这是一个监测网络威胁的数据可视化设计
后端:
先手动安装router.py中需要的依赖模块
命令行进入server目录
python router.py
前端:
webstorm打开项目
执行home.js
1.用户考勤表关联性。 2.时间轴加载基本信息。 3.威胁识别： 1、分组统计不同类型连接的连接时长，特长时间连接的数据识别为威胁。
2、分组统计不同类型连接的数据上行和下行流量，特大流量数据识别为警告或威胁。
邮箱下行 大于500
上行大于200
但是换成邮件协议，就发现了有非正常大小的数据流量。
=======继续补充======
地图(图1) 对于四个基本信息图(图2,3,4,5),每次传10分钟的数据 一天 2点到23点 共21小时 10分钟一段,共216=126段 偏移量offset(min=0,max=125) 偏移量换算时间 hour = int(offset/6)+2 minu = offset%610
时间换算偏移量 offset=(hour-2)*6+int(minu/10)+1
基本图接口 请求 1次/秒
url: /tcp
method: post
request: {"day":"1","offset":"1"}
response:
{
"base": { //四个基本图
"file": {
"upload": 128,
"download": 128
},
"database": {
"upload": 128,
"download": 128
},
"httpem": {
"upload": 128,
"download": 128
},
"ssh": {
"upload": 128,
"download": 128
}
},
"proportion": { //基本图的次数分类统计换装图6
"file": 3,
"database": 1,
"http": 5,
"email": 2,
"ssh": 1
},
"connectcount":12 //当前时间段内请求次数
"toplace": [ //地图经纬信息
{
"lo": "34.434543",
"la": "123.32435454"
}
]
"warning": {
"overtime": [ //长时间连接警告
],
"overamount": [ //超量连接警告
]
}
}上网分析请求
使用tcp请求偏移量,但是web信息按小时返回而在没有信息时返回整天分布,在有信息时返回所在一小时的分类信息 请求 6秒/次
url: /web
method: post
request: {"day":"1","offset":"1"}
response: { //网站词图7
"distribution":{
}
"keywords":""
}
email分类请求:
url: /email
method: post
request: {"day":"1","offset":"1"}
response: { //email词图8
"distribution":{
}
"keywords":"",
"warning": {
"keywordswarning": [ //email关键词警告
],
}
}网站浏览和email合为双折线图9
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent