基于數據挖掘的計算機網絡數據安全風險預警方法應用探討

摘要：互聯網時代，計算機網絡已經成為現代企業運營不可或缺的一部分，隨之而來的數據安全風險日益嚴峻。以某企業研究所為例，深入分析了其在計算機網絡數據安全方面所面臨的挑戰，據此提出了一種基于數據挖掘的安全監測與預警方法，并進行了具體實現。通過應用實例分析，驗證了該安全風險預警方法在提高網絡安全監測效率與準確率方面的可行性與有效性，為企業數據安全提供了新的保障策略與實踐指導。

關鍵詞：數據挖掘" "計算機網絡" "數據安全" "風險預警方法

Exploration of Application of Computer Network Data Security Risk Early Warning Method Based on Data Mining

CAO Dan

AECC Sichuan Gas Turbine Research Institute， Chengdu， Sichuan Province， 621000 China

Abstract： In the Internet era， computer network has become an indispensable part of modern enterprise operations， and the accompanying data security risks that are increasingly serious. Taking a certain enterprise research institute as an example， this paper deeply analyzes the challenges it faces in computer network data security， proposes a security monitoring and early warning method based on data mining， and carries out concrete implementation. Through application case analysis， the feasibility and effectiveness of this security risk warning method in improving the efficiency and accuracy of network security monitoring have been verified， providing new security strategies and practical guidance for enterprise data security.

Key Words： Data mining; Computer network; Data security; Risk early warning methods

近年來，隨著數字化進程的加速，計算機網絡已成為信息傳輸與處理的核心載體，其安全性直接關系到企業的運營穩定與數據資產的保護。然而，網絡攻擊、數據泄露等安全事件頻發，對企業的信息安全與業務穩定構成了嚴重威脅。傳統的網絡安全防護方法（如防火墻、入侵檢測系統等）雖然在一定程度上能夠抵御外部威脅，但因誤報率高、響應速度慢、難以全面覆蓋新型攻擊手段等局限性，已逐漸無法滿足當前復雜多變的網絡安全需求。在此背景下，積極研究與探索新的網絡安全風險預警方法顯得尤為重要。數據挖掘技術作為一種從海量數據中提取有價值信息的有效手段，正逐漸成為網絡安全風險預警的關鍵技術。通過深度挖掘網絡數據，運用特定的算法如決策樹分類、關聯規則挖掘及聚類分析等，網絡安全風險預警有望精準識別潛在威脅，顯著提升監測的準確性與效率，為企業筑起堅實的網絡安全防線。

1 網絡安全現狀分析

以某企業研究所為例，該機構業務覆蓋廣泛、網絡規模龐大，承載著大量敏感數據的傳輸與存儲任務。然而，隨著網絡環境的日益復雜，其所面臨的網絡安全威脅也愈發嚴峻，包括但不限于病毒的廣泛傳播、數據的非法泄露、黑客的惡意攻擊等。這些威脅一方面可能導致業務中斷，另一方面還可能引發嚴重的法律后果與品牌信任危機。針對上述威脅，該研究所已經部署了一系列安全防護措施，如配置高級防火墻以阻擋外部入侵、引入入侵檢測系統來實時監控網絡異常行為、對關鍵數據進行加密處理以確保傳輸安全。然而，在實際應用過程中，這些傳統手段在面對新型攻擊手段時往往顯得力不從心，存在誤報率高、難以全面覆蓋、響應滯后等局限性[1]。

2 基于數據挖掘的安全監測與預警方法設計

2.1 數據挖掘技術

目前，數據挖掘技術正逐漸成為網絡安全風險預警的關鍵技術。它通過運用特定的算法，如決策樹分類、關聯規則挖掘及聚類分析等，能夠深入剖析網絡數據，并揭示隱藏的安全威脅模式。其中，決策樹算法通過遞歸地分割數據集，構建出易于理解的樹狀結構；關聯規則挖掘能發現數據項之間的潛在聯系，揭示攻擊者可能利用的安全漏洞與攻擊路徑；聚類分析則能將相似的網絡事件歸為一類，便于識別異常集群，進而及時預警潛在的攻擊活動。

該企業研究所網絡環境中每日會產生海量的日志數據與流量記錄。通過引入數據挖掘技術，該機構能夠構建一套智能風險預警系統。系統先收集并預處理這些數據，隨后運用決策樹算法對網絡行為進行分類，識別出異常訪問模式；同時，關聯規則挖掘技術被用于發現不同安全事件之間的關聯性，以此揭示潛在的攻擊鏈；聚類分析則幫助企業及管理者快速定位大量相似異常事件，從而實現實時預警[2]。

