💖💖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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基于大数据的网络安全威胁数据可视化分析系统介绍
《基于大数据的网络安全威胁数据可视化分析系统》是一套旨在应对海量、高维、异构的网络安全数据处理与分析挑战的综合性解决方案。本系统以先进的大数据技术为核心驱动，构建了一个从数据存储、分布式计算到前端交互式可视化的完整技术闭环，致力于将复杂抽象的安全数据转化为直观、可交互的决策情报。在核心技术架构上，系统底层采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为海量原始安全日志与威胁数据的可靠存储基座；计算层则充分利用Apache Spark高性能内存计算框架的优势，通过Spark SQL对存储在HDFS上的数据进行快速、灵活的分布式查询、聚合与深度分析，并可借助Python（集成Pandas、NumPy库）或Java强大的数据处理能力进行精细化的数据清洗与特征工程，为上层业务提供强有力的性能保障。应用后端采用前后端分离的设计思想，提供了基于Java语言的Spring Boot框架和基于Python语言的Django框架两种主流实现版本，负责封装所有业务逻辑、数据接口服务以及包括用户管理在内的系统管理功能，并通过MySQL数据库来持久化用户的账户信息与系统配置等结构化数据。前端展现层则采用现代化的Vue.js渐进式框架构建单页面应用，结合ElementUI组件库打造规范统一的用户交互界面，其核心亮点在于深度集成了功能强大的Echarts可视化图表库，能够动态生成数据大屏，将分析结果以全球威胁态势地图、攻击影响关系图、漏洞防御效能仪表盘等丰富形式进行多维度呈现。系统功能设计紧密围绕网络安全分析的核心需求，用户不仅可以通过“数据大屏可视化”模块一览全局安全态势，更能通过“全球威胁态势分析”、“攻击影响深度分析”、“漏洞防御效能分析”和“多维进阶对比分析”等功能模块，对安全事件进行下钻探索与关联分析，最终实现从宏观感知到微观溯源的闭环，为网络安全运营与决策提供科学、高效的数据支持。
基于大数据的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
# 初始化SparkSession，这是与大数据环境交互的入口
# 在实际项目中，master地址应配置为YARN或Spark Master的地址
spark = SparkSession.builder.appName("CyberSecurityAnalysisSystem").master("local[*]").getOrCreate()
# 假设HDFS上的安全日志数据路径
HDFS_DATA_PATH = "hdfs://namenode:9000/data/security_logs.json"
# =======================================================================================
# 核心功能一：全球威胁态势分析 (get_global_threat_map)
# 业务目标：从海量日志中聚合全球各地区的攻击次数，并统计各类攻击的分布，用于地图可视化
# =======================================================================================
def get_global_threat_map(spark_session, data_path):
# 1. 从HDFS读取JSON格式的原始安全日志数据
raw_logs_df = spark_session.read.json(data_path)
# 2. 筛选出具有有效地理位置信息（country_code）的记录
geo_logs_df = raw_logs_df.filter(F.col("country_code").isNotNull() & (F.col("country_code") != ""))
# 3. 按国家代码（country_code）进行分组，以统计每个国家的总攻击次数
total_attacks_by_country = geo_logs_df.groupBy("country_code").count()
# 4. 为了更清晰地展示，将自动生成的"count"列重命名为"total_attacks"
total_attacks_by_country = total_attacks_by_country.withColumnRenamed("count", "total_attacks")
# 5. 进一步按国家和攻击类型分组，以计算每个国家内部不同攻击类型的数量
attack_types_by_country = geo_logs_df.groupBy("country_code", "attack_type").count().withColumnRenamed("count", "type_count")
# 6. 使用Spark SQL的窗口函数，为每个国家的攻击类型按数量进行排名
window_spec = F.window("country_code", "type_count", F.desc("type_count"))
ranked_attack_types = attack_types_by_country.withColumn("rank", F.rank().over(window_spec))
# 7. 只保留每个国家排名前三的攻击类型，以突出主要威胁
top3_attack_types = ranked_attack_types.filter(F.col("rank") <= 3)
# 8. 将主要攻击类型聚合成一个数组，方便前端解析
top_types_aggregated = top3_attack_types.groupBy("country_code").agg(F.collect_list(F.struct("attack_type", "type_count")).alias("top_threats"))
# 9. 将总攻击次数表与主要威胁类型表进行左连接，整合数据
final_geo_data = total_attacks_by_country.join(top_types_aggregated, "country_code", "left")
# 10. 填充可能出现的空值，确保数据结构的完整性
final_geo_data = final_geo_data.na.fill([])
# 11. 为了方便在API中返回，将最终的DataFrame转换为JSON字符串列表
result_json_list = final_geo_data.toJSON().collect()
# 12. 返回处理后的结果，该结果可直接序列化为HTTP响应体
return result_json_list
# =======================================================================================
# 核心功能二：攻击影响深度分析 (analyze_attack_impact)
# 业务目标：针对某个特定的攻击源IP，深度分析其攻击行为，找出受影响最严重的资产
# =======================================================================================
def analyze_attack_impact(spark_session, data_path, attacker_ip):
# 1. 加载所有安全日志数据
logs_df = spark_session.read.json(data_path)
