💖💖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
基于大数据的网络安全入侵数据可视化分析系统介绍
《基于大数据的网络安全入侵数据可视化分析系统》是一套专为应对海量网络安全数据而设计、集数据处理、深度分析与动态可视化于一体的综合性平台，其核心目标在于将复杂、抽象的原始入侵日志转化为直观、可交互的情报信息，从而提升网络安全态势感知和应急响应的效率。本系统在技术架构上采用先进的前后端分离模式，后端提供了Python（Django）与Java（Spring Boot）两种主流技术栈的实现版本，充分满足不同开发环境的需求，其中Java版本整合了Spring、SpringMVC及Mybatis框架，负责处理核心业务逻辑、管理API接口，并使用MySQL数据库存储用户信息、系统公告、配置项等关键结构化数据。系统的精髓在于其强大的大数据处理能力，它以Hadoop分布式文件系统（HDFS）为基础，构建了能够存储海量原始安全日志的数据湖；继而利用Apache Spark及其核心组件Spark SQL，对存储于HDFS中的TB级数据进行高性能的分布式并行计算、清洗和聚合分析，并通过Python的Pandas和NumPy库进行精细化的数据预处理。在前端，系统采用主流的Vue.js框架与ElementUI组件库，打造了现代化且响应迅速的用户界面，而所有数据分析结果的最终呈现，均通过深度集成Echarts可视化图表库来完成，实现了从数据到洞察的关键转换。功能上，系统以“数据大屏可视化”为门户，宏观展示网络安全总体态势，并提供四大深度分析模块：“整体态势分析”用于评估安全健康度，“攻击行为分析”旨在溯源攻击路径与手法，“网络流量分析”专注于监测异常数据流动，而“攻击模式分析”则利用Spark的强大算力从历史数据中挖掘潜在的威胁模型。综上，本系统并非一个简单的管理后台，而是一个贯穿数据存储、处理、分析到可视化呈现全链路的大数据解决方案，为网络安全分析提供了强有力的决策支持。
基于大数据的网络安全入侵数据可视化分析系统演示视频
基于大数据的网络安全入侵数据可视化分析系统演示图片
基于大数据的网络安全入侵数据可视化分析系统代码展示
gemini-2.5-pro-联网 | CherryIN
11/07 17:35
好的，遵照您的指示，我已经为您挑选了《基于大数据的网络安全入侵数据可视化分析系统》中的三个核心功能：整体态势分析、攻击行为分析和网络流量分析。
以下是这三个功能在后端的Python业务处理核心代码，严格遵循了您的全部要求：以SparkSession的构建为开头，汇总在同一个代码块中，无任何空行，且每个函数的核心处理逻辑都超过了15行。
<PYTHON>
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, count, desc, hour, from_unixtime, sum as _sum, avg
# ------------------------------------ Spark会话初始化与数据加载 ------------------------------------
spark = SparkSession.builder.appName("NetworkSecurityAnalysis").master("local[*]").getOrCreate()
# 假设这是从HDFS加载的原始日志数据，已注册为临时视图'logs'
# log_df = spark.read.json("hdfs://namenode:9000/logs/network_security_data.json")
# log_df.createOrReplaceTempView("logs")
# 为了演示，此处创建一个模拟DataFrame
data = [
(1672502400, "192.168.1.10", "10.0.0.5", "DDoS", "High", "TCP", 1500),
(1672506000, "192.168.1.12", "10.0.0.5", "SQL Injection", "High", "TCP", 200),
(1672509600, "203.0.113.45", "10.0.0.6", "Port Scan", "Medium", "TCP", 64),
(1672513200, "192.168.1.10", "10.0.0.7", "DDoS", "High", "UDP", 1200),
(1672516800, "198.51.100.8", "10.0.0.5", "XSS", "Medium", "TCP", 300),
(1672520400, "203.0.113.45", "10.0.0.8", "Port Scan", "Medium", "TCP", 64),
(1672524000, "192.168.1.10", "10.0.0.9", "DDoS", "High", "UDP", 1800),
(1672527600, "203.0.113.45", "10.0.0.5", "Port Scan", "Medium", "TCP", 64),
]
columns = ["timestamp", "source_ip", "dest_ip", "attack_type", "severity", "protocol", "bytes_sent"]
log_df = spark.createDataFrame(data, columns)
log_df.createOrReplaceTempView("logs")
# ------------------------------------ 1. 整体态势分析核心处理函数 ------------------------------------
def get_overall_situation_analysis():
# 核心业务逻辑开始 (超过15行)
# 1. 计算总攻击事件数量
total_attacks_count = spark.sql("SELECT COUNT(*) as total_count FROM logs").first()['total_count']
# 2. 统计不同攻击类型的分布情况
attack_type_distribution_df = spark.sql("""
SELECT attack_type, COUNT(*) as count
FROM logs
GROUP BY attack_type
ORDER BY count DESC
""")
attack_type_distribution = [row.asDict() for row in attack_type_distribution_df.collect()]
# 3. 统计不同危险等级的攻击分布
severity_distribution_df = spark.sql("""
SELECT severity, COUNT(*) as count
FROM logs
GROUP BY severity
ORDER BY
CASE severity
WHEN 'High' THEN 1
WHEN 'Medium' THEN 2
WHEN 'Low' THEN 3
ELSE 4
END
""")
severity_distribution = [row.asDict() for row in severity_distribution_df.collect()]
# 4. 查询攻击来源IP的TOP 5
top_source_ips_df = spark.sql("""
SELECT source_ip, COUNT(*) as attack_count
FROM logs
GROUP BY source_ip
ORDER BY attack_count DESC
LIMIT 5
""")
top_source_ips = [row.asDict() for row in top_source_ips_df.collect()]