2.2 安全監測與預警系統設計

為實現全面的網絡監測與精準的風險預警，該研究所基于數據挖掘技術設計智能化的預警系統架構。系統架構以云計算平臺為支撐，利用其強大的計算能力與存儲資源，以實現大規模網絡數據的快速分析與處理。系統的核心功能模塊涵蓋數據采集、數據預處理、特征提取、模型訓練與預警生成。其中，數據采集模塊負責從網絡環境中收集各類日志信息、流量數據等原始數據；數據預處理模塊對原始數據完成清洗、歸一化等處理；特征提取模塊借助數據挖掘技術，從預處理后的數據中提取出與安全事件相關的關鍵特征；模型訓練模塊基于這些特征，運用機器學習算法來構建風險預測模型；最后，預警生成模塊根據模型的預測結果，實時生成并發布安全風險預警信息[3]。

基于數據挖掘的網絡入侵檢測流程如下：首先，系統實時采集網絡流量數據，并利用數據預處理技術清洗掉無關信息，保留關鍵的安全事件特征。其次，在策略解釋的指導下，特征提取模塊運用關聯規則挖掘等先進算法，從海量數據中挖掘出異常訪問模式。再次，為構建準確的風險預測模型，模型訓練模塊采用支持向量機等算法，基于已提取的特征進行訓練。事件引擎在整個過程中持續監控并驅動各模塊的協同工作，當系統檢測到新的異常行為時，預警生成模塊會立即觸發預警機制，并向安全管理人員發送預警信息，包括但不限于涉及的發生時間、異常行為類型等。最后，借助數據可視化技術，安全管理人員能夠直觀地查看與分析預警信息，以此實現對網絡安全風險的及時響應與有效防控[4]。

3 安全監測與預警方法的具體實現

3.1 海量數據預處理

海量數據預處理旨在從多樣化的數據源中有效采集數據，并通過清洗與歸一化處理，為后續的數據挖掘與模型訓練提供高質量數據。

數據采集來源廣泛，涉及網絡流量數據、系統日志、用戶行為數據等。其中，網絡流量數據提供網絡通信的詳細信息，是識別異常訪問與潛在攻擊的關鍵；系統日志記錄了系統運行過程中的各類事件，有助于發現系統漏洞和異常行為；用戶行為數據則反映了用戶在網絡中的操作習慣，對識別異常用戶行為具有重要意義。

數據清洗是保證數據質量的關鍵步驟。采集到的海量原始數據往往存在重復數據、缺失值、異常值等問題。重復數據需通過去重處理以避免對后續分析產生干擾；缺失值需要根據具體情況完成填補，如采用插值法、均值或中位數等方法；異常值處理則旨在識別并處理那些與正常數據分布差異顯著的值。

數據歸一化操作是將數據轉換到同一尺度上，以消除不同量綱數據對后續處理的影響。常用的歸一化方法涵蓋最小-最大歸一化、Z-score標準化等。

3.2 網絡安全態勢感知

網絡安全態勢感知對提升網絡安全防護的主動性與響應速度具有重要意義。構建一個高效的網絡安全態勢感知模型，需整合威脅識別、評估及態勢預測等多個功能，并依托實時監測與可視化展示技術來實現網絡安全狀況的直觀呈現與快速響應。具體來說，威脅識別功能基于數據挖掘技術，如異常檢測、關聯規則挖掘等，對網絡流量、系統日志等海量數據完成深入分析，以準確識別出潛在的安全威脅；威脅評估功能對識別出的威脅進行量化評估，綜合考慮威脅的嚴重性、影響范圍與潛在后果，為制訂應對措施提供科學依據；態勢預測功能則基于歷史數據與當前態勢，運用機器學習算法來預測未來網絡安全趨勢，以此助力提前布局防御策略。

為實現網絡安全態勢的實時監測與可視化展示，需引入先進的可視化技術與工具。通過實時采集網絡環境中的各類安全數據，并經過預處理與特征提取，將數據以圖表、儀表盤等形式直觀展示出來。相關管理人員可通過可視化界面即時了解網絡的整體安全狀況、威脅分布與發展趨勢，從而迅速做出決策，有效應對網絡安全威脅。

3.3 基于數據挖掘的信息安全系統

3.3.1 決策樹挖掘

決策樹作為直觀的樹狀結構模型，其節點象征著屬性測試，節點間的連接則指向了最終的分類結果。此過程通過葉子節點所呈現的具體狀態得以明確。構建分類樹時，要遵循ID3與C4.5兩大核心規則，即自頂向下的遞歸分裂方式，以這樣的邏輯運算為基石，逐步細化分類標準[5]。決策樹挖掘技術以其穩健的結構與高效的應用頻率成為守護網絡安全的得力助手。特別是在病毒檢測方面，該技術展現出了非凡的能力。具體而言，決策樹的病毒檢測流程如下：第一，依據程序的破壞性特征，初步篩選出可疑對象，非破壞性程序則直接歸為安全類別；第二，對于初步判定的惡意程序，進一步考察其傳染性，無傳染性者同樣被排除在病毒之外；第三，針對具有傳染性的程序，通過隱藏性特征的檢驗，精準鎖定病毒身份。

