前言：想要寫出一篇引人入勝的文章？我們特意為您整理了計算機網絡病毒防范數據挖掘技術應用范文，希望能給你帶來靈感和參考，敬請閱讀。

摘要：本文從數據挖掘方式以及網絡病毒的特點入手，對計算機網絡病毒防范之中數據挖掘技術使用的基本構成以及應用進行分析，以期望能夠提升計算機網絡病毒防范的整體水平，從而為計算機的使用提供安全保障。

關鍵詞：計算機；網絡病毒；數據挖掘技術；數據庫

計算機在日常使用中容易受到各類網絡病毒的侵擾，通過運用數據挖掘技術就可以很好地解決這一問題。因此，希望通過本文的研究，讓廣大用戶對數據挖掘技術在計算機網絡病毒防范中的應用有一個更加全面、深刻的認知，從而通過合理應用該技術實現提高計算機網絡病毒防范整體水平的目標。

1數據挖掘方式

在利用數據挖掘技術的時候，首先需要收集對應的數據信息，然后，針對數據需要做好預處理上的操作，這樣就能夠滿足挖掘數據、構建模型等對應的操作活動，并確保相關活動有序的開展下去；同時，針對數據信息，可以實施整體性的評價處理。對于數據挖掘這一個過程來說，數據本身的預處理是針對數據挖掘技術應用的一個準備過程，該過程可以有效的收集有價值的信息，并進行數據的編碼處理，進而為后續數據挖掘工作奠定基礎數據挖掘過程是通過機器學習法、統計學法、數據庫法等不同的種類的算法，從而獲取較高精度的預測模型，并且通過構建最終的模型以及對于模型合理有效的評價，從而有效的剔除其中存在的冗余信息內容。因此，在使用數據挖掘技術之后，可以合理優化處理數據信息，并發現以及解釋數據信息中的隱藏信息，然后做出對應的反饋處理，這樣就可以滿足對病毒的有效預防處理[1]。

2數據挖掘技術在防范網絡病毒中的構成

2.1數據源模塊

數據源模塊在整個數據挖掘技術中發揮著基礎作用，它源自抓包程序，數據源模塊在運行環節本就是網絡朝著主機系統發送數據環節所收集到的相關數據包，屬于針對性分析數據包。原始的網絡數據包主要是存在于數據源模塊，這就代表其某一個數據庫信息的數據結構組成本身就在數據源模塊之中。在獲取對應的數據信息之后，程序就會直接進入下一道程序之中，一般屬于預處理模塊[2]。

2.2規則庫模塊

應用規則庫模塊可將規矩聚集到一處，然后對于計算機網絡病毒出現的特征進行分析，識別這一部分特征，做好對應的聚類分析處理，這樣就可以實現相關數據的對應，并且將其同病毒的信息記錄和數據挖掘的環節相互結合起來，可全面的分析網絡系統之中潛在的病毒數據，在日后的計算機網絡運行環節一旦出現類似的數據信息，就意味著網絡病毒的出現，此時需要將規則庫模塊的作用完全發揮出來，并且及時的予以提醒，滿足病毒的防御要求。同時，應用規則庫模塊，還可以有效的鑒別不同的網絡病毒，能夠通過聚類分析功能，從而針對不同的數據集做好對應的標記處理。首先，分析不同種類的數據集，等待分組完畢之后做好多組數據的歸類，每一組數據之間都會存在一定的差異，而規則庫模塊就可以利用數據之間存在的差異，從而實現對于病毒的鑒定，確保其鑒定的最終效果。

2.3預處理模塊

預處理模塊，也就是預處理所抓取的數據包，其本身屬于基礎階段，要求能夠將自身的優勢完全發揮出來，能夠分析與轉化所抓取的數據信息，能夠通過對應的變化與識別處理，就可以高效的處理數據信息，確保數據處理的實際效率。在配合上預處理，就可以將數據處理的時間進一步的縮短，并且還可以確保其數據分析對應的效果。