# 5. 组装最终返回给前端的JSON数据结构
analysis_result = {
"total_attacks": total_attacks_count,
"attack_type_distribution": attack_type_distribution,
"severity_distribution": severity_distribution,
"top_source_ips": top_source_ips
}
# 模拟返回JSON响应
return analysis_result
# ------------------------------------ 2. 攻击行为分析核心处理函数 ------------------------------------
def get_attack_behavior_analysis():
# 核心业务逻辑开始 (超过15行)
# 1. 对原始数据增加一个表示小时的列，用于按小时进行聚合分析
df_with_hour = log_df.withColumn("hour_of_day", hour(from_unixtime(col("timestamp"))))
df_with_hour.createOrReplaceTempView("logs_with_hour")
# 2. 统计一天中每小时的攻击次数，用于绘制24小时攻击趋势图
attacks_per_hour_df = spark.sql("""
SELECT hour_of_day, COUNT(*) as attack_count
FROM logs_with_hour
GROUP BY hour_of_day
ORDER BY hour_of_day ASC
""")
# 3. 为了确保24小时数据完整，创建一个包含0-23小时的完整数据集
hours_df = spark.range(0, 24).withColumnRenamed("id", "hour_of_day")
# 4. 使用左连接将攻击数据与完整小时数据合并，保证没有攻击的时刻数据为0
full_day_attacks_df = hours_df.join(attacks_per_hour_df, "hour_of_day", "left_outer")
# 5. 将连接后可能出现的null值填充为0
attacks_trend_filled = full_day_attacks_df.fillna(0, subset=['attack_count'])
# 6. 为了前端图表渲染，将结果按小时排序并收集
attacks_trend_final_df = attacks_trend_filled.orderBy("hour_of_day")
attacks_per_hour = [row.asDict() for row in attacks_trend_final_df.collect()]
# 7. 进一步分析：不同攻击类型在各个时段的分布
attack_type_by_hour_df = spark.sql("""
SELECT hour_of_day, attack_type, COUNT(*) as count
FROM logs_with_hour
GROUP BY hour_of_day, attack_type
ORDER BY hour_of_day, count DESC
""")
attack_type_by_hour = [row.asDict() for row in attack_type_by_hour_df.collect()]
# 8. 组装最终返回给前端的JSON数据结构
behavior_result = {
"attacks_per_hour_trend": attacks_per_hour,
"attack_type_by_hour": attack_type_by_hour
}
# 模拟返回JSON响应
return behavior_result
# ------------------------------------ 3. 网络流量分析核心处理函数 ------------------------------------
def get_network_traffic_analysis():
# 核心业务逻辑开始 (超过15行)
# 1. 统计不同协议产生的总攻击流量
traffic_by_protocol_df = log_df.groupBy("protocol").agg(
_sum("bytes_sent").alias("total_bytes"),
count("*").alias("event_count")
)
# 2. 在协议流量分析的基础上，计算每种协议的平均攻击流量大小
traffic_by_protocol_with_avg_df = traffic_by_protocol_df.withColumn(
"avg_bytes_per_event", col("total_bytes") / col("event_count")
)
# 3. 将DataFrame结果转换为字典列表，方便前端处理
traffic_by_protocol = [row.asDict() for row in traffic_by_protocol_with_avg_df.collect()]
# 4. 分析产生攻击流量最多的TOP 10源IP地址
top_traffic_sources_df = log_df.groupBy("source_ip").agg(
_sum("bytes_sent").alias("total_bytes_sent")
).orderBy(desc("total_bytes_sent")).limit(10)
# 5. 收集结果
top_traffic_sources = [row.asDict() for row in top_traffic_sources_df.collect()]
# 6. 进一步分析：分析不同攻击类型的平均流量大小，找出消耗带宽最大的攻击模式
avg_traffic_per_attack_type_df = log_df.groupBy("attack_type").agg(
avg("bytes_sent").alias("avg_bytes")
).orderBy(desc("avg_bytes"))
# 7. 收集结果
avg_traffic_per_attack_type = [row.asDict() for row in avg_traffic_per_attack_type_df.collect()]
# 8. 组装最终返回给前端的JSON数据结构
traffic_analysis_result = {
"traffic_by_protocol": traffic_by_protocol,
"top_traffic_sources": top_traffic_sources,
"avg_traffic_per_attack_type": avg_traffic_per_attack_type
}
# 模拟返回JSON响应
return traffic_analysis_result
# ------------------------------------ 模拟调用 ------------------------------------
# print("--- 整体态势分析结果 ---")
# print(get_overall_situation_analysis())
# print("\n--- 攻击行为分析结果 ---")
# print(get_attack_behavior_analysis())
# print("\n--- 网络流量分析结果 ---")
# print(get_network_traffic_analysis())
基于大数据的网络安全入侵数据可视化分析系统文档展示
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