数据挖掘在计算机网络病毒防御中的应用

合集下载

大数据挖掘技术在网络安全中的应用

3. 4 在决策ห้องสมุดไป่ตู้制方面的应用
通过自带的数据分析记忆功能，数据挖掘模块对比分析的数据和模块数据，如果通过分析发现两者有着较高的数据匹配度，则判断为系统中存在安全隐患。在当下的领域中，此类的防御系统不断出现并持续进行迭代更新。其中以应用较为广泛的 3 6 0 防火墙为代表的软件，就是通过这种模式对病毒代码产生的安全隐患进行防御，但从实际应用上来看，往往还会出现错误判断的情况，从而造成对代码的 “误杀 ”，在准确性上还需要进一步地提高，网络安全决策机制还需要进一步完善。因此，大数据挖掘技术需要配合决策模块中发现、分析、总结网络病毒特征等操作后进行相关应用，同时在此基础上进行科学有效地判断及决策，防止出现系统误判的问题，从而造成干预不当的现象，防止为病毒代码渗入系统留下可乘之机。
数据挖掘就是在庞大的、不完整的、模糊的、随机的数据中挖掘、发现有效信息，提取人们现实所不知道，隐藏的但又有着潜在利用价值的信息，通过科学分析来发现数据之间的有效联系、趋势及模式。数据挖掘是一门技术，其产生依托于近年来数据库系统的大量建立以及互联网的广泛应用。它是一门交叉性学科，融合了机器学习、数据库技术、人工智能、统计学、模式识别、可视化分析等多门学科。

基于人工智能的网络安全防护系统设计

基于人工智能的网络安全防护系统设计一、引言随着互联网的迅猛发展，网络安全问题日益凸显。

网络攻击日益复杂多样化，传统的网络安全技术已经不再能够适应当前的安全风险。

因此，基于人工智能的网络安全防护系统设计成为了当前研究的热点之一。

本文将介绍基于人工智能的网络安全防护系统的设计原理、技术特点和实际应用。

二、基于人工智能的网络安全防护系统设计原理基于人工智能的网络安全防护系统设计基于深度学习、机器学习和数据挖掘等人工智能技术，通过分析大量网络数据实现安全威胁识别和防护。

其设计原理如下：1. 数据采集与处理：网络安全防护系统通过网络流量数据包的采集和整理，构建网络数据集。

数据采集包括抓包、日志记录等方式，尤其需要关注网络层和传输层的数据。

采集到的数据需要经过清洗、去除噪声、提取特征等处理操作。

2. 特征提取与选择：在网络数据集中，通过算法和模型识别和提取出与网络安全相关的特征，例如源IP地址、目的IP地址、端口号、协议类型等。

特征选择则是根据特征的重要性和相关性，通过算法和模型进行筛选，保留对网络安全防护具有较高意义的特征。

3. 威胁识别与分析：基于提取的网络安全特征，采用机器学习或深度学习模型，进行威胁识别和分析。

模型可以基于有标签的训练数据进行训练，也可以利用半监督学习算法进行无标签数据的训练。

通过监督学习算法的训练，模型能够识别出异常网络流量，及时发现网络攻击。

4. 威胁响应与防护：当网络安全防护系统检测到异常网络流量或攻击威胁时，系统会根据预设的响应策略进行相应的动作，例如封锁攻击者IP地址、降低网络带宽、启动防火墙等。

防护策略可以根据实际情况进行调整，并且可以结合实时数据进行智能化的响应。

三、基于人工智能的网络安全防护系统设计技术特点基于人工智能的网络安全防护系统有以下技术特点：1. 高效性：人工智能技术可以通过快速处理和分析海量网络数据，实现实时性和高效性的网络安全防护。

相比传统的安全防护系统，基于人工智能的防护系统能够更快速地检测到潜在的威胁并采取相应的措施。

计算机网络病毒概述

计算机网络病毒概述
周威
【期刊名称】《计算机光盘软件与应用》
【年(卷),期】2010(000)010
【摘要】当前,计算机技术已经深入普及到我们工作和学习的各个角落,使我们对于计算机和计算机网络的依赖性也越来越高.而计算机病毒制造者也开始尝试让病毒和网络紧密地结合在一起,形成传播速度更快、危害性更大的计算机网络病毒.【总页数】1页(P108)
【作者】周威
【作者单位】江苏省阜宁县人民医院,江苏阜宁,224400
【正文语种】中文
【中图分类】TP309.5
【相关文献】
1.计算机网络病毒与网络安全维护核心构架探索与实践 [J], 刘大伟
2.计算机网络病毒与网络安全维护核心构架探索与实践 [J], 刘大伟
3.数据挖掘技术在计算机网络病毒防御中的应用研究 [J], 潘恒绪;卞炜松;邓杰;肖文
4.数据挖掘技术在计算机网络病毒防范中的应用 [J], 陈丽
5.计算机网络病毒防御技术分析与研究 [J], 马新庆
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

数据挖掘与网络安全

数据挖掘与网络安全
数据挖掘与网络安全是当今信息时代中两个重要的领域。

数据挖掘是指通过挖掘大量的数据，发现其中的潜在模式和关联规律，从而为决策提供支持和指导。

网络安全则是指保护计算机网络系统不受到未经授权的访问、攻击和破坏的技术和措施。

在数据挖掘方面，通过应用各种数据挖掘算法和技术，可以从大数据中提取出有价值的信息，并进行业务分析和预测。

例如，可以通过数据挖掘技术对用户行为和购买模式进行分析，从而为企业提供个性化的推荐服务和精准的市场营销策略。

此外，数据挖掘还可以应用于金融领域的风险管理和信用评估，以及医疗领域的疾病预测和诊断支持等方面。

然而，随着互联网的快速发展和普及，网络安全问题也日益突出。

黑客攻击、病毒传播、数据泄露等安全威胁给个人和组织的信息资产造成了巨大的损失。

因此，网络安全技术的研究和应用显得至关重要。

网络安全包括网络防御、入侵检测、安全认证和加密等多个方面。

其中，入侵检测系统通过实时监控网络流量和日志数据，及时发现和阻止各种入侵和攻击行为。

安全认证和加密技术则可以保护网络传输过程中的数据安全，防止数据被窃取和篡改。

总之，数据挖掘和网络安全是当前信息社会中不可或缺的两个领域。

数据挖掘通过分析大数据，可以发现潜在规律和信息，为决策提供支持；而网络安全则保护网络系统免受各种安全威胁。

两者的应用可以帮助企业和个人更好地利用数据资源，同时保障信息安全和隐私。

大数据在网络安全防御中的应用与研究

大数据在网络安全防御中的应用与研究摘要：互联网传输的数据非常多，传统的网络安全防御工具很多，比如访问控制系统、杀毒软件、包过滤系统等，这些工具大部分采用被动式防御思想，已经无法满足预防性、主动性的安全防御需求，因此可以利用大数据技术，通过对网络数据包进行处理，可以感知网络安全态势，从而构建一个预防性网络安全模式，提高网络安全防御的主动性，具有一定的作用和意义。

关键词：大数据；网络安全防御；安全态势识别；木马；病毒1 引言互联网经过多年的发展和普及，已经进入到了“互联网+”时代，各行业均利用先进的自动化系统实现了信息共享，具有重要的作用和意义。

互联网不仅为人们带来了便利，同时也带来了许多的威胁，比如在2019年爆发了勒索病毒威胁，许多大型的跨国企业都被勒索病毒侵袭，导致公司的服务器无法登录，不能够进行自动化办公，需要缴纳高昂的费用，并且造成数据被破坏或泄露隐私机密信息，给企业带来了不可估量的损失[1]。

许多网络安全科研工作者或企业都积极的研发网络安全保护工具、软件，比如访问控制系统、深度包过滤系统或杀毒软件系统等，一定程度上提高了网络安全防御能力[2]。

但是，随着互联网技术的快速发展，传统的网络安全防御技术应用能力有限，因此可以利用当前比较主流的、先进的大数据技术，实现网络安全态势感知，提高安全威胁识别能力，具有重要的作用和意义。

2 网络安全防御技术应用与研究现状目前网络安全防御技术经过多年的研究和实践，许多学者、科研机构、企业等研发和设计了网络安全防御工具，比如我国的360公司，研发和设计了360安全卫士，并且积极的应对当前已知的网络安全威胁，比如勒索病毒研发新型的防御技术，形成了一个强大的安全防御体系。

卡巴斯基作为一种功能强大的网络安全防御工具，也在国外等许多行业得到了极大的发展和普及，取得了显著的应用成效[3]。

腾讯、百度、阿里、华为等大型科技公司根据自己的企业发展概括，也研发了相应的安全防御工具，本文通过对这些软件进行总结，描述当前比较主流的安全防御技术，分别是访问控制系统、深度包过滤系统和杀毒软件系统[4]。

数据挖掘技术在网络安全中的应用

ｗｒｅｕｉ，ａｃｒｉｇｔｅｒｑｉｍｅｔｆｎｒｓｎｄｔｃｉｎｓｓｅａｄａｔｃａｏｋｓｃｒｔｙｃｏｄｎｔｅｕｒｏｈｅｎｓｏｔｉｅｅｔｙｔｍｎｒｆｉｌｉｉｕｏｏｉｉｍｍｕｅｔｅｒｎｏｙ，ａｎｔｒ－ｈｅｗｏｋｉｎｔｓｏｅｅｔｎｓｓｅｗｓｐｏｏｅａｅｎａｔｃａｎｕｒｉｎｄｔｃｉｙｔｍａｒｐｓｄｂｓｄｏｒｉｉａｄｉｏｉｆｌｍｍｕｅｐｎｉｌｏｏｅｃｍｅｔｅｄｆｃｓｉｅｃｒｅｔｎｒｃｐｅｔｖｒｏｈｅｅｔｎｔｕｒｎｉｈｎｔｏｋｉｔｕｉｎｄｔｃｉｎＦｎｌｎｔｏｋｉｔｕｉｎｄｔｃｉｎｓｓｍｓｂｉｎｉｌｔｄｈｉｌｔｎｒ－ｅｗｒｎｒｓｏｅｅｔｓｉａｌｏｙ，ｅｒｎｒｓｏｅｅｔｙｔｗａｕｌａｄｓｍｕａｅ．Ｔｅｓｗｏｅｔｍｕａｉｅｏｓｉｈｗｔａｈｅｏｋｉｔｓｏｅｅｔｎｓｓｍａｅｎａｔｃａｍｍｕｅｃｎｉｃｅｓｈｅｗｏｋｉｔｓｏｕｔｓｏｈｔｔｅｎｔｒｎｒｉｎｄｔｃｉｙｔｂｓｄｏｒｉｉｌｉｓｗｕｏｅｉｆｎａｎｒａｅｔｅｎｔｒｎｒｉｎｕ
第２卷第１８２期
文章编号：０６—９４（０１１Ｏ１ｏ１０３８２１）２一１８一４

数据挖掘论文(最新范文6篇)

数据挖掘论文（最新范文6篇）数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们所不知道的、但又是潜在有用信息和知识的过程。

希望你在阅读了以下数据挖掘论文后对这个内容有更深入的了解。

数据挖掘论文一题目：基于数据挖掘的企业营销管理应用实证摘要：随着市场竞争的日益激烈，以及信息化、移动化和智能化时代的来临，越来越多的企业开始注重借助现代数据挖掘技术，提高企业的营销效果，降低营销成本，并提升企业在市场中的竞争力。

从数据挖掘与企业营销管理的关系入手，得出数据挖掘应用给现代企业营销管理带来的优势，然后构建精确营销平台，将其应用到电信业的营销管理中，以期为数据挖掘技术在现代企业营销中的具体应用提供参考。

关键词：数据挖掘；市场细分；竞争优势随着电子商务的不断发展，使得企业通过网络即可与来自全世界的企业进行商务活动。

而企业的大量交易，也给企业积累了很多业务数据，并以此使得企业的数据信息库越来越大。

而在这些数据中，清晰地记录了企业每年的运作及效益情况。

而要想让这些数据为企业未来的战略和决策服务，就需要充分加强对这些数据的规律、暴露出的问题的分析。

因此，数据挖掘技术进入了人们的视野，并成为人们关注的重点。

通过数据挖掘工具，可以对大量的数据进行分析，并提取其中有用的信息，为企业的决策提供参考，进而提升决策的正确率，达到提升竞争力的目的。

一、数据挖掘与企业营销管理的关系在生产销售中，生产者和消费者一般存在着单一的购买销售关系，而企业营销管理就是运用各种方法将上述单一关系转变为多重关系。

这样就在生产者和消费者之间加入营销者这一角色，三种角色之间也就必然会产生多种联系，这些关系往往牵涉众多，十分复杂。

要想处理好这些关系，就需要企业营销管理人员进行分析论证，找出可以联系的关键桥梁，也就是本文所介绍的"数据挖掘";.数据挖掘是企业营销管理中常用的一种方法，也越来越得到人们的认可。

计算机网络入侵与防御技术

3.5 数据备份
在计算机的使用中，用户需要定期对计算机内的数据信息进行备份，计算机的数据在进行传输中，每时每刻都有可能发生和出现故障情况，而定期进行数据备份，则能够防止计算机遭受攻击入侵而出现数据丢失的情况。因此，计算机用户养成定期对计算机数据信息进行备份的习惯，能够有效地减少计算机遭受入侵攻击时受到的损失。
关键词：计算机；网络入侵；网络防御
1 网络入侵概述
就目前而言，生活中常见的网络入侵具体可以分为两种类型，分别为网络攻击与网络入侵，无论是两种网络入侵方式的哪一种，都会对网络信息安全造成巨大的影响。网络入侵的隐蔽性较强，一般情况下网络用户难以主观地识别和判断网络入侵行为，因此需要计算机网络防御系统给予用户一定的安全提示。网络信息安全从类型上划分，也可分为两种，第一种为信息代码在计算机机械硬盘或是在计算机固态硬盘中静态存储，在静态存储下信息代码的安全性较强，此类网络信息安全称为网络信息存储安全。第二种为信息代码在传输介质上进行传输的过程，在这一传输过程中，信息代码容易被入侵用户或是信息非授权用户修改篡改或截取信息，造成用户信息的外泄或丢失篡改。计算机网络入侵的主要特点如图 1 所示。
采取措施截断不良数据信息传输与恶意攻击入侵行为。
3.3 网络病毒检测防御系统
网络病毒检测防御系统是更加智能化的防火墙系统，其包括了计算机病毒检测与防御、恶意网站过滤与管理、恶意攻击入侵防御等功能，是企业级的网络防御系统。黑客能够利用扫描工具对计算机漏洞进行利用，并在此基础上实现计算机主机的控制，而网络病毒检测系统能够对网络病毒木马攻击入侵行为进行全面监视，并在攻击入侵时进行大规模提示预警，并做好初步的计算机防御工作，为网络管理员处理和解决病毒提供帮助，降低网络攻击入侵行为带来的损失。同时，网络病毒检测防御系统能够提供较为详细的网络病毒木马信息数据，并加以记录，使管理人员压力得到缓解。

数据挖掘技术在网络攻击检测中的应用

文章编号１０ — ３１（０２１— １７０文献标识码Ａ０２８３一２０）１０７ — ４中国分类号Ｔ３３ＯＰ９８
ＡｐｐｙｎｇＤａａｌｉｔＭｉｉｔｎｔｕｓｏＤｅｅｔｏｃｏｏｙｎｎｇｏＩｒｉｎｔｃｉｎＴｅｈｎｌｇ
ｈｓ，称Ｋａｅ简ＤＤ１当今国际』Ｔ智能和数据库研究的一个十是、分活跃的新领域Ｋ）是从大量数据中提取新颖的、教的１）Ｉ有
２数据挖掘与攻击检测
２１攻击检测技术简介．
ＱｉｉｎＨｕＣａｇｈｎＴｎＨｕｍｉｎＡｍｉｇｈｎｚｅａｉｎ
（ｃｏｌ０ｅｈｎｃｌａｄＥｅｔｎｃＥｇｅｒｇＢｉｎｎｔｕｅｏｅｈｏｏｙＢｉｎ００１ＳｈｏｆＭｃａｉａｎｌｒｉｎｉｅｉ，ｅｉｇＩｓｔｔｆＴｃｎｌｇ，ｅｉｇ１０８）ｃｏｎｎｊｉｊ
维普资讯
数据挖掘技术在网络攻击检测中的应用
覃爱明胡昌振谭惠民
（北京理工１
ＥｍａｌｑｍｆｓｉａＣｒ－ｉ：ａｕ￣ｓｎ．ｎＯ
摘
要
通过网络攻击检剥技术宾现网络系统的动志防护已成为网络安全的热门研究课题该文根据数据挖掘技术和
攻击检测的特征，数据挖掘技术应用于网络攻击拴剥系统中，系统审计数据中提取出描述正常扣异常行为的特征和将从

数据挖掘技术在计算机网络入侵检测中的应用

数据挖掘技术在计算机网络入侵检测中的应用摘要：数据挖掘充分利用了这些学科的结果，但是研究目标和重点又不同于这些单一研究领域。

数据挖掘方法能从巨大的真实数据库中提取感兴趣的和以前不知道的知识，从而成为一个在理论和应用中重要而实用的研究领域。

网络安全技术从应用方面来看，主要分为面向终端系统的网络安全技术和面向网络基础架构的安全技术。

本文主要探讨数据挖掘技术在计算机网络入侵检测中的应用。

关键词：数据挖掘；计算机网络；入侵检测中图分类号：tp393.08 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2013） 02-0000-021 引言计算机网络物理介质的不安全因素主要有电磁泄漏及干扰，网络介质在接口、某些特定线缆都有可能出现因屏蔽不严而导致的信号泄漏。

目前大多数计算机网络系统的屏蔽措施都不是很健全，这对网络安全构成了一定威胁。

操作系统和应用程序在功能上变得越来越丰富，在用户使用网络更加方便的同时，也存在很多容易受到攻击的地方。

人员安全问题主要是由于工作人员的保密观念不强导致。

其中操作失误导致的信息泄漏或损毁也是导致安全问题的一个重要因素。

工作人员利用自己对系统的熟悉了解，为达非法目的对系统数据进行篡改、破坏也会对网络系统造成严重后果。

环境安全问题主要是由于地震、火灾、雷电等自然灾害或掉电、温度湿度、空气洁净度等环境因素所导致的安全问题。

2 计算机网络入侵的原理良好的网络规划与设计，以及适合具体网络结构的网络管理，能大大降低网络运行成本和网络管理员的劳动强度。

好的网络管理系统能提供给网络管理员一个非常清晰的网络拓扑结构，把大量网络运行的状态数据转化为非常简单的图形提示，及时反馈网络中出现的问题。

这种高度的协同性不仅表现为企业内部各种信息系统的相互协同，而且表现为企业内部信息系统与外部信息系统的有效协同。

计算机病毒、黑客、信息垃圾、存储设备故障等方面的问题给分布式网络管理结构带来许多的安全隐患，对分布式网络管理结构的安全防范机制的建设提出了更高的标准，要求企业在信息资源集成过程中采取必要的安全保障措施来保证信息资源的安全。