2.4數據挖掘模塊

應用數據庫挖掘模塊，實際上就是匯總挖掘的數據信息，通過合理有效的算法收集，整合挖掘的數據信息，然后將其形成完整的事件庫。事件庫理念包含了各種各樣的病毒數據，利用數據挖掘模塊就能對這些數據進行分析，并將分析結果傳遞到決策模塊，使其進行自行處理。簡而言之，數據挖掘模塊本身就發揮了數據傳送、整合以及匯總的作用[3]。

3計算機網絡病毒防范中數據挖掘技術的運用

3.1數據挖掘技術的方法

針對數據挖掘技術的主要方法而言，其主要包含了關聯挖掘和統計學分析兩個方面，通過具體的分析，可對其有清楚的認識。3.1.1關聯挖掘在實施關聯挖掘之中，還需要合理的挖掘數據庫之中對象與對象之間的關聯規則。在具體的實踐環節，主要是通過某一出現對象，從而對另一個對象進行推斷，亦或是分析與推斷同時發生的規則。在關聯挖掘之中，最為重要的一點就是利用關聯分析，從而挖掘出數據信息之間隱藏的關聯，并且基于已知的情況，就可以推測未知的問題。針對關聯規則，如X→Y的蘊涵式，其中，X代表的是關聯規則中的先導（LHS），而Y代表關聯規則的后繼（RHS）。對于挖掘關聯規則的過程，其主要涉及到兩方面內容：一個是要從資料幾何里把高頻項目組找出來；另一個是基于高頻項目組形成針對性關聯規則[4]。

3.1.2統計學分析法在數據庫當中，字段項和字段項之間有兩種關系的存在，其包含了函數關系和關聯關系。在進行數據的分析過程中，所運用到的統計學分析法包含了回歸分析、相關分析、成分分析。在統計學分析法之中，其研究與分析的是研究數據信息的規模、速度、范圍以及程度等對應的數量關系，這樣就可以實現事物與數據之間變化規律、發展趨勢以及相互關系的揭露，并且做好對應數據信息的準確解讀以及未來的預測。基于本質情況來分析，統計學分析法也就是利用數學的方式來建立出對應的數學模型，通過調查的方式來獲取多種數據信息以及對應的資料，最終實現對數理的統計和分析處理，然后形成定量的結論，這就是現階段被廣泛使用的一種科學方法，并且其精確度更佳、客觀性更強，同時科學度也更高。

3.2數據挖掘技術的運用過程

在使用數據挖掘技術的過程中，應著重考慮數據的收集、處理、分析和相應的模型匹配問題，通過具體的、有效的操作實現對計算機網絡病毒的防范。

3.2.1數據收集數據挖掘技術的應用本身和計算機技術的應用是相互匹配的，要基于計算機技術建立數據挖掘過程。在當前的信息時代下，社會之間的相互溝通與交流，就成為信息數據之間的溝通與交流。因此，為了保證數據的安全性，加強對用戶隱私的保護顯得至關重要。通過對數據挖掘技術的應用，能夠完成數據信息的快速收集、分析以及處理，同時也包含了數據信息的歸類以及數據信息的篩選等對應的技術。在當今社會下，人們對于網絡安全的重視度在不斷的提高，并且網絡技術也在持續的更新，在各個行業之中，數據挖掘技術就得到廣泛的使用[5]。對于防范計算機網絡病毒的過程而言，對數據挖掘技術的合理選擇和有效應用就能夠借助數據挖掘的數據收集功能，針對計算機病毒本身構成的數據信息、傳播途徑等做好對應的數據收集處理，這樣就可以將病毒之中存在的不安全信息加以確認。除此以外，通過代碼形式也可以阻止計算機網絡病毒對整個計算機系統的入侵，當計算機系統受到破壞時可以把計算機程序變成其主要的支撐。所以，合理的分析代碼程序，才能夠實現對網絡病毒合理有效的防范。通過數據挖掘技術的使用，就可以直接從大量的數據信息之中進行收集，找到與計算機病毒存在關聯性的病毒代碼程序，然后相對應的進行病毒代碼程序數據的分析處理，這樣就可以將病毒之中存在的安全性問題加以明確。其中以計算機代碼為主要載體的計算機網絡病毒程序在制作環節顯得更加復雜、繁瑣，而病毒代碼程序和普通的計算機軟件之間是存在共性的，所以在實際的制作環節，和計算機軟件的制作也是相互一致的，其劃分為不同的模塊與功能。通過數據挖掘技術的合理使用，就能夠利用分模塊的形式來收集不同的病毒數據信息，并且在對應的收集環節，會有大量網絡收集信息的獲取，這樣就可以對應到特定網絡數據形式以及網絡數據內容的獲取，然后利用網絡模塊的方式，就可以分析處理病毒信息。

