網絡安全中文本信息挖掘技術優化策略研究

童莉　劉三民

摘要：網絡安全在當今數字化世界中扮演著至關重要的角色，而文本信息挖掘技術作為保障網絡安全的重要組成部分，其優化和改進在應對不斷演變的網絡威脅時至關重要。面對層出不窮的復雜網絡威脅，文本信息挖掘技術作為從海量數據中提取、分析和利用信息的重要手段，在處理大規模數據、確保信息安全、提高處理效率等方面還面臨諸多挑戰。文章將重點探討多種優化策略，提高文本信息挖掘技術在網絡安全領域的應用效果，并為應對不斷演變的網絡威脅提供更有效的解決方案。

關鍵詞：網絡安全；文本信息挖掘技術；網絡威脅；大規模數據；信息安全

中圖分類號：TP391.1 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）14-0079-04 開放科學（資源服務）標識碼（OSID） ：

0 引言

網絡安全問題隨著互聯網的普及和信息化進程的加速變得日益突出。新形勢下，信息的傳播和交換已成為日常生活和商業活動中不可或缺的部分[1]，然而，隨之而來的是網絡犯罪、數據泄漏和信息安全威脅等問題，尤其是文本信息的大量存儲和傳播，使得文本內容成為網絡攻擊的主要目標之一。

1 文本信息挖掘技術在網絡安全中的關鍵作用和重要性

文本信息挖掘技術在網絡安全中扮演著關鍵角色，其重要性體現在對網絡數據的深入挖掘、分析和應用上。隨著互聯網規模的不斷擴大和信息技術的迅速發展，大量文本數據的產生和傳播已經成為網絡空間的基本特征。這些文本數據主要包括用戶生成的內容、日志、社交媒體信息以及企業或組織的通信記錄等，它們構成了網絡信息生態系統的基礎[2]，同時也成為網絡安全的挑戰和機遇。文本信息中隱藏著大量有價值的信息，但同時也存在著安全隱患，如惡意軟件、網絡攻擊、虛假信息等。因此，利用文本信息挖掘技術對這些數據進行分析和處理，對于發現潛在威脅、預測安全風險和提高防護能力具有重要意義[3]。

文本信息挖掘技術能夠實現對網絡文本數據的有效分類、聚類和識別。通過分析大規模文本數據集，能夠快速準確地將數據進行分類，識別出潛在的威脅和異常行為，提前預警和應對安全風險；同時，還可以通過對網絡文本數據進行關聯分析、主題識別和情感分析等處理，從中挖掘出隱藏的信息和規律，幫助發現潛在的安全威脅和異常行為[4]；此外，通過對文本數據的實時監測和分析，可以構建更加智能化、自適應的安全防護系統，及時應對不斷變化的網絡安全威脅，提供更智能、自適應的安全防護機制。文本信息挖掘技術的應用能夠為網絡安全領域提供重要的數據支持和技術手段，對于發現潛在威脅、預測風險和提升網絡安全防護能力具有不可替代的重要性[5]。在當前日益復雜和多樣化的網絡威脅環境下，這項技術的優化和改進對于維護網絡安全和用戶隱私具有重要意義。

2 面臨的挑戰和限制

2.1 數據處理規模過大

大規模數據處理面臨的首要問題就是效率低下。傳統的文本信息挖掘技術在處理大規模數據時，由于數據量規模過大，處理速度無法滿足實時性要求，這就導致在面對快速變化的網絡威脅時，反應速度相對較慢，無法及時發現和應對新型安全威脅[6]。第二，計算資源的消耗成為一個不可忽視的問題，包括處理器、內存和存儲空間，這樣會增加網絡安全系統的運營成本，還會導致系統在處理高負荷時的性能下降。第三，面臨數據質量和標注的問題[7]。由于數據量龐大，其中存在噪聲、冗余和不一致性，這對文本信息挖掘的準確性和可信度提出了更高的要求；而標注大規模數據集所需的人工成本也相當可觀，給數據預處理和挖掘過程帶來了額外的困擾。

2.2 多語言處理復雜度過高

2.2.1 語言差異問題

不同語言的語法結構、詞匯特點和表達習慣各有不同，導致在多語言環境中進行文本理解和處理時出現困難[8]。

2.2.2 語義理解的難度問題

文本信息挖掘需要準確理解文本中隱含的語義信息，而不同語言之間的語義差異導致在翻譯和處理過程中的錯誤解釋。特定的詞匯在不同語境下具有不同的含義，這為語義理解帶來了額外的復雜性[9]。此外，網絡文本往往不僅是表面文字的疊加，其中包含了隱含的信息、暗示或間接表達，這些信息需要更深層次的語義理解才能得到準確的解析和理解[10]。上下文關聯和多義性表達也增加了語義理解的挑戰。網絡文本中的語句往往依賴于上下文環境來賦予其具體含義，同一詞語在不同的語境下具有不同的意義，這種多義性和上下文關聯性導致傳統文本信息挖掘技術的解析失準或出現歧義，影響對文本信息的準確理解。