数据挖掘与网络安全

数据挖掘与网络安全数据挖掘与网络安全是当今数字时代中不可或缺的两个重要领域。

数据挖掘是一种通过分析大量数据以发现新的模式、关联以及提取可应用知识的过程。

而网络安全则是指保护计算机网络不受未经授权的访问、破坏和泄露而受到损害的技术与措施。

数据挖掘在网络安全中的作用显而易见。

大量的网络数据被生成和传输，其中包含了丰富的信息。

数据挖掘技术可以应用于网络数据的分析，通过挖掘数据的潜在模式和关联，为网络安全工作者提供了宝贵的情报。

数据挖掘可以发现网络攻击者的行为模式和攻击手法，帮助安全专家及时采取措施应对。

数据挖掘在网络入侵检测和入侵预测中有着广泛的应用。

通过分析网络数据包和流量数据，可以识别异常行为和潜在的入侵威胁。

数据挖掘可以挖掘出网络入侵的模式，发现新的攻击方法和手段，并及时发出警报，辅助安全团队迅速做出反应。

此外，数据挖掘还可以在用户行为分析中发挥作用，提高网络安全的水平。

通过分析用户的网络行为和活动模式，可以发现潜在的威胁和异常行为。

例如，当用户的登录方式、频率和时间发生变化时，可能存在账号被盗用的风险。

数据挖掘可以帮助识别这些异常行为并采取相应的应对措施，保护用户的账号和个人信息。

然而，数据挖掘在网络安全中也面临着一些挑战和难题。

首先，网络数据规模庞大且高度复杂，需要高效的算法和技术才能有效挖掘出有用的信息。

其次，网络数据存在隐私问题，需要对敏感的个人信息进行保护。

同时，网络安全攻击手法日新月异，数据挖掘算法需要不断更新和改进，以适应新的威胁。

综上所述，数据挖掘在网络安全中起着重要作用。

它可以通过挖掘和分析网络数据，发现潜在的入侵威胁，识别异常的用户行为，并为安全专家提供有用的情报和指导。

然而，在实际应用中，数据挖掘在网络安全中仍面临着一些挑战，需要不断改进和创新的技术来解决。

通过进一步的研究和发展，数据挖掘与网络安全将能够更好地保护网络环境的安全性。

数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用

术相比．入侵检测技术并不是以建立安全和可靠的网络环境为主．而是以分析和处理那些对网络用户信息构成威胁的行为．进行非法控制来确保网络系统的安全其主要目的是为了对用户和系统进行检测分析．并检查系统中所具有的配置或存在的漏洞．以及评估信息的完整性．一旦发现攻击行为或威胁的时候．就会向管理人员报警同时在识别非法活动时．还会对异常活动进行统计．完成数据的收集和分析．以及响应。（１）数据准备对挖掘对象做出明确定义．数据挖掘首先要认识数据挖掘目标。尽管挖掘结构无法预测．但可以预见需要探索的问题评价主体对用户做出评价后．系统会在数据库相应表格中保存所提交的评价结果我们的主要任务目标是总结出用户年龄、学历、教学方法以及教学效果间的关系。（２）数据的清理、集成及选择。在评价信息管理系统中．用户基本信息与用户评价的成绩分数两个不同的数据表．所以要将各数据表中有用的数据进行整合整合后的数据表将包含：用户编号、年龄、学历、教学方法、教学效果等字段（３）数据定义及预处理。选定数据后．即可进行数据的预处理．主要内容就是将错误数据剔除并完成数据转换错误数据．即统计学中的异常值，需要在此阶段予以删除．防止由其造成的错误的挖掘结果
◇高教论述◇
科技困向导
２０１３年第０３期
数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用
常滨（绥化学院计算机学院黑龙江
绥化
１５２０６１）
【摘要】目前，随着互联网的迅猛发展，构成网络和信息安全的主要威胁攻击方式也越来越多，例如：数据和人为的攻击，以及物理攻击等。尽管针对这些攻击的方式有提出一些防卫性的技术，例如：防火墙技术和安全路由器技术等。但是无法从根本上对入侵进行完全的阻止。为了实现网络中安全风险警告的及时响应，本文通过简要介绍数据挖掘技术和网络入侵检测，对数据挖掘技术的入侵检测系统模型进行详细分析．并阐述了数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用。

