數據挖掘在計算機網絡安全領域的應用

李亮超

摘 要：簡要敘述了數據挖掘技術在構建全新網絡病毒防御體系中的應用情況，分析、研究了基于數據挖掘技術的全新網絡病毒防御體系構建策略，以期能為相關工作提供參考。

關鍵詞：計算機網絡；病毒防御體系；安全領域；數據挖掘

中圖分類號：TP311.13；TP393.08 文獻標識碼：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2015.21.109

隨著計算機和網絡技術的發展，網絡病毒日益增多，一些非法分子利用網絡病毒入侵使用者的電腦，盜取相關數據，嚴重威脅著使用者的信息安全。如何構建全新的網絡病毒防御體系，有效防御病毒入侵，保證使用者的信息安全和上網安全，成為了廣大網民和網絡開發者重點關注的問題。

1 數據挖掘技術

數據挖掘技術就是分析領域內的全部數據，并歸類總結，在此基礎上判斷和查找數據中的潛在觀念，以達到數據應用和挖掘的目的。一般情況下，其技術流程為信息收集、數據集成、數據規約、數據清理、數據變換、數據挖掘、模式評估和知識表示。

2 數據挖掘技術的應用

2.1 用于網絡病毒防御體系的可能性

為了更好地應用數據挖掘技術，需要進一步了解和分析網絡病毒的傳播過程，為數據挖掘的應用提供依據。如果蠕蟲病毒感染計算機，首先需要掃描網絡上的主機。這個過程是檢測蠕蟲病毒的關鍵，也是建設計算機預防系統的突破口。以數據挖掘技術為基礎，構建全新的網絡病毒防御系統。全新的網絡病毒防御系統是由數據源模塊、預處理模塊、數據挖掘模塊、規則庫模塊、決策模塊和防御模塊等組成。其工作原理是：來自網絡的、發向本地的數據包形成數據源之后，由預處理模塊處理，并且記錄網絡信息傳輸的病毒，以便對后期同等性質的病毒形成免疫力。一旦這些病毒再次非法入侵，系統就會及時警報，并且啟動相應的保護防御程序。圖1為數據挖掘結構示意圖。

2.2 在網絡病毒防御體系構建中的應用

基于數據挖掘技術形成的計算機網絡病毒防御體系，是全新的計算機網絡病毒防御方式，它能夠更加全面、有效地處理計算機網絡信息的安全問題。具體來講，可以從以下幾個角度探析其在計算機網絡病毒防御過程中的應用：①數據源模塊。該模塊是以抓包程序為基礎，截獲網絡向主機發送的數據包信息。數據源模塊中有最原始的數據包和數據結構，在獲取這樣的數據源之后，要將其交給預處理模塊進行下一步操作。②數據預處理模塊。這是數據挖掘技術的基礎性工作，這一工作會為后期數據分析打下良好的基礎。它不僅關系到數據挖掘成效，還涉及到數據挖掘時間。③規則庫模塊。其效能主要是存儲檢測到的病毒特征，并將其積累起來形成規則集。這一點反映出了病毒的特點和連接數據的規則，為后期病毒數據特點分析和收集提供相應的依據。④數據挖掘模塊。借助科學的算法分析事件庫，并且在此基礎上生成請求記錄，完成此項工作后將其交給決策模塊。⑤決策模塊。此模塊的效能是分析數據挖掘的結果和規則庫規則的匹配度。如果發現兩者之間的匹配度比較高，則說明數據包中可能有病毒；如果發現兩者之間的匹配度很低，則可以在此基礎上發動預警機制，找到新的蠕蟲病毒，并將其納入規則庫中，實現規則庫的擴展。

2.3 數據挖掘技術下的病毒防御

基于數據挖掘技術的病毒防御系統往往會采取多樣化的分析方式。一般情況下，主要有以下幾種分析方式：①分類分析。簡單來講，就是將各個主體提前設定到幾種類別中，以統計方法或者機械方法建立分類模型，并在數據庫中實現特定類的數據映射，由此實現分類處理和分析。②聚類分析。它是指分解得到的數據包，將其歸納總結到不一樣的組別中，而處于同組別中的往往都是有著相似點的彼此，不同組別代表不同特點的事物。以聚類分析的方式處理數據，可找到數據分布的疏密情況，并在此基礎上形成全局的分布模式，進而展現數據之間的關系。③異類分析。異類分析又被稱為孤立點分析，它是指分析數據庫中明顯偏離其他數據、明顯具有不同點的數據，特指偏離了一般模式的數據。異類分析包括孤立點的發現和孤立點的分析，孤立點的發現常會產生有違常理的結果。在分析孤立點的過程中，則可能會發現比一般數據更有價值的數據。④序列分析。統計動態化的數據，研究隨機數據序列歸納的情況，從而找到相應的病毒數據序列。一般情況下，序列分析的目的是最大限度地獲取序列模式模型，以找到事件發生的時間序列。

