d3.js让ssh暴破可视化

发布时间:2019-09-22 07:40:18编辑:auto阅读(1447)

       一台做手机app应用的服务器在某云上,很好奇如果没有修改ssh端口的情况下,每天会被暴力破解多少次呢?带着这个疑问,查看一下/var/log/messages的日志,grep一下里面多少含有"Failed"的日志记录。。。

    由于messages日志会有logrotate,所以:

    grep "^Mar  1"  /var/log/messages* | grep "Failed" | wc -l

    分别得到从本月1号到7号的暴力破解次数,分别是:

    2015-03-07,4126
    2015-03-06,33499
    2015-03-05,80096
    2015-03-04,70208
    2015-03-03,79273
    2015-03-02,40995
    2015-03-01,11845

    除了7号比较安静点,平均每天5、6万次,看来***每天都很忙碌。。。

    虽然数据比较少,但是看起来比较枯燥,看不出趋势,让数据可视化,那就用d3.js吧,上代码。。。

    wKioL1T8LNrx9-bJAACnSpOrbWs179.jpg

    d3的库文件直接从github上获得即可。

    index.html

    <!DOCTYPE html>
    <html lang="en">
        <head>
            <meta charset="utf-8">
            <link rel="stylesheet" href="css/style.css" media="screen" type="text/css" />
            <title>SSH爆破次数</title>
        </head>
        <body>
            <center><div id="container"></div></center>
            <script type="text/javascript" src="js/d3.v3.js"></script>
            <script type="text/javascript" src="js/index.js"></script>
        </body>
    </html>

    style.css 

    #container {
    background:#eee;    //容器的背景色
    width:600px;
    height:270px;
    }
    
    body { font: 12px Arial;}
    
    path {
        stroke: mediumturquoise;  //曲线的颜色,可以在chrome的控制台里使用stroke TAB后调试
        stroke-width: 2;
        fill: none;
    }
    
    .axis path,
    .axis line {
        fill: none;
        stroke: gray;
        stroke-width: 1;
        shape-rendering: crispEdges;
    }

    data.csv 

    date,close
    2015-03-07,4126
    2015-03-06,33499
    2015-03-05,80096
    2015-03-04,70208
    2015-03-03,79273
    2015-03-02,40995
    2015-03-01,11845

    index.js

    var margin = {top: 30, right: 30, bottom: 50, left: 80},
        width = 600 - margin.left - margin.right,
        height = 270 - margin.top - margin.bottom;
    
    var parseDate = d3.time.format("%Y-%m-%d").parse;
    
    var x = d3.time.scale().range([0, width]);
    
    var y = d3.scale.linear().range([height, 0]);
    
    var xAxis = d3.svg.axis().scale(x)
        .orient("bottom").ticks(7)         
        .tickFormat(d3.time.format("%b/%d"));
    
    var yAxis = d3.svg.axis().scale(y)
        .orient("left").ticks(10);
    
    var valueline = d3.svg.line()
        .x(function(d) { return x(d.date); })
        .y(function(d) { return y(d.close); })
        .interpolate("basis");
    
    
    var svg = d3.select("#container")
    .append("svg")
    .attr("width", width + margin.left + margin.right)
    .attr("height", height + margin.top + margin.bottom)
    .append("g")
    .attr("transform","translate(" + margin.left +"," + margin.top + ")");
    
    
    // Get the data
    d3.csv("data/data.csv", function(error, data) {
         data.forEach(function(d) {
         d.date = parseDate(d.date);
         d.close = +d.close;
                            });
    // Scale the range of the data
    x.domain(d3.extent(data, function(d) { return d.date; }));
    y.domain([0, d3.max(data, function(d) { return d.close; })]);
    svg.append("path")       // Add the valueline path.
       .attr("class", "line")
       .attr("d", valueline(data));
    
    svg.append("g")          // Add the X Axis
       .attr("class", "x axis")
       .attr("transform", "translate(0," + height + ")")
       .call(xAxis);
    
    svg.append("text")                // text label for the x axis
       .attr("x", 265 )
       .attr("y", 238 )
       .style("text-anchor", "middle")
       .text("日期");
    
    svg.append("g")          // Add the Y Axis
       .attr("class", "y axis")
       .call(yAxis);
    
    svg.append("text")
       .attr("transform", "rotate(-90)")
       .attr("y",0 - margin.left)
       .attr("x",0 - (height / 2))
       .attr("dy", "1em")
       .style("text-anchor", "middle")
       .text("SSH爆破次数");
                             });

    以上就是一个页面的代码。访问页面看看d3.js的数据可视化效果吧。。。

    wKiom1T8MnWQ1wzxAAEhIKdYZAs344.jpg

    效果如何?d3还是不错的吧?还有很多更cool的效果。。。Keep trying。。

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