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數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的信息安全開發(fā)研究

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數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的信息安全開發(fā)研究

摘要:隨著信息技術(shù)的發(fā)展與進(jìn)步,大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)悄然走進(jìn)人們身邊,云計(jì)算技術(shù)的運(yùn)用已經(jīng)隨處可見,并改變和影響著人們的生活。在此基礎(chǔ)上,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)產(chǎn)生并發(fā)展,其在信息安全系統(tǒng)開發(fā)和建設(shè)方面產(chǎn)生重要影響和作用,以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為依托構(gòu)建相應(yīng)的信息安全系統(tǒng)則更加能夠讓網(wǎng)絡(luò)信息建設(shè)可靠、安全。

關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘技術(shù);信息安全系統(tǒng);開發(fā)研究

一、數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)

在數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)中,包含關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、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(tǒng)一事件的查找過程中,另一事件也同樣會發(fā)生相同規(guī)律,兩者之間具有緊密聯(lián)系。聚類分析主要是的是對各個(gè)數(shù)據(jù)內(nèi)在的規(guī)律摸索,以及特點(diǎn)分析,通過對特點(diǎn)和規(guī)律進(jìn)行對比,依照特點(diǎn)和規(guī)律進(jìn)行數(shù)據(jù)源分類,使其成為若干個(gè)數(shù)據(jù)庫。異常檢測指的是對數(shù)據(jù)樣本的范本進(jìn)行建設(shè),利用這一范本,與數(shù)據(jù)源中所存在的數(shù)據(jù)開展對比分析工作,將數(shù)據(jù)中的異常樣本查找出來[1]。在監(jiān)督學(xué)習(xí)中,主要包含分類與預(yù)測兩種形式,利用已知樣本的類型與大小,對新到樣本開展有關(guān)預(yù)測活動。

二、基于數(shù)據(jù)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)行隔離與訪問,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)用戶如果需要進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)資源搜集或者訪問,需要得到相關(guān)授權(quán)。(2)對防病毒技術(shù)進(jìn)行運(yùn)用,由于網(wǎng)絡(luò)安全已受到病毒的嚴(yán)重威脅,應(yīng)當(dāng)對病毒預(yù)警、防護(hù)以及應(yīng)急機(jī)制進(jìn)行建設(shè),確保網(wǎng)絡(luò)的安全性;(3)通過網(wǎng)絡(luò)入侵檢測技術(shù)的應(yīng)用,能夠?qū)Ψ欠ㄈ肭终叩钠茐男袨榧皶r(shí)發(fā)現(xiàn),并依照存在的隱患進(jìn)行預(yù)警機(jī)制的建設(shè)。網(wǎng)絡(luò)安全環(huán)境的建設(shè)還包括對系統(tǒng)安全性開展定期分析,在第一時(shí)間對系統(tǒng)漏洞進(jìn)行查找,并制定有關(guān)解決措施;(4)通過有關(guān)分析審計(jì)工作的開展,可以對計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的各種運(yùn)行活動進(jìn)行記錄,不僅可以對網(wǎng)絡(luò)訪問者予以確定,而且還能夠?qū)ο到y(tǒng)的使用情況進(jìn)行記錄;(5)通過網(wǎng)絡(luò)備份與災(zāi)難恢復(fù)工作,能夠利用最短的時(shí)間回復(fù)已破壞的系統(tǒng)。2.保證數(shù)據(jù)挖掘信息安全的策略。安全的數(shù)據(jù)挖掘信息指的是數(shù)據(jù)挖掘信息的儲存、傳送以及運(yùn)用工作的安全性。在數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)完整性技術(shù)、數(shù)據(jù)傳輸加密技術(shù)以及防抵賴性技術(shù),使數(shù)據(jù)挖掘信息傳送的安全性得到充分保障。數(shù)據(jù)挖掘信息運(yùn)用的安全性指的是針對網(wǎng)絡(luò)中的主體,應(yīng)當(dāng)開展有關(guān)驗(yàn)證工作,預(yù)防非授權(quán)主體對網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行私自運(yùn)用。3.基于數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)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型這三要素,通過三要素之間的隨意指定或組合,都能夠?qū)⒕邆湟欢ㄒ饬x的網(wǎng)絡(luò)攻擊態(tài)勢反映出來。(2)事件預(yù)測機(jī)制。對某一事件的發(fā)展情況進(jìn)行跟蹤,通過數(shù)據(jù)聚類算法的應(yīng)用,對依照網(wǎng)絡(luò)事件所構(gòu)建的模型進(jìn)行分析,進(jìn)而做出判定。一般來說,規(guī)模比較大的網(wǎng)絡(luò)事件中,擴(kuò)散一般是其所呈現(xiàn)的重要特征。(3)可控?cái)?shù)量預(yù)測模型。利用對事件中受控主機(jī)狀態(tài)增長數(shù)量進(jìn)行觀測,判斷該事件的感染能力。所謂的受控主機(jī)狀態(tài)增長指的是,先前未檢測出主機(jī)受到某類攻擊,利用有關(guān)檢測,對其狀態(tài)變化增長情況予以發(fā)現(xiàn)[2]。(4)分析處理模型。通過分析處理模型,能夠科學(xué)分析運(yùn)營商事件處理反饋情況,并對其針對被控主機(jī)的處理能力進(jìn)行判定。利用對所有運(yùn)營商所開展的綜合評估,能夠?qū)ζ涔茌牱秶鷥?nèi)的主機(jī)處理能力予以綜合判斷。(5)網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)分析模型。針對網(wǎng)絡(luò)事件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,通過分析構(gòu)建相應(yīng)模型,結(jié)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)境的營造創(chuàng)造條件。其運(yùn)行過程主要包括兩個(gè)階段:① 在學(xué)習(xí)階段中,用戶主要是對事件進(jìn)行確定,并在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中進(jìn)行定義,對各個(gè)時(shí)間段所發(fā)生的安全事件數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。一般來說,統(tǒng)計(jì)以小時(shí)為單位,單位時(shí)間內(nèi)的安全事件平均數(shù)為x,方差為σ。② 在實(shí)時(shí)檢測階段中,根據(jù)時(shí)間間隔各類安全事件的數(shù)量ix對安全事件數(shù)量是否出現(xiàn)異常情況進(jìn)行判定,                           正常的安全事件數(shù)量                           輕度異常的安全事件數(shù)量                           中度異常的安全事件數(shù)量                           重度異常的安全事件數(shù)量在建設(shè)模型的過程中開展有關(guān)配置工作,依據(jù)不同的情形,對該參數(shù)進(jìn)行調(diào)整,各類安全事件數(shù)量異常的最高值也就是安全事件數(shù)量指標(biāo)值。

三、結(jié)語

云計(jì)算和大數(shù)據(jù)時(shí)代都對信息技術(shù)提出了更高的安全要求和標(biāo)準(zhǔn),網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)的構(gòu)建影響著人們的生活和生產(chǎn),并對相關(guān)的數(shù)據(jù)起到重要保護(hù)作用。結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行信息安全系統(tǒng)的開發(fā)和建設(shè),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(xiàn)

[1]趙悅品.網(wǎng)絡(luò)信息安全防范與Web數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].現(xiàn)代電子技術(shù),2017,40(04):61-65.

[2]梁雪霆.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)病毒防御技術(shù)研究[J].科技經(jīng)濟(jì)市場,2016(01):25.

作者:張麗霞 單位:菏澤學(xué)院計(jì)算機(jī)學(xué)院