论数据挖掘技术在计算机网络病毒防范中的应用

　　摘要：在互联网时代下，人们的生活、生产方式都出现了很大改变。虽然，计算机网络能够为人们提供大量的信息使用，但其也有着很多安全问题的存在。最为突出的就是网络病毒威胁，一旦受到网络病毒攻击，就可能导致人们的重要信息被泄露，出现经济上不可逆的损失。因此，本文重点论述了计算机网络病毒防范中数据挖掘技术的相关运用，仅供参考。

　　关键词：计算机网络;病毒防范;数据挖掘技术

　　计算机网络论文投稿刊物：《上海信息化》(月刊)创刊于2000年，由《上海信息化》杂志社主办。是国内第一本全面反映政府、企业信息化建设的综合类公开出版刊物。杂志定位为政府信息化的窗口，企业信息化的舞台，IT从业人员的讲坛。创刊以来，杂志立足长三角，面向全国，以创新开放的理念、丰富贴切的内容、广泛深入的触角，以及鲜活生动的人物报道，在业界产生了较大影响。获“世博报道优秀期刊”。

　　网络病毒是一种计算机网络中的可执行代码，这类代码一方面通常是由人进行编写而成的，有着编写者的主观意识表达;另外一方面，则是系统代码。网络病毒通过对主机的感染之后，再借助互联网进行全面传播，从而对其他计算机甚至是整个网络进行恶意攻击。计算机网络受到病毒入侵之后，其中的信息可能会被盗取，进而造成不可预计的经济损失。

　　但由于计算机网络所具有的开放性，在受到病毒攻击后，控制难度大，倘若防范不够及时，那么网络病毒往往会形成大范围传播的趋势，并导致网络系统全面失控以及瘫痪，并给企业、个人，甚至是国家形成巨大影响。正因如此，计算机网络系统的安全，已经被上升到国家发展的高度。唯有在一个安全的网络环境下，广大用户才可以对网络进行更好的应用与体验。因此，研究计算机网络病毒防范技术具有一定的现实意义。

　　1网络病毒的特点分析

　　结合当前现有的相关文献资料，网络病毒主要有如下特点：(1)针对性最早时候的网络病毒较为固化，其目的只是为了干扰程序员编写程序，但当前的网络病毒目的愈加多元，且功能性也更强[1]。同时，随着病毒开发技术的日益提升，关于网络病毒的设计和开发的目的性也愈加明确，入侵和攻击呈现出更多攻击性。(2)多样性即便网络病毒开发和构成都不复杂，但其仅用几个程序指令，就能够衍生出其他的一些病毒。同时，当前很多程序员都有着较高水平，很容易就编写出一些病毒程序。此外，病毒繁殖速度快，且有着很多种类，这些都使其危害性增加。(3)多元化网络病毒传播方式十分多元化，尤其是网络病毒技术的不断提高，这种多元化更为明显。比如，我们日常所遇到的系统漏洞，病毒程序通过识别存在漏洞的主机，就能够同时入侵并控制住对方。同时，病毒能够针对性的扫描文件夹，并持续复制更多的病毒对网络系统展开入侵。

　　2相关概念以及基本构成内容概述

　　2.1关于数据挖掘技术的概念解析

　　数据挖掘技术具体是采用算法搜索隐藏在大量数据中的未知的，并且具有价值的知识与信息的过程。它涉及许多知识，主要有模糊识别、机器学习、情报检索、统计学、计算机技术等。在进行挖掘的时候，则分为了数据准备、找寻数据规律、表示数据规律这三个步骤。在确定数据挖掘后，就会启动相关引擎，对需要挖掘的数据进行搜索，将其中数据的规律找出[2]。完整的数据挖掘包含了许多工作，数据的预处理是重点所在，其中主要包含了数据的净化、链接数据表、变量整合、格式转换等。唯有将数据的预处理工作做好，才可为后续分析数据奠定良好基础。

　　2.2基本构成内容概述

　　数据挖掘技术具体由这些内容构成，具体如下：(1)数据源模块以抓包为基础的数据源模块，主要是依托网络来获取相关数据包。通常来讲，在数据源模块之中有着初始的网络数据包，即：数据库信息结构。在抓包程序的支持下，能够不断虎丘对应的数据包，以此为基础，再将数据朝着对应的处理模块进行有效传输。(2)预处理模块在数据源模块的支持下，可将数据成功传输到预处理模块之中，然后可以对模块进行预处理。这个过程也可以被理解成为对数据进行初始挖掘，具体是通过分析与变换，预处理模块能够将之前的数据转为有着识别性特点的可处理数据，进而促进后续数据处理的有序进行。再将数据进行预处理之后，有利于全面提升有关数据的分析效率与质量，从而对数据进行更好的处理。

　　(3)规则库模块该模块的具体作用是将对应的规则集进行存储。在计算机受到网络病毒攻击的时候，通过数据挖掘、聚类分析、特征的识别，就可以实现这些规则集的获取。在数据挖掘的时候，通过对规则集所记录的计算机网络病毒信息的记录，就可以有效分析网络之中所潜在的病毒，进而实现病毒的有效防范[3]。同时，规则库模块还可针对计算机网络病毒进行鉴别。在未标记的数据集中运用聚类分析，将数据集分为多组数据，通过各数据间存在的差异度，鉴定计算机网络病毒。

　　(4)数据挖掘模块。数据挖掘模块，是将相关数据通过运用数据挖掘的计算方法进行整合，使之成为事件库，然后再分析这一事件库中的数据信息，并向决策模块传输最终的分析数据，做进一步处理。(5)决策模块。将规则库中的相关规则和数据挖掘的最终结果进行匹配，是决策模块的主要作用。倘若经过数据挖掘之后所得出的结果与规则模块相互匹配，那么就意味着蠕虫病毒已经入侵到数据包之中。倘若结果与规则模块未匹配，那么预防模块通常会有对应的提示，意味着数据包之中可能存在的蠕虫病毒是未知病毒，并在规则库中记录下这一网络病毒。

　　3数据挖掘技术在计算机网络病毒防范中的具体运用

　　(1)分类规则之所以分类，就是为了把数据分门别类，然后利用统计学、机器学习等方法，分类建立模型。(2)关联分析关联分析，主要目的是为了将数据库中存在的关联网找出来，在两个及以上的变量值中，若有一定的规律性存在，则表明这些数据之间有可能一定的关联关系存在。借助关联网，就可以将整个数据库中的关系挖掘出来，进而更好将病毒抓到。(3)聚类规则所谓聚类的规则，就是先分解与分组不同的数据包，进行分组的时候需要将特征相似的数据分在一起。借助聚类，可以实现数据不同特征的识别，从而将不同数据的属性关系、分布模式更好呈现出来。

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