2.2.3 跨文化理解和語境適應問題

文本信息挖掘不僅需要理解語言本身，還需要考慮各國文化和語境因素對文本含義的影響。同一語句在不同文化背景下具有不同的含義，需要更全面地考慮文化背景和語境信息，這也增加了對文本挖掘技術的要求。

2.3 文本數據的多樣性增加了技術應用難度

文本數據的多樣性導致了傳統文本信息挖掘技術的局限性。傳統的文本挖掘技術主要針對文本文檔等結構化的文本數據，而對于非結構化的圖像文字、視頻字幕等數據處理能力較弱，這些非結構化的數據格式包含了大量的視覺信息或者時間序列信息，無法直接處理或利用[11]。此外，網絡上存在著各種不同格式的文本數據，而將這些不同格式的數據進行有效融合并實現統一的處理與分析也是一個復雜問題。跨模態信息挖掘和數據融合需要克服不同格式數據的差異性，以便更全面地理解和分析數據。針對非結構化數據的處理和分析也是一個技術難點[12]，這些數據往往包含了豐富的視覺信息、情感色彩等，需要結合圖像處理、語義分析等多個領域的技術手段進行綜合處理。

3 網絡安全中文本信息挖掘技術優化策略探究

3.1 優化算法與模型

新型算法的使用是優化策略的關鍵，傳統的文本信息挖掘技術難以處理大規模和多樣化的文本數據[13]。因此，引入新型算法可以更好地適應這些挑戰。例如，基于機器學習和自然語言處理的算法可以提高對非結構化文本數據的理解和處理能力。深度學習和神經網絡技術的應用也是優化文本信息挖掘的重要手段。深度學習模型通過多層次的特征抽取和表示學習，可以更好地捕捉文本數據的復雜特征。例如，卷積神經網絡在文本分類、情感分析等任務中取得了顯著成果。而遞歸神經網絡和注意力機制則有助于處理序列數據和文本序列的長距離依賴關系，提高了文本挖掘的準確性和效率。深度學習技術也為多模態數據挖掘提供了新的機遇[14]。針對圖像文字、視頻字幕等非結構化數據，卷積神經網絡和注意力機制的結合，使得文本信息挖掘能夠更好地處理這些多模態數據，并提取其中有價值的信息。以新聞分類任務為例，收集一個大規模的新聞數據集，假設有一個包含10萬條新聞的數據集，每條新聞被標記為政治、經濟、體育等多個類別之一。數據預處理包括文本清洗（去除特殊符號、停用詞等），詞嵌入（將文本轉換為詞向量），以及基于TF-IDF的特征選擇等步驟，為模型訓練準備合適的輸入數據。在模型架構方面，采用帶有注意力機制的雙向LSTM（Bi-LSTM） 模型。雙向LSTM能夠捕捉文本序列的前后文信息，而注意力機制則能夠加強模型對于文本中關鍵詞的關注度。假設模型的輸入是一個n維的詞向量序列，通過Bi-LSTM層處理后，利用注意力層計算每個詞的權重分布，進而生成加權的特征表示，最后通過全連接層和Softmax進行分類。在訓練過程中，可以使用交叉熵損失函數優化模型參數，并采用諸如Adam這樣的優化算法來調整學習率。訓練集和驗證集的劃分比例可以是8：2，通過多輪訓練和驗證，監控驗證集上的分類準確率，以此來調整模型參數和結構。數據增強通過對原始文本進行輕微修改（如同義詞替換、句子重組等）生成新的訓練樣本，以此來增加數據多樣性。例如，對于新聞文本，可以隨機選擇句子中的某些詞并用其同義詞替換，或者對句子進行重排序生成新的文本樣本。這樣不僅能提高模型的魯棒性，還能有效避免過擬合問題。模型的性能通過在測試集上的分類準確率、召回率、F1分數等指標進行評估。假設經過優化后的模型在測試集上達到了95% 的分類準確率，相比未優化前提升了5%。這證明了通過引入注意力機制和數據增強技術，能夠顯著提升文本分類模型的性能。

3.2 算法設計改進

在網絡安全的計算機文本信息挖掘技術中，算法的設計改進是提升效率和準確性的關鍵。對于算法的優化，要提高其處理速度。考慮到文本數據量的龐大和復雜性[15]，采用分布式計算框架如MapReduce，能夠有效地并行處理大規模文本數據，縮短處理時間。針對特定的安全需求，定制化的算法設計同樣重要。例如，在檢測網絡釣魚郵件時，可以設計專門的特征提取方法，如鏈接分析和文本模式識別，以提高識別的精確度。算法的魯棒性也不容忽視，在面對文本內容的多樣性和變化性時，算法應具備自適應能力，通過持續學習更新其模型參數，以應對新的威脅模式[16]。在此基礎上，引入深度學習技術，如卷積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN），可以進一步提升算法對復雜文本特征的抽取能力和預測準確性。

3.3 跨領域技術整合

建立統一的數據表示形式或特征提取方式，來確保不同模態數據能夠在同一數據結構下進行處理，需要運用數據預處理技術，將來自多個來源的數據整合為可統一處理的形式，以便模型能夠更高效地處理不同形式的數據[17]。

