攻击实时展示图

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发布于 2025-02-19 23:31:38

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要实现攻击流量的实时展示图，通常需要结合数据采集、实时处理和可视化技术。以下是一个分步实现的方案：

1. 系统架构

[攻击源] → [防火墙/IDS] → [日志采集] → [实时处理] → [数据库] → [可视化]

2. 核心组件实现

2.1 数据采集

工具选择：

Elastic Beats（Filebeat/Packetbeat）
Suricata（入侵检测系统）
自定义脚本（解析Nginx/Apache日志）

示例（Filebeat配置）：yaml

filebeat.inputs:
  - type: log
    paths:
      - /var/log/nginx/access.log
output.elasticsearch:
  hosts: ["localhost:9200"]

2.2 实时处理

流处理引擎：
- Apache Kafka（消息队列）
- Flink/Spark Streaming（实时分析）
- Elasticsearch（日志聚合）
攻击识别逻辑（Python伪代码）：python

def detect_attack(log):
    if log['status'] == 403 and log['requests_per_second'] > 100:
        return "Brute Force Attack"
    elif log['payload'] contains 'SQL注入特征':
        return "SQL Injection"
    return None

2.3 数据存储

时序数据库：InfluxDB（高效存储时间序列数据）

搜索数据库：Elasticsearch（快速检索日志）

-------------------------------------

3. 可视化实现

3.1 动态地图展示（攻击源IP定位）

技术栈：

Leaflet.js 或 Google Maps API
MaxMind GeoIP 数据库（IP地理定位）

代码片段:javascript

fetch('/api/attack-locations')
  .then(res => res.json())
  .then(data => {
    data.forEach(ip => {
      L.marker([ip.lat, ip.lon])
       .bindPopup(`IP: ${ip.addr}<br>攻击类型: ${ip.type}`)
       .addTo(map);
    });
  });

3.2 实时流量仪表盘

可视化库：
- ECharts（Apache开源）
- D3.js（自定义程度高）
- Grafana（预置仪表盘）
ECharts实时示例：javascript

const chart = echarts.init(document.getElementById('chart'));
const ws = new WebSocket('ws://realtime/attack-data');

ws.onmessage = (event) => {
  const data = JSON.parse(event.data);
  chart.setOption({
    series: [{
      type: 'map',
      data: data.geoPoints
    }]
  });
};