在当今数字化时代，互联网技术蓬勃发展，网络攻击手段也随之呈现出复杂多样的态势。SQL注入、XSS跨站脚本、DDoS攻击等恶意行为频繁发生，给企业和个人的信息安全带来了巨大威胁。传统基于规则库的网络入侵检测工具，在面对不断演变的新型攻击时，检测能力逐渐不足，难以满足日益增长的安全需求。 本研究聚焦于设计并实现一种创新的恶意流量检测可视化系统，该系统利用Django框架的优势采用安全特征库进行数据匹配。基于django框架实现，灵活运用其模板语法进行页面实现，通过精心定义正则表达式和构建丰富的特征库，实现对SQL注入、XSS跨站脚本等多种类型攻击的实时精准检测。同时，集成Pyecharts等可视化工具，将流量分布、攻击类型统计等多维度数据以直观的图表形式呈现，方便安全人员快速洞察网络状况，及时发现潜在威胁。系统选用Django框架和SQLite数据库等轻量级技术栈，具备良好的可扩展性，还设置了高效的报警机制，通过邮件及时通知管理员，有效避免信息过载。 经严格测试，系统在检测多种攻击类型时展现出较高的准确率，可视化响应迅速，邮件报警延迟较短。在实际应用中，显著提高了攻击检测率，大幅缩短响应时间，切实增强了网络安全防护能力。展望未来，系统将持续优化，引入更先进的机器学习和人工智能模型，进一步提升智能化水平和自动化程度；加强安全性能与防护能力，确保数据安全；同时，不断提升可扩展性与易用性，以适应不同网络环境需求。该系统在企业网络安全防护、网络监管执法、网络研究教育等多个领域具有广阔的应用前景，有望为网络安全事业提供强有力的支持。
（1）管理员创建管理模块：创建基于session会话管理，用户登录、注册等权限控制功能。
（2）流量数据解析：系统需要支持pcap文件的上传和实时抓包功能，能够解析出HTTP请求中的元数据（如URL、IP、Agent等），为后续的攻击检测和可视化分析提供基础数据。
（3）多类型攻击检测：系统应能检测多种类型的网络攻击，包括但不限于SQL注入、XSS跨站脚本、目录遍历、命令注入、文件包含等。通过定义相应的正则表达式和攻击特征库，系统可以实时地对网络流量进行监测，发现潜在的攻击行为。
（4）数据可视化：系统需要提供丰富的数据可视化功能，以直观的方式展示网络流量的分布、攻击类型的统计以及攻击源的地理位置等信息。通过Pyecharts等可视化工具，可以生成热力图、时序图、饼图等多种图表类型，帮助安全人员快速识别异常流量模式和分析攻击趋势。
（5）邮件报警：当系统检测到网络攻击时，应及时通过邮件通知管理员。邮件内容应包括攻击类型的汇总、攻击源的信息以及可能的防御建议等。同时，为了避免信息过载，系统应支持频率控制，避免在短时间内发送过多的报警邮件。

关键词：数据可视化；网络安全；Django框架；数据采集；特征匹配
第一章 引言 1
1.1研究背景与意义 1
1.1.1 网络安全形势的严峻性 2
1.1.2 政策驱动的技术革新 2
1.1.3 技术瓶颈与突破方向 3
1.2研究目标 3
1.3论文结构 3
第二章 相关工作与技术综述 5
2.1恶意流量检测技术 5
2.1.1 基于特征匹配 5
2.1.2 基于机器学习 5
2.1.3 基于深度学习的检测技术 5
2.1.4 混合方法 6
2.2 数据可视化技术 6
2.2.1 可视化工具对比 6
2.2.2 可视化形式 6
2.3 Django框架与Web安全 7
2.3.1 ORM机制 8
2.3.2 Session管理 9
第三章 系统设计与架构 11
3.1系统需求分析 11
3.1.1 功能需求 11
3.1.2 非功能需求 11
3.2 总体架构设计 12
3.2.1 前端用户管理层 12
3.2.1 数据采集层 13
3.2.2 检测引擎层 13
3.2.3 可视化层 14
3.2.4 报警层 15
3.3 核心功能设计 15
3.3.1 流量特征匹配流程 15
3.3.2 可视化交互逻辑 15
3.3.3 报警触发机制 16
第四章 系统实现 17
4.1开发环境与工具 17
4.2 关键模块实现细节 17
4.2.1 前端用户管理 17
4.2.2 数据采集与解析 19
4.2.3 特征匹配引擎 20
4.2.4 可视化实现 21
4.2.5 报警模块实现 24
4.3 系统测试与优化 25
4.3.1 功能测试 26
4.3.2 性能测试 27
4.3.3 安全性测试 28
第五章 系统测试与结果分析 29
5.1 系统应用情况 29
5.2 效果评估 29
5.2功能测试结果 29
第六章 问题与解决方案 31
6.1 技术挑战与应对策略 31
6.1.1 正则表达式性能瓶颈 31
6.1.2 跨平台兼容性问题 31
6.2 典型问题案例与排查方法 32
6.2.1 数据库连接失败问题 32
6.2.2 邮件发送阻塞问题 32
第七章 总结与展望 33
7.1 未来优化方向 33
7.1.1 引入更加先进的学习模型 33
7.1.2 加强系统安全性能与防护能力 34
7.1.3 提升系统可扩展性与易用性 34
7.2 应用前景展望 35
致谢 36
参考文献 37