3.2.2數據處理和分析在數據收集完成之后，基于統計學的方法來初步的進行處理，分析階段，則主要是強調對于關聯挖掘法的實際應用。如，在某個區域多發掃描侵襲的問題，并且其比例超出60%，這樣就可以了解病毒傳播主要是利用點-面的方式來進行的，同時在對病毒關聯性進行深入挖掘，可以發現網絡病毒的發源地主要集中在公共計算機領域，其占據的比例達到80%。因此，建議對公共計算機領域，例如，網吧、企業等領域的計算機做大規模的掃描，針對可能存在感染的移動設備，也需要將分析和數據處理結果作為基本依據，通過針對性的控制掃描傳播，最終滿足計算機網絡病毒的防范效果，關于數據處理分析以及其防御過程（如圖1所示），有利于針對未知攻擊模塊進行異常分析，從而明確未知攻擊類型，并采取有效的防范措施[6]。

3.2.3模型匹配對于模型的匹配，其本身屬于一項具有較強針對性的網絡安全處理方法，主要體現在：通過分析之后，發現某個區域存在特異性的木馬病毒，將會實施模型匹配，并進行針對性處理。同時，可以對不同地區的計算機網絡安全事件進行收集，然后將其中多件的網絡病毒進行匯總與分析[7]。通過分析之后發現，大約有70%左右的木馬病毒是通過安包裝方式進行傳播，還有一些廣告插件中也會帶有隱藏的病毒，而大小通常在5MB之內。從后續的工作來看，側重于帶有類似特征的數據包，將其輸入到默認的計算機管理軟件當中，可以形成防火墻，在此基礎上，可以對網絡病毒進行有效攔截，并且提出相關的人員做好對應的處理，從而確保計算機和網絡的安全性。以數據挖掘結果而構建的防火墻工作態勢（如圖2所示）[7]。綜上所述，在計算機的病毒防范之中，合理的利用數據挖掘技術，不僅能夠實現對計算機感染相關網絡病毒的有效規避，同時還可以幫助計算機提升其使用的安全性。因此，需要對數據挖掘技術有一個清楚的認識，在具體的操作之中，還需要找準方向，能夠通過各種有效的途徑，如數據處理、模型匹配等，通過這一系列行之有效的措施，最終就可以實現對計算機病毒的有效防范，確保計算機使用的有效性和安全性。

參考文獻

[1]王亞熙，黃家祺.淺析數據挖掘技術在計算機網絡病毒防御中的應用[J].網絡安全技術與應用,2020(09):61-62.

[2]石燕.數據挖掘技術在計算機網絡病毒防御中的應用[J].中國高新科技,2020(17):55-56.

[3]黃煒.基于數據挖掘技術的計算機網絡病毒防御系統設計[J].機電信息,2020(23):140-141.

[4]王曼.計算機網絡安全病毒防御中的數據挖掘技術應用探析[J].科技創新導報,2020,17(20):112-114.

[5]王仡捷.數據挖掘在計算機病毒防御中的應用研究[J].景德鎮學院學報,2020,35(03):22-25.

[6]唐永軍.數據挖掘在計算機網絡病毒防御中的應用研究[J].科技創新與生產力,2019(07):61-63.

[7]王海軍.計算機網絡安全病毒防御中的數據挖掘技術應用探析[J].信息與電腦(理論版),2019(12):229-230.

作者：陳麗 單位：廣安職業技術學院