數據挖掘技術(shù)的信息安全開(kāi)發(fā)研究?jì)?yōu)秀論文
摘要：隨著(zhù)信息技術(shù)的發(fā)展與進(jìn)步，大數據時(shí)代已經(jīng)悄然走進(jìn)人們身邊，云計算技術(shù)的運用已經(jīng)隨處可見(jiàn)，并改變和影響著(zhù)人們的生活。在此基礎上，數據挖掘技術(shù)產(chǎn)生并發(fā)展，其在信息安全系統開(kāi)發(fā)和建設方面產(chǎn)生重要影響和作用，以數據挖掘技術(shù)為依托構建相應的信息安全系統則更加能夠讓網(wǎng)絡(luò )信息建設可靠、安全。
關(guān)鍵詞：數據挖掘技術(shù)；信息安全系統；開(kāi)發(fā)研究
一、數據挖掘的主要任務(wù)
在數據挖掘的主要任務(wù)中，包含關(guān)聯(lián)分析、聚類(lèi)分析、異常檢測等任務(wù)。關(guān)聯(lián)分析也叫頻繁模式分析，其指的是就同一任務(wù)或者統一事件的查找過(guò)程中，另一事件也同樣會(huì )發(fā)生相同規律，兩者之間具有緊密聯(lián)系。聚類(lèi)分析主要是的是對各個(gè)數據內在的規律摸索，以及特點(diǎn)分析，通過(guò)對特點(diǎn)和規律進(jìn)行對比，依照特點(diǎn)和規律進(jìn)行數據源分類(lèi)，使其成為若干個(gè)數據庫。異常檢測指的是對數據樣本的范本進(jìn)行建設，利用這一范本，與數據源中所存在的數據開(kāi)展對比分析工作，將數據中的異常樣本查找出來(lái)[1]。在監督學(xué)習中，主要包含分類(lèi)與預測兩種形式，利用已知樣本的類(lèi)型與大小，對新到樣本開(kāi)展有關(guān)預測活動(dòng)。
二、基于數據挖掘的網(wǎng)絡(luò )信息安全策略
1.安全的網(wǎng)絡(luò )環(huán)境
�。�1）對控制技術(shù)進(jìn)行隔離與訪(fǎng)問(wèn)，包括物理隔離、可信網(wǎng)絡(luò )隔離、邏輯隔離與不可信網(wǎng)絡(luò )隔離，相關(guān)用戶(hù)如果需要進(jìn)行網(wǎng)絡(luò )資源搜集或者訪(fǎng)問(wèn)，需要得到相關(guān)授權。
�。�2）對防病毒技術(shù)進(jìn)行運用，由于網(wǎng)絡(luò )安全已受到病毒的嚴重威脅，應當對病毒預警、防護以及應急機制進(jìn)行建設，確保網(wǎng)絡(luò )的安全性；
�。�3）通過(guò)網(wǎng)絡(luò )入侵檢測技術(shù)的應用，能夠對非法入侵者的破壞行為及時(shí)發(fā)現，并依照存在的隱患進(jìn)行預警機制的建設。網(wǎng)絡(luò )安全環(huán)境的建設還包括對系統安全性開(kāi)展定期分析，在第一時(shí)間對系統漏洞進(jìn)行查找，并制定有關(guān)解決措施；
�。�4）通過(guò)有關(guān)分析審計工作的開(kāi)展，可以對計算機網(wǎng)絡(luò )中的各種運行活動(dòng)進(jìn)行記錄，不僅可以對網(wǎng)絡(luò )訪(fǎng)問(wèn)者予以確定，而且還能夠對系統的使用情況進(jìn)行記錄；
�。�5）通過(guò)網(wǎng)絡(luò )備份與災難恢復工作，能夠利用最短的時(shí)間回復已破壞的系統。
2.保證數據挖掘信息安全的策略。安全的數據挖掘信息指的是數據挖掘信息的儲存、傳送以及運用工作的安全性。在數據挖掘信息的存儲安全中，主要包括其物理完整性、邏輯完整性以及保密性。利用數據完整性技術(shù)、數據傳輸加密技術(shù)以及防抵賴(lài)性技術(shù)，使數據挖掘信息傳送的安全性得到充分保障。數據挖掘信息運用的安全性指的是針對網(wǎng)絡(luò )中的主體，應當開(kāi)展有關(guān)驗證工作，預防非授權主體對網(wǎng)絡(luò )資源進(jìn)行私自運用。