3 構建網絡病毒防御體系的策略

理論研究是數據挖掘技術的前提，是軟件企業推廣數據挖掘技術的動力，標準體系的構建是穩定運行環境的重點，而數據挖掘技術方面的應用人才是推進各項工作的關鍵性因素。顯然，上述內容是從技術的角度去構建數據挖掘技術的計算機網絡病毒防御體系。實際上，要想全面發揮數據挖掘技術在計算機網病毒防御方面的作用，還需要做好以下幾方面的工作。

3.1 高度重視數據挖掘技術的理論研究

技術理論研究是發揮實踐應用效能的基礎和前提。為了更好地實現數據挖掘技術的應用，應該努力做好以下3方面的工作：①注重數據挖掘技術的理論研究，鼓勵學者和專家多研究這方面的內容，并借鑒西方國家的先進技術理論不斷完善理論體系；②注重學術界與實業界的交流，倡導理論聯系實際，形成理論引導實際、實際促進理論的良性循環，在此基礎上實現數據挖掘技術理論體系的全面發展；③積極研究數據挖掘技術與計算機網絡病毒防御之間的關系，并且在此基礎上開發、設計出以數據挖掘技術為基礎的計算機網絡病毒防御體系。

3.2 鼓勵國內軟件廠家的健康發展

國外軟件企業在數據挖掘技術方面的研究體系相對成熟，并且能夠將其運用到實際生產中。而我國類似的軟件企業還不是很多，在數據挖掘技術方面的研究開發還處于初級階段。因此，需要積極鼓勵國內軟件廠家的發展，為其構建相對健康的市場環境。當然，這樣的軟件廠家應該不斷去學習和研究國外先進的數據挖掘技術，將數據挖掘技術運用于計算機網絡病毒防御領域。除此之外，國內軟件廠家之間應該建立健全的行業交流機制，總結數據挖掘技術在計算機網絡病毒防御方面的應用經驗，以促進行業的發展和進步。

3.3 建立健全數據挖掘技術的標準體系

類似于SQL語言的形式化和標準化，數據挖掘技術將朝著標準化的方向發展。如果將其運用到相關的數據語言體系中，可以不斷提高數據挖掘質量，使顧客更加理解對方的意圖，從而實現更加高效的人機互動效果，處理好挖掘技術服務器與數據庫服務器之間的關系，充分發揮其在非結構化數據方面的效能。在建立數據挖掘技術標準體系的過程中，應該始終堅持以市場需求為導向，具體問題具體分析，以滿足市場對挖掘技術的需求。

3.4 注重培養專業化的網絡管理人才

歸根到底，將數據庫技術運用到計算機網絡病毒防御體系中，其目的是保證網絡的安全性和穩定性，在網絡環境中實現良好的業務往來。無論是構建以數據挖掘技術為基礎的計算機網絡病毒網絡防御體系，還是切實發揮計算機網絡病毒防御系統的作用，都需要專業化的技術人才。鑒于此，需要高度重視專業人才的培養，一方面，要積極與高校聯系，將數據挖掘技術作為課程內容，培養專業化的網絡安全管理人才；另一方面，要注重開展企業內部的專業培訓，提升專業人才的技能素質，保證計算機網絡病毒防御體系的有效運行。

4 結束語

總之，網絡病毒不僅威脅著使用者的信息安全，還威脅著使用者的財產安全。數據挖掘技術不僅能夠有效清除病毒，還能為人們提供了良好的網絡環境。因此，相關人員要應用數據挖掘技術構建全新的網絡病毒防御體系，做好網絡病毒的防御工作，為使用者提供一個安全的網絡環境。

參考文獻

[1]陳春.基于數據挖掘技術的計算機網絡病毒防御分析[J].信息通信，2015（05）.

[2]劉春娟.數據挖掘技術在計算機網絡病毒防御中的應用分析[J].電子測試，2014（05）.

〔編輯：白潔〕