网络安全中的攻击检测与防御技术

网络安全中的攻击检测与防御技术随着网络技术的发展，互联网已经成为人们交流、工作、学习不可或缺的工具。

但是，网络安全问题也日益凸显，各种黑客攻击、病毒侵袭频繁发生，给社会带来了巨大的危害。

针对这些网络安全威胁，攻击检测与防御技术成为了极为重要的研究方向。

本文将从攻击检测和防御两方面分别进行探讨。

一、攻击检测技术1. IDS/IPS技术IDS（入侵检测系统）和IPS（入侵防御系统）是常见的攻击检测技术。

IDS负责分析网络数据包并检测是否有违规行为，如果有违规行为，则会发送警报通知管理员。

IPS则在检测到违规行为后，会阻止这些行为的发生。

IDS/IPS的运行方式可以采用基于规则和基于统计学的方法。

规则基IDS/IPS通过事先设置规则来检测违规行为，比如检测是否存在特定的攻击代码。

基于统计学的IDS/IPS则是通过分析网络数据流量的基础数据（如包的大小、时间戳和传输协议等）的变化来检测异常行为。

2. 数据挖掘技术数据挖掘技术可以通过建立模型来预测网络攻击事件，从而提前预警。

普通的数据挖掘算法在面对高维、复杂和海量的网络数据时，需要耗费大量的计算和存储资源，效率较低。

因此，如何利用高效的模型来处理数据成为了研究的关键点。

在数据挖掘中，监督式学习（如决策树、支持向量机和神经网络）和无监督学习（如聚类分析和因子分析）是基本的方法。

考虑到网络安全事件的多样性和不确定性，混合式学习（如融合监督和无监督学习的深度学习算法）被广泛应用。

3. 模型识别技术模型识别是网络安全领域的常用技术。

通过标准模型建立的描述网络攻击流程的模型识别技术被广泛应用于网络攻击检测。

运用模型识别技术，可以通过对入侵行为的特征进行预测，来判断网络是否受到了攻击。

模型识别技术通常采用基于规则的方法（如最少时间序列、有限自动机等）来描述攻击模型，再通过比对网络数据包的业务流向和模型的规则来检测和预警。

二、防御技术1. 访问控制技术访问控制是网络安全中很重要的一环，它能够限制不良人物对系统的访问，从而保障系统的安全。

基于数据挖掘的网络安全威胁识别

基于数据挖掘的网络安全威胁识别随着大数据时代的到来，互联网已经成为人类活动的重要载体。

然而，互联网的普及和应用也带来了各种网络安全威胁。

在这样的背景下，网络安全威胁识别变得至关重要。

传统的网络安全技术已经不能满足复杂多变的威胁环境，因此需要基于数据挖掘的网络安全威胁识别技术。

一、数据挖掘及其在网络安全中的应用数据挖掘是从大规模数据中自动提取隐藏在其中但有潜在价值的信息和知识的一种技术。

随着互联网的日益普及，数据挖掘技术已经广泛应用于网络安全领域，用于解决网络攻击、网络安全事件、网络威胁等问题。

数据挖掘在网络安全中的应用主要包括以下三个方面：1. 网络入侵检测：网络入侵检测是指对网络流量进行实时监测和分析，提取和识别网络攻击行为。

数据挖掘可以通过对网络流量数据的分析和建模，发现网络攻击的模式和行为规律。

例如，可以利用数据挖掘技术对网络通信过程进行建模和分类，得出网络正常行为的模型，并与之相对比，识别网络异常行为。

2. 恶意代码检测：恶意代码是指具有破坏性或非法侵入目的的计算机程序，如病毒、木马等。

数据挖掘可以对大量的恶意代码样本进行分析和挖掘，提取出恶意代码的特征，建立恶意代码识别模型，从而实现对恶意代码的检测和防御。

3. 威胁情报分析：威胁情报是指关于网络威胁、攻击者、攻击目标、攻击手段等有用信息的收集、分析和发布。

数据挖掘可以对大量的威胁情报数据进行分析和挖掘，提取出有用的情报，帮助安全团队了解威胁的来源和演化趋势，进而采取有效措施预防和应对。

二、基于数据挖掘的网络安全威胁识别技术基于数据挖掘的网络安全威胁识别技术，是指利用数据挖掘技术，分析和挖掘网络威胁的相关特征和模式，并建立分类模型，实现对网络威胁的自动识别和预测。

基于数据挖掘的网络安全威胁识别技术的实现需要考虑以下几个方面：1. 数据预处理：在进行数据挖掘之前，需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择、特征降维等。

数据清洗是指去除数据中的噪声和异常值，以保证数据的准确性和可靠性；特征选择是指选取与任务目标相关且具有代表性的特征；特征降维是指将高维数据降低到低维空间，以便进行分析和建模。

大数据技术在计算机网络信息管理中的应用

大数据技术在计算机网络信息管理中的应用随着互联网的迅猛发展，计算机网络信息管理已经成为一个非常重要的领域。

在这个领域中，大数据技术已经被广泛应用。

大数据技术能够处理海量的数据，提高数据处理效率和准确性，为计算机网络信息提供更好的管理服务。

一、大数据技术的概述大数据技术是一种处理和分析大规模数据的技术，可以处理包括结构化、半结构化和非结构化数据等各种类型的数据。

其基本特点是速度快、处理能力强、适用范围广等。

随着科技的发展，大数据技术的应用越来越广泛，其在计算机网络信息管理领域中也发挥着重要的作用。

1.网络数据挖掘网络数据挖掘是大数据技术在计算机网络信息管理中的一种应用。

通过对互联网中庞大的数据进行挖掘，可以发现一些隐藏的信息和规律。

在网络安全领域中，可以通过网络数据挖掘技术，识别网络威胁，及时发现并应对网络攻击。

此外，还可以通过网络数据挖掘技术，提高网络搜索引擎的准确性和搜索结果的质量。

2.网络流量分析大数据技术还可以用于网络流量分析，通过对网络流量的监控和分析，对网络中网站的访问情况、Web应用程序的使用情况、互联网服务的使用情况等进行分析和研究。

有了这些信息，网络管理员可以更加准确地了解网络用户的行为，更好地定位网络瓶颈，以及及时发现并解决网络中的问题。

3.网络营销大数据技术还可以应用于网络营销。

通过对网络用户的行为和需求进行分析，为企业提供更加精准的营销策略，让网络营销更加具有针对性和有效性。

通过分析网络用户的行为轨迹，可以发现用户的偏好和需求，从而制定更加具有针对性的网络营销策略，并提高营销效率。

1.提高数据处理效率大数据技术能够处理海量的数据，在处理数据方面的速度和效率都非常高，能够快速分析数据，得出准确的结果。

这样就可以为网络管理员提供更快、更准确的数据信息处理。

大数据技术能够自动分析并提取数据、清洗数据、建模分析，从而消除了传统数据处理中的差错和数据错误率等问题，提高了数据处理的准确性，使得网络管理员能够快速对网络数据进行分析与处理。