# 2. 筛选出由指定攻击者IP（attacker_ip）发起的所有攻击事件
attacker_logs_df = logs_df.filter(F.col("source_ip") == attacker_ip)
# 3. 如果没有找到该攻击者的记录，则直接返回空列表
if attacker_logs_df.count() == 0:
return []
# 4. 对筛选后的数据按目标IP（destination_ip）和目标端口（destination_port）进行分组
# 5. 聚合计算每个目标资产被攻击的次数、首次被攻击时间和末次被攻击时间
impact_analysis_df = attacker_logs_df.groupBy("destination_ip", "destination_port").agg(
F.count("*").alias("attack_count"),
F.min("timestamp").alias("first_seen"),
F.max("timestamp").alias("last_seen"),
F.collect_set("attack_type").alias("involved_attack_types")
)
# 6. 为了评估威胁等级，增加一个基于攻击频率和类型的简单风险评分
# 7. 例如：攻击次数越多，涉及的攻击类型越多，风险分越高
risk_score_df = impact_analysis_df.withColumn("risk_score", (F.col("attack_count") * 10 + F.size("involved_attack_types") * 20))
# 8. 按照计算出的风险评分（risk_score）进行降序排序，找出影响最深的资产
sorted_impact_df = risk_score_df.orderBy(F.desc("risk_score"))
# 9. 仅保留风险排名前100的目标，避免数据量过大
top_impacted_targets = sorted_impact_df.limit(100)
# 10. 将时间戳格式化为更易读的字符串格式
formatted_df = top_impacted_targets.withColumn("first_seen", F.from_unixtime(F.col("first_seen"), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"))
formatted_df = formatted_df.withColumn("last_seen", F.from_unixtime(F.col("last_seen"), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"))
# 11. 将最终分析结果转换成JSON格式，用于前端展示
impact_result_json = formatted_df.toJSON().collect()
# 12. 返回该攻击者的详细影响分析报告
return impact_result_json
# =======================================================================================
# 核心功能三：多维进阶对比分析 (compare_threat_trends)
# 业务目标：对比两个不同时间周期内的攻击数据，分析威胁类型的数量变化趋势
# =======================================================================================
def compare_threat_trends(spark_session, data_path, period1_start, period1_end, period2_start, period2_end):
# 1. 完整加载数据集
all_logs_df = spark_session.read.json(data_path)
# 2. 为日志增加一个日期列，方便按天进行过滤
logs_with_date_df = all_logs_df.withColumn("attack_date", F.to_date(F.from_unixtime(F.col("timestamp"))))
# 3. 筛选出第一个时间周期内的数据
period1_df = logs_with_date_df.filter((F.col("attack_date") >= period1_start) & (F.col("attack_date") <= period1_end))
# 4. 筛选出第二个时间周期内的数据
period2_df = logs_with_date_df.filter((F.col("attack_date") >= period2_start) & (F.col("attack_date") <= period2_end))
# 5. 分别统计两个周期内，每种攻击类型（attack_type）出现的次数
period1_counts = period1_df.groupBy("attack_type").count().withColumnRenamed("count", "period1_count")
period2_counts = period2_df.groupBy("attack_type").count().withColumnRenamed("count", "period2_count")
# 6. 使用"outer"连接（全连接）将两个周期的统计结果合并，以处理某个周期独有的攻击类型
comparison_df = period1_counts.join(period2_counts, "attack_type", "outer")
# 7. 如果某个攻击类型在一个周期内未出现，其计数值会是null，这里将其填充为0
comparison_df = comparison_df.na.fill(0)
# 8. 计算每个攻击类型在两个周期内的数量变化绝对值
trend_df = comparison_df.withColumn("count_change", F.col("period2_count") - F.col("period1_count"))
# 9. 计算变化的百分比，以更直观地展示趋势强度
# 10. 为避免除以零错误，使用when-otherwise语句进行判断
trend_df = trend_df.withColumn("percentage_change", F.when(F.col("period1_count") == 0, 100.0).otherwise(
(F.col("count_change") / F.col("period1_count")) * 100
))
# 11. 对百分比结果进行四舍五入，保留两位小数，使结果更规整
final_trend_df = trend_df.withColumn("percentage_change", F.round("percentage_change", 2))
# 12. 按照变化数量的绝对值进行降序排序，突出变化最剧烈的威胁类型
sorted_final_trend_df = final_trend_df.orderBy(F.desc(F.abs("count_change")))
# 13. 将对比分析结果转换为JSON列表返回给调用方
trend_result_json = sorted_final_trend_df.toJSON().collect()
# 14. 返回最终的对比分析数据
return trend_result_json
基于大数据的网络安全威胁数据可视化分析系统文档展示
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