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计算机毕设推荐：基于Hadoop+Spark物联网网络安全数据分析系统 物联网威胁分析系统【源码+文档+调试】

news 2025/9/10 6:02:38

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文章目录

  • 一、项目介绍
  • 二、视频展示
  • 三、开发环境
  • 四、系统展示
  • 五、代码展示
  • 六、项目文档展示
  • 七、项目总结
  • <font color=#fe2c24 >大家可以帮忙点赞、收藏、关注、评论啦 👇🏻

一、项目介绍

基于Hadoop+Spark物联网网络安全数据分析系统是一个专门针对物联网环境中网络安全威胁进行大数据分析的综合性平台。该系统采用现代大数据技术架构，利用Hadoop分布式文件系统进行海量物联网安全数据的存储管理，通过Spark分布式计算引擎实现高效的数据处理和分析任务。系统前端基于Vue框架构建用户交互界面，后端采用Python Django框架提供API服务，数据可视化通过Echarts图表库实现多维度的分析结果展示。系统能够处理包含15个关键字段的物联网网络安全数据集，涵盖源IP地址、目标IP地址、网络协议类型、数据包大小、通信持续时间、设备类型、CPU使用率、内存使用率、能耗数据等核心指标。通过四个主要分析维度，系统可以全面评估物联网网络的安全态势，识别攻击类型分布规律，分析不同设备类型的安全风险状况，监测设备性能与资源消耗异常情况，深度挖掘攻击行为特征模式，为物联网环境的安全防护提供数据驱动的决策支持。

选题背景
随着物联网技术的快速普及和应用场景的不断拓展，各类智能设备如摄像头、传感器、智能插座、温控器等大量接入网络，形成了庞大的物联网生态系统。然而，物联网设备普遍存在计算资源有限、安全机制薄弱、固件更新困难等特点，使其成为网络攻击的重要目标。传统的网络安全分析方法往往基于单机处理模式，面对物联网环境中海量、多样化的网络流量数据时显得力不从心。DoS攻击、恶意软件感染、设备劫持等安全威胁在物联网环境中日益频繁，攻击手段也越来越复杂多样。与此同时，物联网设备的异构性和分布式特性使得安全威胁的检测和分析变得更加困难。现有的安全分析工具大多缺乏对物联网特定场景的深度适配，无法有效处理设备状态数据与网络流量数据的关联分析，也难以应对大规模数据处理的性能要求。在这种背景下，急需一种能够利用大数据技术优势的物联网网络安全分析解决方案。

选题意义
本课题的研究具有重要的实际应用价值和技术探索意义。从技术层面来看，该系统将大数据技术与网络安全分析相结合，为处理海量物联网安全数据提供了可行的技术路径，有助于推动网络安全分析技术向大数据化、智能化方向发展。从应用层面来看，系统能够为网络管理员提供直观的安全态势感知能力，通过多维度数据分析帮助识别潜在的安全威胁和薄弱环节，为制定针对性的防护策略提供数据支撑。系统的四维分析框架涵盖了从宏观安全态势到微观设备性能的全方位评估，能够满足不同层次的安全管理需求。对于物联网设备的安全运维而言，系统提供的设备性能与安全状态关联分析功能，可以帮助管理者及时发现异常情况，降低安全事件造成的损失。虽然作为毕业设计项目，系统在规模和复杂度上相对有限，但其设计思路和技术实现方案对于相关领域的研究和实际应用具有一定的参考价值，为后续更深入的研究工作奠定了基础。

二、视频展示

计算机毕设推荐：基于Hadoop+Spark物联网网络安全数据分析系统 物联网威胁分析系统【源码+文档+调试】

三、开发环境

  • 大数据技术：Hadoop、Spark、Hive
  • 开发技术：Python、Django框架、Vue、Echarts
  • 软件工具：Pycharm、DataGrip、Anaconda
  • 可视化 工具 Echarts

四、系统展示

登录模块：
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管理模块展示：
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五、代码展示