数据挖掘在网络故障管理中的应用

管理系统中的应用进行了分析与研究。
关键词网络管理故障数据挖掘关联
２世纪９年代初至现在是计算机网络飞速发展的阶段，００其主要特征是：计算机网络化，协同计算能力发展以及伞球互联网络（ｔｍｅ）盛行。计算机的发展已经完全与网络融Ｉｅｔ的ｎ为一体，体现了 “ 网络就是计算机 ” 的口号。目前，计算机网络已经真正进入社会各行各业，其应用规模呈爆炸式增长，硬件平台、操作系统和应用软件也变得越来越复杂，网
２
、
网络故障管理
网络故障管理，是当今网络管理体系结构的一个主要组成部分，涵盖了诸如检测、隔离、确定故障因素、纠正网络故障等功能。设立故障管理的目标是提高网络可用性，降低网络停
机次数并迅速修复故障。
效管理，先进可靠的网络管理也是网络自身发展的必然结果。为了最大限度地增加网络的可用时间，提高网络设备的利用
故障管理系统核心
故障管理系统的核心是告警信息处理模块，及对采集到的故障信息的处理。其处理方式是通过后台处理引擎对故障报警
障管理作为网络管理的五大功能之一，它主要包括故障检测、故障诊断和故障恢复等工作，其目的是保证网络能够提供连续可靠的服务。本文研究数据挖掘技术在网络故障管理

大数据挖掘技术在网络安全中的应用研究

工艺与技术1042021年第2期熊亿（上饶幼儿师范高等专科学校，江西上饶 334000）摘　要：信息化时代的到来，使网络技术的应用越来越普遍，极大地改变了人们的生活方式，与此同时，也产生了更多的安全问题。

尤其是网络数据爆炸式的增长，使得网络安全管理工作的难度显著增加。

大数据挖掘技术的应用则能够有效改善网络安全的现状，因此，相关技术人员需要加强对大数据挖掘技术的研究与应用，以进一步提升网络安全。

关键词：大数据挖掘技术；网络安全；应用机制中图分类号：TP311.13；TP393.08 文献标志码：A 文章编号：2096-3092（2021）02-0104-03大数据挖掘技术在网络安全中的应用研究大数据的时代背景下，网络结构和网络环境愈加复杂，因此，加强网络安全管理至关重要。

现阶段，网络安全技术仍然存在一定的弊端，如安全漏洞较多、防护能力较弱等。

大数据挖掘技术是一种新型的处理网络安全的手段，不仅能够对网络数据进行精准的预测和分析，还能够有效分析网络入侵的监测效率和精确度，从而提升网络安全性。

1 大数据挖掘技术近年来，随着物联网、人工智能、5G通信等技术快速发展，数据呈现爆炸式增长的态势，这就需要从数据信息中寻找具有真正意义的数据，以满足用户的实际需求。

