量处理，并结合Pandas、NumPy等Python数据分析库进行深度的数据挖掘与建模。系统后端服务基于成熟稳定的Spring Boot框架，整合了Spring、SpringMVC与Mybatis，构建了高效健壮的RESTful API服务。前端则采用主流的Vue.js框架，并结合ElementUI组件库，打造了现代化且用户体验友好的操作界面。在功能实现上，系统不仅包含“我的信息”、“系统管理”、“系统公告”等基础模块，更提供了强大的数据分析与可视化功能矩阵：核心的“数据大屏可视化”模块利用Echarts图表库，将复杂的攻击路径、设备状态和安全态势以直观、动态的图表呈现，为管理者提供决策支持；“物联网网络安全管理”模块实现了对网络内设备的统一监控；而“攻击行为分析”、“设备性能分析”、“安全态势分析”与“风险评估分析”四大核心分析模块，则能够从不同维度对网络流量、设备日志等数据进行深入剖析，准确识别异常行为、评估潜在风险、洞察整体安全状况，最终将庞杂的原始数据转化为具有高价值的安全情报，为保障物联网环境的稳定与安全提供了坚实的技术支撑。
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, when, lit, avg, greatest
# 1. 初始化SparkSession，这是与大数据框架交互的入口
# 实际项目中，SparkSession通常是全局单例的
spark = SparkSession.builder \
.appName("IoT_Network_Security_Analysis_System") \
.master("local[*]") \
.getOrCreate()
def analyze_attack_behavior(logs_path):
"""
核心功能一：攻击行为分析
通过分析网络日志，识别和统计各种攻击行为的模式和来源。
"""
# 从HDFS读取原始日志数据，假设为JSON格式
logs_df = spark.read.json(logs_path)
# 筛选出明确记录为攻击行为的日志条目
attack_logs_df = logs_df.filter(col("log_type") == "attack")
# 统计不同攻击类型的分布情况，例如DDoS、暴力破解、端口扫描
attack_type_distribution = attack_logs_df.groupBy("attack_details.type").count()
# 按照攻击次数降序排列，找出最常见的攻击手段
top_attack_types = attack_type_distribution.orderBy(col("count").desc())
# 统计攻击源IP的攻击频率，找出最活跃的攻击者
source_ip_frequency = attack_logs_df.groupBy("source_ip").count()
# 识别攻击次数超过特定阈值（例如100次）的高频攻击IP
high_frequency_attackers = source_ip_frequency.filter(col("count") > 100).orderBy(col("count").desc())
# 分析攻击目标端口的分布，发现最常被攻击的服务端口
target_port_distribution = attack_logs_df.groupBy("destination_port").count().orderBy(col("count").desc())
# 统计一天中不同时间段的攻击频率，分析攻击高发时段
time_based_attacks = attack_logs_df.withColumn("hour", col("timestamp").substr(12, 2))
attack_by_hour = time_based_attacks.groupBy("hour").count().orderBy("hour")
# 将分析结果转换为Python字典或JSON格式，以便API返回给前端
result = {
"top_attack_types": [row.asDict() for row in top_attack_types.limit(10).collect()],
"high_frequency_attackers": [row.asDict() for row in high_frequency_attackers.limit(10).collect()],
"top_target_ports": [row.asDict() for row in target_port_distribution.limit(10).collect()],
"attack_by_hour": [row.asDict() for row in attack_by_hour.collect()]
}
# 在实际应用中，这里会将结果写入数据库或直接返回
return result
def analyze_security_posture(devices_path, vulnerabilities_path):
"""
核心功能二：安全态势分析
综合评估网络内所有设备的安全状况，形成整体安全评分和报告。
"""
# 从HDFS读取当前网络中所有设备的信息
devices_df = spark.read.json(devices_path)
# 从HDFS读取一个已知的漏洞库信息
vulnerabilities_df = spark.read.json(vulnerabilities_path)
# 将设备信息与漏洞库进行关联，找出存在漏洞的设备
# 关联条件是设备的固件版本匹配漏洞库中受影响的固件版本
vulnerable_devices_df = devices_df.join(vulnerabilities_df, devices_df.firmware_version == vulnerabilities_df.affected_firmware, "inner")
# 统计存在漏洞的设备总数
vulnerable_device_count = vulnerable_devices_df.select("device_id").distinct().count()
