基于MATLAB的网络安全数据关联分析系统

资 源 简 介

本项目开发了一套基于NSDA的MATLAB智能分析系统，可对网络安全数据进行预处理、模式识别和关联挖掘。系统通过可视化技术展示潜在威胁关联，帮助用户快速识别异常行为与安全风险。

详 情 说 明

基于NSDA的智能数据关联分析与可视化系统

项目介绍

本项目是一个基于NSDA（Network Security Data Analytics）框架开发的可执行系统，专为网络安全数据分析设计。系统能够对多种格式的网络安全数据源进行深度处理，通过先进的关联挖掘与模式识别技术，自动探测异常行为与潜在威胁，并生成多维度、可交互的可视化分析报告，助力安全人员快速定位与评估安全风险。

功能特性

• 多源数据支持：兼容CSV/JSON格式的日志文件、PCAP格式的网络流量数据包以及TXT/Log格式的系统事件记录。
• 智能关联分析：运用数据预处理与机器学习算法，挖掘数据间的潜在关联关系，识别异常模式。
• 动态可视化：提供丰富的可视化图表（PNG/SVG）和可交互的分析界面（HTML/Fig），支持多维度数据下钻分析。
• 报告自动生成：一键输出详细的关联分析报表（Excel/PDF格式）与威胁评级图表，便于存档与分享。

使用方法

1. 准备数据：将待分析的网络安全数据文件置于项目指定输入目录。
2. 配置参数：根据需要，在配置文件中调整分析参数与模型设置。
3. 运行系统：执行主程序，系统将自动完成数据加载、预处理、分析与可视化全过程。
4. 查看结果：分析完成后，在输出目录查看生成的报表、图表及交互式可视化界面。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11 或 Linux（Ubuntu 18.04及以上版本）
• 运行环境：Python 3.8 或更高版本
• 依赖库：需安装NumPy, Pandas, Scikit-learn, Scapy, Matplotlib, Plotly等核心数据科学与可视化库。
• 内存：建议8GB RAM及以上
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

项目的主入口文件整合了系统的核心处理流程，其功能涵盖了从命令行参数解析、系统初始化配置，到数据读取与预处理、关联规则挖掘与异常检测算法的执行，并最终驱动可视化渲染引擎生成分析结果与报告。该文件作为系统运行的调度中心，确保各功能模块有序协同工作。