不同的社会领域对大数据的实际需求千差万别。

应用大数据挖掘技术能够协助各个产业从中提取出需要的具有潜在价值的数据信息。

首先要对数据库或者源数据进行分析，从中筛选提取出用户需要的数据信息，并对其进行针对性的加工，使其成为适合数据深度挖掘的模式。

然后再采用适合的数据算法进行数据提取，并对所提取的数据信息进行评估，使其以简单易懂的方式展现给用户[1]。

总体而言，大数据挖掘技术主要包括数据提取、预处理、深度挖掘、信息模式评估等阶段。

大数据挖掘技术常用的方法有数据关联、数据分类和数据聚类。

其中，数据关联技术主要是利用数据对象之间的关联性分析数据之间的关联程度。

数据关联技术普遍用于数据提取和数据预处理阶段。

数据挖掘和网络安全

数据挖掘和网络安全数据挖掘和网络安全是当今信息时代中非常重要的两个领域。

数据挖掘是指从大量的数据中发现隐藏在其中的模式、关联和规律的过程，以帮助人们做出更明智的决策。

而网络安全则是指保护计算机网络系统免受未经授权的访问、使用、披露、破坏、更改等方面的威胁。

数据挖掘在各个领域都有广泛的应用。

在商业领域，数据挖掘可用于市场营销、客户关系管理、销售预测等方面，通过对客户数据的挖掘，企业可以更好地了解客户需求，提供个性化的产品和服务，并增加销售额。

在医疗领域，数据挖掘可以应用于疾病诊断、药物研发过程中，帮助医生快速准确地判断疾病类型，指导治疗方案的制定。

在金融领域，数据挖掘可以用于风险评估、信用评分、投资决策等方面，帮助金融机构更好地管理风险，提高收益。

在教育领域，数据挖掘可以应用于学生学习状态监测、个性化教学等方面，提高教育质量。

然而，随着信息时代的发展，网络安全问题也日益严重。

网络安全涉及到网络基础设施、数据存储和传输、身份认证等多个方面。

网络安全威胁包括计算机病毒、网络钓鱼、黑客攻击、隐私侵犯等。

网络安全问题的严重性在于其对个人和企业的损害可能是巨大的，不仅会导致数据泄露、财产损失，还可能对国家安全产生重大影响。

网络安全的保护措施包括防火墙、入侵检测系统、数据加密、访问控制等。

此外，数据挖掘也可以在网络安全中发挥重要作用。

通过对网络数据的分析和挖掘，可以及早发现网络攻击的迹象，提前采取相应的防御措施。

另外，数据挖掘可以用于网络异常检测，通过监测网络流量，发现异常的行为模式，识别可能的攻击。

综上所述，数据挖掘和网络安全在信息时代中具有重要的地位和作用。

数据挖掘可以帮助人们更好地理解和利用大数据，提高决策的效率和准确性。

而网络安全则是保护网络系统免受威胁和攻击的重要手段，对个人、企业和国家安全至关重要。

两者的结合可以更好地应对信息时代中的各种风险和挑战，推动社会进步和发展。

利用人工智能技术进行计算机病的防范与检测

利用人工智能技术进行计算机病的防范与检测在计算机科学领域中，随着人工智能技术的快速发展，其在计算机病的防范与检测方面的应用也越来越广泛。

人工智能技术通过模仿人类的思维和学习方式，能够帮助计算机系统实现自主的病毒防范和检测，提高计算机系统的安全性和稳定性。

本文将重点探讨利用人工智能技术进行计算机病的防范与检测的相关方法和技术。

一、人工智能在计算机病防范中的应用1. 机器学习算法机器学习是人工智能领域的核心技术之一，它可以使计算机系统学习和优化自身的防御能力。

通过从大量样本中学习，机器能够建立模型来识别和分类不同类型的计算机病。

例如，支持向量机（SVM）和决策树等机器学习算法可以通过学习已知的病毒样本，识别出新的病毒并进行防范。

2. 深度学习技术深度学习是机器学习的一个分支，其核心是人工神经网络模型。

深度学习技术通过构建多层次的神经网络，模仿人类神经系统的运行方式，能够更好地处理复杂的计算机病。

例如，卷积神经网络（CNN）在图像识别领域取得了显著的成果，可以辨别潜在的恶意代码，并提供有效的病毒防范措施。

二、人工智能在计算机病检测中的应用1. 异常检测人工智能技术可以通过监控计算机系统的正常运行状态，从而发现和识别异常行为。

通过分析计算机系统的行为模式和数据流量等信息，可以及时发现潜在的病毒入侵行为。

例如，基于统计模型和异常检测算法，可以实时监测计算机系统的行为，并提供警报和相应的防范措施。

2. 数据挖掘技术利用人工智能技术进行计算机病的检测，可以通过挖掘海量的数据，发现和分析潜在的病毒特征和行为规律。

数据挖掘技术可以帮助识别出可疑的文件、网络流量和恶意软件等，从而及时阻止病毒的传播和入侵。

通过构建有效的特征提取和分类算法，可以提高检测的准确性和效率。

三、人工智能在计算机病防范与检测中的挑战与展望虽然人工智能技术在计算机病防范与检测方面取得了显著的成果，但仍然面临一些挑战。

首先，恶意软件的不断进化和变异使得病毒样本变得庞大且多样化，加大了病毒识别的难度。

数据挖掘技术在计算机网络病毒防御中应用分析

数据挖掘技术在计算机网络病毒防御中的应用分析摘要：互联网的发展和普及极大的改变了信息传播的方式，为人们的生产生活等带来了极大的便利，但是在其为我们带来便利的同时也为我们的信息安全带来了诸多的安全隐患。

特别是在近几年中，数字信息对人们的价值越来越重要，针对计算机网络和用户信息的攻击呈现出爆炸性增长，以计算机病毒为代表的恶意攻击程序为计算机数据带来了非常严重的安全威胁。

为保障计算机网络的安全必须采用相关的防御手段和防御策略对其进行防护。

应用数据挖掘技术可以对计算机网络中的数据进行挖掘、处理和分析，进而帮助后期的测量制定等提供条件。

关键词：数据挖掘技术；病毒防御中图分类号：tp393.081网络病毒概述1.1网络病毒特性分析计算机网络病毒的本质是一种具有恶意攻击性的可执行代码，相较于传统病毒而言，其通常会利用到计算机网络和计算机系统中存在的安全漏洞侵入用户终端。

由于计算机网络具有非常明显的开放性，可控性较差，借助网络，病毒可以具有非常快的传播速度，非常广的传播范围，且多以盗取用户个人信息和资料为主要目的，非常容易为用户带来严重的经济损失。

更为恶劣的病毒还会导致用户计算机网络的瘫痪。

1.2网络病毒攻击与数据挖掘技术关系分析在网络病毒感染主机并进行传播和扩散的整个过程中，其首先要侵入用户操作系统然后对用户信息以及用户网络中的其他用户信息进行扫描，之后再进行破坏、信息窃取、感染其他用户等操作。

这些异常行为就为数据挖掘技术的应用提供了支持。

利用数据挖掘技术可以对计算机网络中传输的数据进行抓取和分析，进而根据分析结果确定计算机网络中存在的异常问题以及引发该问题的原因，进而帮助用户指定适当的安全防护策略，阻止或消除病毒。

2数据挖掘技术概述数据挖掘技术主要是对其功能覆盖范围内的所有数据进行聚类、分类、分析等，查找和判断这些数据中存在的潜在关系。

完整的数据挖掘技术及其应用过程如图1所示。

图1 数据挖掘结构图由图中可以看出，数据挖掘模式确定以后，相关挖掘引擎会按照知识库的要求对所收集到的数据信息进行分析和归类，然后查找其中存在的规律或特点，为后期的数据分析提供支持。