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, count, avg, sum, desc, when, isnan, isnull, regexp_replace
from pyspark.sql.types import DoubleType, IntegerType
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler, StandardScaler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
import pandas as pdspark = SparkSession.builder.appName("IoTSecurityAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()def analyze_attack_type_distribution():df = spark.read.csv("hdfs://localhost:9000/iot_data/iot_cybersecurity_dataset.csv", header=True, inferSchema=True)df_cleaned = df.na.fill({"attack_type": "未知", "device_type": "未知", "protocol": "未知", "energy_class": "未知"}).na.fill(0)attack_mapping = {"benign": "正常", "DoS": "拒绝服务攻击", "Reconnaissance": "侦察攻击", "Exploit": "漏洞利用", "Malware": "恶意软件"}device_mapping = {"Camera": "摄像头", "SmartPlug": "智能插座", "Sensor": "传感器", "Thermostat": "温控器"}protocol_mapping = {"TCP": "TCP协议", "UDP": "UDP协议", "ICMP": "ICMP协议"}energy_mapping = {"high": "高能耗", "medium": "中能耗", "low": "低能耗"}for eng, chn in attack_mapping.items():df_cleaned = df_cleaned.withColumn("attack_type", when(col("attack_type") == eng, chn).otherwise(col("attack_type")))for eng, chn in device_mapping.items():df_cleaned = df_cleaned.withColumn("device_type", when(col("device_type") == eng, chn).otherwise(col("device_type")))for eng, chn in protocol_mapping.items():df_cleaned = df_cleaned.withColumn("protocol", when(col("protocol") == eng, chn).otherwise(col("protocol")))for eng, chn in energy_mapping.items():df_cleaned = df_cleaned.withColumn("energy_class", when(col("energy_class") == eng, chn).otherwise(col("energy_class")))attack_stats = df_cleaned.groupBy("attack_type").agg(count("*").alias("count")).withColumn("percentage", (col("count") * 100.0 / df_cleaned.count())).withColumn("percentage", col("percentage").cast(DoubleType())).select("attack_type", "count", "percentage")attack_stats = attack_stats.withColumn("percentage", col("percentage").cast("decimal(5,2)"))attack_stats.orderBy(desc("count")).show(20, truncate=False)attack_stats_pd = attack_stats.toPandas()attack_stats_pd.columns = ["attack_type", "count", "percentage"]attack_stats_pd.to_csv("attack_type_distribution_analysis.csv", index=False, encoding="utf-8")return attack_stats_pddef analyze_device_performance_under_attacks():df = spark.read.csv("hdfs://localhost:9000/iot_data/iot_cybersecurity_dataset.csv", header=True, inferSchema=True)df_cleaned = df.na.fill({"attack_type": "未知", "device_type": "未知", "protocol": "未知", "energy_class": "未知"}).na.fill(0)attack_mapping = {"benign": "正常", "DoS": "拒绝服务攻击", "Reconnaissance": "侦察攻击", "Exploit": "漏洞利用", "Malware": "恶意软件"}device_mapping = {"Camera": "摄像头", "SmartPlug": "智能插座", "Sensor": "传感器", "Thermostat": "温控器"}for eng, chn in attack_mapping.items():df_cleaned = df_cleaned.withColumn("attack_type", when(col("attack_type") == eng, chn).otherwise(col("attack_type")))for eng, chn in device_mapping.items():df_cleaned = df_cleaned.withColumn("device_type", when(col("device_type") == eng, chn).otherwise(col("device_type")))performance_stats = df_cleaned.groupBy("attack_type", "device_type").agg(avg("cpu_usage").alias("avg_cpu_usage"), avg("memory_usage").alias("avg_memory_usage"), avg("energy_consumption").alias("avg_energy_consumption"), count("*").alias("record_count"))performance_stats = performance_stats.withColumn("avg_cpu_usage", col("avg_cpu_usage").cast("decimal(5,2)")).withColumn("avg_memory_usage", col("avg_memory_usage").cast("decimal(5,2)")).withColumn("avg_energy_consumption", col("avg_energy_consumption").cast("decimal(8,2)"))performance_stats = performance_stats.filter(col("record_count") >= 