Web異常數據挖掘的軟件開發與改進研究

丁穎+王愛菊+馬文越+黃繼海

摘 要： 為了提高對Web異常數據的檢測及挖掘能力，保障Web網絡數據庫的安全穩定運行，進行Web異常數據挖掘的軟件開發，提出一種基于堆棧彈出中斷屏蔽的Web異常數據挖掘方法，并在Bootloader 程序開發平臺上進行軟件開發。首先構建Web異常數據挖掘系統的總體結構模型，采用post關鍵字編譯方法進行Web異常數據的堆棧彈出設計，軟件模塊化設計包括程序加載模塊、數據寄存模塊、異常數據交互式編譯模塊和中斷屏蔽模塊，創建LabWindows/CVI工程文件進行軟件面板開發，生成用戶界面文件，實現異常數據挖掘。測試結果表明，該系統能有效實現Web數據挖掘，準確挖掘概率有所提升。

關鍵詞： Web網絡； 異常數據挖掘； 軟件開發； 堆棧彈出； LabWindows/CVI

中圖分類號： TN911?34； TP311 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）18?0032?03

Development and improvement of Web abnormal data mining software

DING Ying1， WANG Aiju1， MA Wenyue2， HUANG Jihai1

（1. Zhengzhou Institute of Technology， Zhengzhou 450044， China； 2. College of Communication Engineering， Hunan University， Changsha 410000， China）

Abstract： In order to improve the detection and mining ability of Web abnormal data， and ensure the safe and stable operation of Web network database， the software of Web abnormal data mining is developed， a Web abnormal data mining method based on the stack pop?up interrupt mask is presented， and software development is conducted in the Bootloader program development platform. The overall structure model of the Web data mining system is constructed. The post keyword compiling method is used to carry out the stack pop?up design of Web abnormal data. The software module design includes program loading module， data storage module， abnormal data interactive compiling module and interrupt mask module. A LabWindows/CVI project file was created to develop the software panel， generate the user interface file and realize the abnormal data mining. The test results show that the system can effectively achieve Web data mining. The accurate mining probability has been improved.

Keywords： Web network； abnormal data mining； software development； stack pop?up； LabWindows/CVI

0 引 言

網絡技術的不斷普及和應用，催生了Web數據庫的跨越發展。Web數據庫存儲大量的網絡數據，實現信息及時傳輸和定點調度，Web數據發生故障和遭受到網絡入侵時，可能產生Web異常數據，通過對Web異常數據有效挖掘，保障Web網絡數據庫的可靠性運行，確保網絡安全和信息挖掘[1]。Web異常數據挖掘與常規大數據信息挖掘相比較，具有自身的特點和差異性[2]，Web異常數據具有隱蔽性強和時間窗口較短的特點，常規采用預判篩選的關聯規則挖掘方法難以有效滿足準確挖掘的需求。本文進行Web異常數據挖掘的軟件開發與改進，通過對異常數據挖掘系統的改進設計，大大地縮短了收集數據的時間，提高了數據挖掘的工作效率。

1 軟件開發實現

1.1 Web異常數據的堆棧彈出設計

在上述進行Web異常數據挖掘的總體設計和軟件設計原理分析的基礎上，進行Web異常數據挖掘的開發設計。本文提出一種基于堆棧彈出中斷屏蔽的Web異常數據挖掘方法，并在Bootloader 程序開發平臺上進行軟件開發，采用post關鍵字編譯方法進行Web異常數據的堆棧彈出設計。首先建立post關鍵字編譯決策數據集如表1所示。

在海量的Web數據背景下，選用SuperViVi作為Bootloader[3]，通過設定鎖相環倍頻數識別這些指令的操作數，結合表1建立后綴項表，在Web網絡數據庫中，建立Web異常數據挖掘的特征檢測模型，異常數據挖掘的傳輸模塊采用50 MHz參考時鐘作為調制信號，A/D分辨率可達0.45 Hz，兼容性估計模型的一個通信傳輸組件使用post關鍵字mach?mini2440.c進行編譯[4]，進行Web異常數據的堆棧彈出設計，編譯代碼如下：endprint