3.基于數據挖掘的網(wǎng)絡(luò )安全數據分析策略
�。�1）關(guān)聯(lián)性分析。在一次攻擊行為中，利用源地址、目的地址以及攻擊類(lèi)型這三要素，通過(guò)三要素之間的隨意指定或組合，都能夠將具備一定意義的網(wǎng)絡(luò )攻擊態(tài)勢反映出來(lái)。
�。�2）事件預測機制。對某一事件的發(fā)展情況進(jìn)行跟蹤，通過(guò)數據聚類(lèi)算法的應用，對依照網(wǎng)絡(luò )事件所構建的模型進(jìn)行分析，進(jìn)而做出判定。一般來(lái)說(shuō)，規模比較大的網(wǎng)絡(luò )事件中，擴散一般是其所呈現的重要特征。
�。�3）可控數量預測模型。利用對事件中受控主機狀態(tài)增長(cháng)數量進(jìn)行觀(guān)測，判斷該事件的感染能力。所謂的受控主機狀態(tài)增長(cháng)指的是，先前未檢測出主機受到某類(lèi)攻擊，利用有關(guān)檢測，對其狀態(tài)變化增長(cháng)情況予以發(fā)現[2]。
�。�4）分析處理模型。通過(guò)分析處理模型，能夠科學(xué)分析運營(yíng)商事件處理反饋情況，并對其針對被控主機的處理能力進(jìn)行判定。利用對所有運營(yíng)商所開(kāi)展的綜合評估，能夠對其管轄范圍內的主機處理能力予以綜合判斷。
�。�5）網(wǎng)絡(luò )安全數據分析模型。針對網(wǎng)絡(luò )事件進(jìn)行數據分析，通過(guò)分析構建相應模型，結合模型進(jìn)行異常情況的跟進(jìn)和跟蹤，從而為網(wǎng)絡(luò )安全環(huán)境的營(yíng)造創(chuàng )造條件。其運行過(guò)程主要包括兩個(gè)階段：
�、僭趯W(xué)習階段中，用戶(hù)主要是對事件進(jìn)行確定，并在計算機系統中進(jìn)行定義，對各個(gè)時(shí)間段所發(fā)生的安全事件數量進(jìn)行統計。一般來(lái)說(shuō)，統計以小時(shí)為單位，單位時(shí)間內的安全事件平均數為x，方差為σ。
�、谠趯�(shí)時(shí)檢測階段中，根據時(shí)間間隔各類(lèi)安全事件的數量ix對安全事件數量是否出現異常情況進(jìn)行判定，正常的安全事件數量輕度異常的安全事件數量中度異常的安全事件數量重度異常的安全事件數量在建設模型的過(guò)程中開(kāi)展有關(guān)配置工作，依據不同的情形，對該參數進(jìn)行調整，各類(lèi)安全事件數量異常的最高值也就是安全事件數量指標值。
三、結語(yǔ)
云計算和大數據時(shí)代都對信息技術(shù)提出了更高的安全要求和標準，網(wǎng)絡(luò )安全系統的構建影響著(zhù)人們的生活和生產(chǎn)，并對相關(guān)的數據起到重要保護作用。結合數據挖掘技術(shù)進(jìn)行信息安全系統的開(kāi)發(fā)和建設，則能夠更好地促進(jìn)網(wǎng)絡(luò )安全性的提升，能夠有效抵制網(wǎng)絡(luò )不法分子的侵襲，讓網(wǎng)絡(luò )安全性真正為人們的生活工作提供幫助。
參考文獻
[1]趙悅品.網(wǎng)絡(luò )信息安全防范與Web數據挖掘系統的設計與實(shí)現[J].現代電子技術(shù),2017,40(04):61-65.
[2]梁雪霆.數據挖掘技術(shù)的計算機網(wǎng)絡(luò )病毒防御技術(shù)研究[J].科技經(jīng)濟市場(chǎng),2016(01):25.
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