10).orderBy("attack_type", "device_type")performance_stats.show(50, truncate=False)performance_stats_pd = performance_stats.toPandas()performance_stats_pd.columns = ["attack_type", "device_type", "avg_cpu_usage", "avg_memory_usage", "avg_energy_consumption", "record_count"]performance_stats_pd.to_csv("device_performance_under_attacks_analysis.csv", index=False, encoding="utf-8")return performance_stats_pddef analyze_attack_behavior_clustering():df = spark.read.csv("hdfs://localhost:9000/iot_data/iot_cybersecurity_dataset.csv", header=True, inferSchema=True)df_cleaned = df.na.fill({"attack_type": "未知", "device_type": "未知", "protocol": "未知", "energy_class": "未知"}).na.fill(0)attack_mapping = {"benign": "正常", "DoS": "拒绝服务攻击", "Reconnaissance": "侦察攻击", "Exploit": "漏洞利用", "Malware": "恶意软件"}for eng, chn in attack_mapping.items():df_cleaned = df_cleaned.withColumn("attack_type", when(col("attack_type") == eng, chn).otherwise(col("attack_type")))attack_data = df_cleaned.filter(col("attack_type") != "正常").select("pkt_size", "duration", "flow_rate", "payload_entropy", "attack_type", "src_ip", "dst_ip")feature_columns = ["pkt_size", "duration", "flow_rate", "payload_entropy"]assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_columns, outputCol="features")attack_features = assembler.transform(attack_data)scaler = StandardScaler(inputCol="features", outputCol="scaledFeatures", withStd=True, withMean=True)scaler_model = scaler.fit(attack_features)scaled_data = scaler_model.transform(attack_features)kmeans = KMeans(featuresCol="scaledFeatures", predictionCol="cluster", k=5, seed=42, maxIter=100, tol=1e-4)kmeans_model = kmeans.fit(scaled_data)clustered_data = kmeans_model.transform(scaled_data)cluster_stats = clustered_data.groupBy("cluster", "attack_type").agg(count("*").alias("count"), avg("pkt_size").alias("avg_pkt_size"), avg("duration").alias("avg_duration"), avg("flow_rate").alias("avg_flow_rate"), avg("payload_entropy").alias("avg_payload_entropy"))cluster_stats = cluster_stats.withColumn("avg_pkt_size", col("avg_pkt_size").cast("decimal(8,2)")).withColumn("avg_duration", col("avg_duration").cast("decimal(8,2)")).withColumn("avg_flow_rate", col("avg_flow_rate").cast("decimal(8,2)")).withColumn("avg_payload_entropy", col("avg_payload_entropy").cast("decimal(5,2)"))cluster_description = cluster_stats.withColumn("cluster_description", when((col("avg_pkt_size") > 1000) & (col("avg_flow_rate") > 50), "大包高流量攻击模式").when((col("avg_payload_entropy") > 7) & (col("avg_duration") > 100), "高熵长时间攻击模式").when((col("avg_pkt_size") < 500) & (col("avg_flow_rate") > 100), "小包频繁攻击模式").when(col("avg_duration") < 10, "短时突发攻击模式").otherwise("常规攻击模式"))cluster_description.orderBy("cluster", desc("count")).show(30, truncate=False)cluster_description_pd = cluster_description.toPandas()cluster_description_pd.columns = ["cluster", "attack_type", "count", "avg_pkt_size", "avg_duration", "avg_flow_rate", "avg_payload_entropy", "cluster_description"]cluster_description_pd.to_csv("attack_behavior_clustering_analysis.csv", index=False, encoding="utf-8")return cluster_description_pdresult1 = analyze_attack_type_distribution()
result2 = analyze_device_performance_under_attacks()
result3 = analyze_attack_behavior_clustering()
spark.stop()

六、项目文档展示

在这里插入图片描述

七、项目总结

基于Hadoop+Spark物联网网络安全数据分析系统的研究与实现，体现了大数据技术在网络安全领域的创新应用。本课题通过构建分布式数据处理架构，有效解决了物联网环境中海量安全数据的存储和分析难题。系统采用Hadoop分布式文件系统作为数据存储基础，利用Spark分布式计算引擎实现高效的数据处理，结合Python Django后端框架和Vue前端技术栈，形成了完整的技术解决方案。项目设计的四维分析框架涵盖了总体安全态势分析、设备性能异常检测、攻击行为深度画像以及综合风险评估，能够从多个角度全面评估物联网网络的安全状况。通过对15个关键数据字段的深入分析，系统能够识别攻击类型分布规律、监测设备性能变化、发现攻击行为模式，为网络管理员提供数据驱动的决策支持。虽然作为毕业设计项目存在一定的局限性，但其技术架构设计合理，功能模块划分清晰，实现了大数据技术与网络安全分析的有效结合，为相关领域的进一步研究奠定了基础，同时也为学生提供了宝贵的大数据项目开发经验。

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