vallalavyshnavi/Cyber-Threat-Intelligence-and-Risk-Assessment-Dashboard-POWER-BI-

Cyber-Threat-Intelligence-and-Risk-Assessment-Dashboard-POWER-BI # 项目概述 本项目展示了一个使用 Power BI 开发的端到端网络安全分析仪表板，用于分析全球网络威胁、财务影响、风险等级、地理攻击模式以及威胁情报洞察。 该仪表板使组织能够监控网络安全事件，识别高风险攻击模式，评估财务损失，并通过交互式可视化和 KPI 获取可操作的情报。 # 目标 - 分析 2015–2024 年间的全球网络安全事件 - 识别攻击趋势和威胁模式 - 评估跨行业和国家的财务影响 - 使用自定义 DAX 度量评估网络安全风险 - 通过交互式仪表板提供高管级别的网络安全洞察 # 工具与技术 - Power BI - Power Query - DAX (Data Analysis Expressions) - 数据可视化 - 数据建模 - 商业智能 # 数据集信息 该数据集包含网络安全事件记录，具体包括： - 攻击类型 - 攻击源 - 国家 - 目标行业 - 安全漏洞类型 - 使用的防御机制 - 受影响用户数 - 财务损失（百万美元） - 事件解决时间 - 年份 # 高管网络安全仪表板 通过 KPI 和趋势分析提供网络安全事件的高层概览。 ## 关键指标 - 事件总数 - 总财务损失 - 受影响用户总数 - 平均解决时间 ## 可视化图表 - KPI 卡片 - 国家分析 - 行业分布 - 攻击趋势分析 # 地理威胁分析 分析不同国家/地区的网络攻击分布情况。 ## 可视化图表 - 交互式全球威胁地图 - 国家层面分析 - 基于年份的筛选 ## 洞察 - 网络事件的地理集中度 - 区域威胁热点 # 财务影响分析 评估网络安全事件带来的经济影响。 ## 关键指标 - 总财务损失 - 平均财务损失 - 最高财务损失 - 每起事件的平均损失 ## 可视化图表 - 瀑布图 - 行业财务影响分析 - 攻击类型财务损失分析 ## 洞察 - 损失最严重的行业 - 造成最大财务损失的攻击类型 # 威胁情报仪表板 提供威胁情报和安全态势分析。 ## 关键指标 - 攻击源总数 - 漏洞类型总数 - 防御机制总数 ## 可视化图表 - 攻击源分布 - 防御机制使用情况 - 安全漏洞分析 ## 洞察 - 最常见的攻击来源 - 漏洞趋势 - 安全控制有效性 # 网络风险评估仪表板 使用自定义风险分类评估整体网络风险暴露程度。 ## 风险类别 - 高风险 - 中风险 - 低风险 ## 自定义 DAX 度量 - 高风险事件 - 中风险事件 - 低风险事件 - 高风险百分比 - 每起事件的平均损失 ## 可视化图表 - 风险趋势分析 - 风险分布 - 行业风险集中度 - 风险暴露矩形树图 # 关键业务洞察 - 低风险事件约占总事件数的 39.5%。 - DDoS 和 Phishing 攻击造成了巨大的财务损失。 - IT 行业受到的网络安全影响最大。 - 高风险事件占所有记录事件的 30% 以上。 - 不同行业和攻击类型的财务损失差异显著。 # 数据准备 使用 Power Query 进行了数据预处理： - 数据类型验证 - 缺失值检查 - 重复记录排查 - 数据标准化 - 用于报告的数据转换 # 未来增强功能 - 钻取分析 - 高级 DAX 计算 - 预测性网络安全风险建模 - 自动警报生成 - 实时威胁监控集成 # 作者 **Vyshnavi Vallala** 有志成为数据分析师 | 商业智能爱好者 | AI 与 ML 学生

标签：Power BI, 代码示例, 商业智能, 数据分析, 深度包检测, 网络安全分析