3.3.2 關聯規則挖掘

關聯規則挖掘技術是復雜多變網絡環境中的一種強大的數據分析工具。為深入理解網絡站點的內在結構，首先需要選定多個站點，并對其拓撲布局進行深度分析，以此明確各欄目的具體界定。例如，可以將站點信息集合表示為，為每個欄目設定對應的處理值集合，且每個Ti都緊密關聯于相應的欄目。構建關聯規則時，隨機選取一個處理值Ti，可得出其在信息集合I中的X值。由此，關聯規則可表示成。為了量化這種關聯強度，引入了支持度（SUP）與置信度（CONF）兩個關鍵指標，其中，支持度反映了X與Y同時出現的頻率，而置信度則揭示了在X出現的條件下Y也出現的概率。具體計算如下。

運用式（1），可以有效地挖掘出數據集中隱藏的關聯規則。

3.3.3 信息安全系統

信息安全系統實現了對網絡威脅的有效監測與防御。其中，數據預處理模塊負責從海量網絡數據中精準捕獲所需信息，涵蓋數據采集、篩選、科學分類及格式轉換等一系列操作。數據采集環節聚焦于監控數據的全面收集；篩選過程旨在剔除冗余、無效數據；分類工作依據數據格式與類型進行有序劃分；數據轉換則確保所有數據轉化成系統可識別、易處理的形式。網絡規則庫有效整合了過往數據挖掘中積累的寶貴經驗，詳細記錄了各類網絡威脅的類型、特征及屬性。

數據挖掘部分基于預處理模塊提供的高質量數據，同時結合規則庫中的規則集合，綜合運用先進的數據挖掘算法，深入挖掘網絡數據中的異常行為與隱藏規律。網絡決策處理作為信息安全系統的行動中樞，結合數據挖掘部分輸出的結果，對網絡數據完成深入分析，并及時識別并清除潛在威脅。通過匹配規則庫中的已知威脅模式，它能夠迅速做出決策，采取限制不當操作、刪除惡意數據等措施，有效降低用戶面臨的安全風險。并且，新發現的威脅規則與數據也會被及時反饋至規則庫，實現了信息安全系統的持續學習與優化。

4 應用實例及效果分析

本文選取企業研究實際發生的一起網絡安全事件作為案例進行分析。該研究所在4月份遭遇了一次分布式拒絕服務攻擊（Distributed Denial of Service，DDoS），攻擊者通過控制大量僵尸網絡向研究所服務器發送海量請求，導致服務器資源耗盡，無法正常提供服務。DDoS攻擊預警過程如表1所示。

首先，在監測階段，系統利用決策樹挖掘技術識別出網絡流量的異常增加模式，并發出初級預警；其次，在分析階段，系統利用關聯規則挖掘技術進一步發現特定端口的請求激增與已知DDoS攻擊特征高度匹配，于是升級預警級別；最終，在預警階段，系統綜合評估后確認存在DDoS攻擊風險，并發出緊急預警。接到緊急預警后，該企業研究所立即啟動應急響應預案，關閉受影響的服務器端口，啟用備用服務器，并聯系網絡安全團隊完成了進一步調查與處理。在及時有效的響應措施下，攻擊被成功遏制，服務器在15 min內恢復正常運行。相比之下，未采用本文所設計的預警方法前，類似攻擊的平均中斷時間為45 min，這表明采用基于數據挖掘的預警方法后，服務中斷時間有了顯著減少，同時也驗證了該預警方法在實際應用中的可行性與有效性。

5 結語

綜上所述，本文設計的安全監測與預警方法以其快速響應、高準確性等優勢，為現代企業網絡安全防護提供了堅實的技術支撐。然而，該方法也存在數據依賴性、模型更新難度等局限。為解決這些問題，需持續優化數據收集與處理機制，積極探索更多先進的模型自適應更新策略。未來，將持續深化對數據挖掘算法的研究，以進一步提升預警系統的智能化水平，進而輕松應對日益復雜的網絡安全挑戰。

參考文獻

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[3] 侯德艷.大數據驅動的網絡安全智能分析與預警技術分析[J].軟件，2024，45（5）：55-57.

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[5] 曾霞，康利娟.基于GWO-SVM的無線通信網絡數據傳輸攻擊風險預警方法[J].長江信息通信，2024，37（6）：63-65.