3.3.1 實施特征融合與表示學習

在實踐中，運用特征融合算法，將不同數據源的特征信息結合，構建更豐富、更有代表性的特征集合。引入表示學習模型，對多模態數據進行學習和優化，獲取更有效的特征表示，更好地表達多源數據間的關聯和內在特征。

3.3.2 交叉信息傳遞和互補學習

通過設計多模態信息交互的模型框架，利用共享參數、跨模態注意力機制等技術，促進不同領域信息之間的交互和互補學習，提高模型的魯棒性和泛化能力。

3.3.3 領域知識融合[18]

結合領域專家的知識，將專業領域知識融入模型構建和數據處理中，有助于提高模型在特定領域的適應能力和表現，要將專家知識納入到模型設計和數據處理過程中，以提高模型的可解釋性和實用性。

3.4 提高隱私保護安全水平

隱私保護需要在數據處理和挖掘過程中得到重視。在數據處理階段，采用數據脫敏、匿名化等技術手段，以減少敏感信息的泄漏風險。在模型構建和挖掘過程中，采用隱私保護算法和技術，如差分隱私、同態加密等，確保模型在學習用戶數據時不會泄漏個人敏感信息[19]。建立健全隱私保護政策和法規合規機制也是重要的實踐手段。確保公司或機構遵守相關隱私法規和政策，建立健全的隱私保護管理體系，保障用戶數據在合規的框架下得到合理使用，加強安全審計和監控也是確保文本信息挖掘安全的重要舉措[20]。建立安全審計機制，監控數據訪問和使用情況，及時發現和應對潛在的安全威脅和風險。通過對員工進行安全意識培訓，強調隱私保護的重要性，來減少人為因素導致的安全問題。

3.5 構建實時監測與響應機制

實時監測需建立在完善的數據監控基礎上，包括對數據流的持續監測和分析，以識別異常活動和潛在安全威脅。實施數據監控技術，如實時日志分析、流量監測等手段，以便追蹤數據流動和識別異常行為。同時，建立高效的響應機制至關重要。一旦監測到潛在威脅，應設立迅速響應的流程和機制，包括明確責任分工，建立專門的安全應急團隊，制定應急響應計劃，以便及時處理和應對安全事件。引入智能化監測技術也是提升實時監測和響應的關鍵。結合機器學習、人工智能等技術，建立自動化監測系統，能夠快速識別和分析異常情況，提前預警并采取應對措施。加強監控和響應的能力也需要與數據安全培訓和意識普及相結合，通過定期培訓員工，提高其對安全威脅的識別和應對能力，加強團隊的安全意識，降低人為因素導致的安全漏洞。

3.6 推進多維度數據融合

建立綜合的數據整合框架是至關重要的，包括識別和收集多個數據源，并將不同維度的數據整合到一個統一的數據存儲結構中，這涉及數據清洗、轉換和標準化等工作，確保數據能夠互相關聯和有效融合。采用合適的數據融合技術和算法是實現多維度數據融合的關鍵。運用數據挖掘和機器學習技術，如特征選擇、集成學習等，對來自不同維度的數據進行融合處理，以挖掘出更全面、更精確的信息。重視跨領域知識和專家經驗的整合也是提高數據融合效果的重要手段。將來自不同領域的知識和專業經驗相互融合，加強數據挖掘模型在多個維度上的理解和分析，有助于提高挖掘結果的全面性和準確性。建立適應不同維度數據融合的模型評價體系。因為多維度數據融合導致數據復雜性增加，因此需要建立相應的模型評價指標和標準，以評估挖掘結果的準確性和全面性。

4 優化策略分析

網絡安全領域中文本信息挖掘技術的多種優化策略，都旨在特定目標上實現改進，但同時在實施過程中也可能會遭遇各種不同的挑戰，如表1所示。

在這些優化策略上進行選擇，可以構成一套多元化的組合方案，可以更全面地提升文本信息挖掘技術在網絡安全中的效能和可靠性。

5 結論

文本信息挖掘技術作為處理和分析海量文本數據的重要工具，在網絡安全領域扮演著關鍵角色。其基本目標是從文本數據中挖掘出有用的信息、知識或模式，并為決策提供支持，這種技術能夠通過自然語言處理、機器學習、數據挖掘等方法，有效地分析、識別和預測網絡安全威脅，并為安全防護提供技術支持和數據支撐。

當前的文本信息挖掘技術在面對大規模數據處理、多語言處理、語義理解等方面仍面臨一系列挑戰。因此，優化和改進文本信息挖掘技術，尤其是針對網絡安全領域的應用，具有重要意義。

從網絡安全管理的角度出發，對計算機文本信息挖掘技術進行優化探索，可以使計算機文本信息的價值得到更加充分的開發。從當前計算機技術的發展趨勢來看，文本信息挖掘技術將在短時間之內實現進一步優化，在網絡安全管理工作中發揮更大的作用。

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【通聯編輯：王 力】

基金項目：安徽高校自然科學研究重點項目（項目編號：KJ2021A0516）