数据挖掘技术在计算机网络病毒防御中的应用探讨.pdf
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1、信息与电脑2023年第10 期Information&Computer计算机工程应用技术数据挖掘技术在计算机网络病毒防御中的应用探讨赵娇谭卫东(绵阳职业技术学院,四川绵阳摘要:随着信息时代的到来,网络与人们的日常生活密切相关,但是网络安全问题也随之而来。网络病毒作为网络安全的一大威胁,已经成为各国面临的重要安全问题之一。通过对网络数据的监测和分析,可以挖掘出病毒的特征,从而及时拦截网络病毒。基于此,分析数据挖掘技术在计算机网络病毒防御中的应用,以期为网络安全领域的研究和实践提供借鉴。关键词:数据挖掘;计算机网络;病毒防御中图分类号:TP393The Application of Data Mi
2、ning Technology in Computer Network Virus Defense日6 2 10 0 0)文献标识码:A文章编号:10 0 3-97 6 7(2 0 2 3)10-0 43-0 3ZHAO Jiao,TAN Weidong(Mianyang Polytechnic,Mianyang Sichuan 621000,China)Abstract:With the advent of the information age,the internet is closely related to peoples daily lives,but networksecurit
3、y issues also come with it.Network viruses,as a major threat to network security,have become one of the importantsecurity issues faced by countries.By monitoring and analyzing network data,the characteristics of viruses can be mined,thereby intercepting network viruses in a timely manner.Based on th
4、is,analyze the application of data mining technology incomputer network virus defense,in order to provide reference for research and practice in the field of network security.Keywords:data mining;computer network;virus defense0引言计算机网络的迅速发展和广泛应用,引发了大量的计算机病毒和恶意软件的出现,给网络安全带来了巨大的挑战。传统的防御手段主要依赖于病毒库和特征码的更
5、新来进行病毒检测与拦截,然而这种方法往往需要不断更新病毒库以应对新型病毒的出现,且存在误报与漏报率高的问题。因此,寻找一种更加高效且准确的病毒拦截方法变得越来越迫切。随着数据挖掘技术的发展,越来越多的研究者开始将其应用于计算机网络病毒的防御中。数据挖掘技术能够对数据进行深度挖掘与分析,从中发现数据之间的内在联系和规律。这种方法能够有效地识别新型病毒,降低误报率和漏报率,提高网络安收稿日期:2 0 2 3-0 2-2 3基金项目:“双高”背景下高职院校专业层面“三阶七级”质量保证体系构建与诊改实施(项目编号:JG2022Z-018)。作者简介:赵娇(198 6 一),女,四川绵阳人,硕士研究生,
6、讲师。研究方向:计算机应用。全性。1数据挖掘技术概述数据挖掘指通过清洗、转换、整合、挖掘及分析等过程,从大量数据中挖掘出有价值的信息和知识。数据挖掘有很多技术和算法,如决策树、人工神经网络、聚类分析、关联规则、K近邻算法、支持向量机、贝叶斯网络及集成学习等。数据挖掘的主要步骤包括数据采集、数据预处理、特征选择、数据挖掘、模型构建、模型评估及模型应用等。数据挖掘的应用非常广泛,包括市场营销、风险管理、医药研发、金融分析、物流管理、社交网络分析、舆情分析及智能推荐等。在实际应用中,需要结合实际情况和要求,进行综合考虑和选择,从而43信息与电脑计算机工程应用技术Information&Compute
7、r2023年第10 期更好地应用数据挖掘技术。2数据挖掘技术在网络病毒检测中的应用数据挖掘技术在网络病毒检测中有着广泛的应用,可以有效地降低误报率和漏报率,并提高网络安全性。第一,过滤垃圾邮件。垃圾邮件往往会携带病毒和恶意软件,通过挖掘用户邮箱的历史记录和点击率等信息,可以建立垃圾邮件分类模型,将垃圾邮件识别并过滤掉。第二,行为分析。病毒的行为模式一般比较固定,利用数据挖掘技术可以分析网络流量、文件访问、进程活动等行为信息,进而建立病毒行为模型,识别并拦截病毒行为。第三,特征提取。病毒通常有独特的特征,数握采集模ETL脚本模块数据爬虫模块可以利用数据挖掘技术从大量的网络数据中提取出病毒的特征,
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