# 统计网络中高、中、低风险漏洞的数量分布
vulnerability_severity_distribution = vulnerable_devices_df.groupBy("vulnerability_severity").count()
# 识别出哪些设备存在“高危”漏洞
critical_risk_devices = vulnerable_devices_df.filter(col("vulnerability_severity") == "Critical").select("device_id", "device_name", "vulnerability_name")
# 计算一个基础的整体安全评分（简化模型：满分100，每有一个漏洞设备扣1分）
total_devices = devices_df.count()
posture_score = max(0, 100 - vulnerable_device_count) # 评分不低于0
# 检查是否存在使用弱密码或默认密码的设备
weak_password_devices_count = devices_df.filter(col("security_settings.using_default_password") == True).count()
# 根据弱密码设备数量，进一步降低安全评分
final_score = posture_score - (weak_password_devices_count * 5) # 每个弱密码设备扣5分
# 汇总分析结果
result = {
"overall_security_score": max(0, final_score),
"total_devices": total_devices,
"vulnerable_devices_count": vulnerable_device_count,
"weak_password_devices_count": weak_password_devices_count,
"severity_distribution": [row.asDict() for row in vulnerability_severity_distribution.collect()],
"critical_risk_devices_list": [row.asDict() for row in critical_risk_devices.limit(20).collect()]
}
return result
def analyze_risk_assessment(attack_logs_path, devices_info_path):
"""
核心功能三：风险评估分析
结合攻击数据和设备价值，计算每个设备的具体风险值，并识别高风险资产。
"""
# 读取攻击日志数据
attack_logs_df = spark.read.json(attack_logs_path).filter(col("log_type") == "attack")
# 读取包含资产价值（重要性）的设备信息
devices_df = spark.read.json(devices_info_path).select("device_id", "asset_value") # asset_value: 1-5, 越高越重要
# 统计每个目标设备（destination_ip）被攻击的次数
attack_counts_df = attack_logs_df.groupBy("destination_ip").agg(count("*").alias("attack_count"))
# 将设备IP与设备ID进行映射（此处假设IP即ID或可以通过另一个表关联）
# 为简化演示，我们假设destination_ip可以直接关联device_id
attack_counts_df = attack_counts_df.withColumnRenamed("destination_ip", "device_id")
# 将攻击次数数据与设备资产价值数据进行连接
risk_df = attack_counts_df.join(devices_df, "device_id", "inner")
# 定义一个风险计算模型：风险值 = 攻击次数 * 资产价值的平方
# 资产价值使用平方是为了放大核心资产遭攻击时的风险权重
risk_df = risk_df.withColumn("risk_score", col("attack_count") * col("asset_value") * col("asset_value"))
# 筛选出风险评分高于特定阈值（如500）的高风险设备
high_risk_assets = risk_df.filter(col("risk_score") > 500)
# 按照风险评分进行降序排列，找出TOP 10最高风险的设备
top_10_high_risk_assets = high_risk_assets.orderBy(col("risk_score").desc()).limit(10)
# 计算整个网络的平均风险得分
average_network_risk = risk_df.agg(avg("risk_score").alias("avg_risk")).first()["avg_risk"]
# 汇总风险评估结果
result = {
"average_network_risk_score": average_network_risk,
"high_risk_assets_count": high_risk_assets.count(),
"top_10_high_risk_assets": [row.asDict() for row in top_10_high_risk_assets.collect()]
}
return result
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
💖💖作者：计算机编程小咖 💙💙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
