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摘要：

當前，在計算機網絡病毒的防范技術當中，數據挖掘技術的廣泛使用可以迅速對其所處范疇內的數據資料進行搜集和分類，進一步為計算機病毒有關信息提供有效的依據。該作筆者針對數據挖掘技術在計算機網絡病毒防范技術中的運用作出了研究與分析。

關鍵詞：

數據挖掘技術；計算機；網絡病毒防御技術；分析與應用

伴隨著社會經濟的迅速發展，計算機技術得到了越來越廣泛的應用，當前已經進入到一個嶄新的網絡時代，與此同時，由于計算機技術的發展進步，和計算機網絡始終保持著密切聯系的計算機網絡病毒技術也不斷興起，甚至達到了一個更高的階段，這給計算機網絡系統安全造成了巨大威脅，另外，也給眾多計算機網絡用戶帶來嚴重的損失。所以說，計算機網絡病毒防范技術自始至終都是我們非常重視的話題。數據挖掘技術作為一種創新性的計算機技術，用于計算機網絡病毒的防御體系中能夠快速解決現階段勢頭迅猛的蠕蟲病毒，從而有力地保證計算機網絡系統的安全。

一、計算機網絡病毒的基本特征

首先，計算機網絡病毒種類多種多樣，多樣性特征十分明顯。計算機網絡病毒的研究及開發并不存在過多難度，簡單的幾個編程命令便能夠開發出多種多樣的計算機網絡病毒，特別是對于一些技術水平較高的程序編寫人員來說，不難完成計算機網絡病毒程序的開發及編輯工作，并且網絡病毒的增加和繁衍速度令人意想不到。其次，計算機病毒的傳播途徑有很多種。計算機網絡系統的傳播方式多種多樣，網絡病毒在網絡系統漏洞中的傳播是最為普遍的一種傳播形式，計算機網絡病毒程序借助對互聯網遠程主機系統的搜索及掃描，同時，利用系統本身的漏洞實現對計算機的控制目的。除此之外，也存在經由對文件夾的掃描和搜索，來復制各種各樣的病毒，從而實現侵入網絡系統的根本目的。再次，計算機網絡病毒具有很強的針對性。尤其是在計算機網絡技術發展的最早階段，計算機網絡病毒根本目標就是干擾網絡技術人員的編程工作，由于計算機技術的迅速進步，計算機網絡病毒的研發技術及功能作用也出現了極大變化，現階段，計算機網絡病毒的設計與研發已經步入到了商業化階段，具有針對性的系統破壞行為變得越來越猖獗，例如：經由對個人網銀賬號及密碼的竊取等手段來獲得大量的非法利益。

二、數據挖掘技術的基本概述及其可行性分析

我們通常所說的數據挖掘技術指的是借助對其所處的有限范圍內的一切數據進行有效收集、分類及相關整理，接著對是否存在某種潛在的聯系及數據規律做出判定，通常可以分為以下三個環節，首先是數據的搜集和準備；其次是總結數據之間存在的規律；另外，就是展現數據規律。數據挖掘技術的基本應用結構如下圖所示：如上圖所示，在設置好數據挖掘的具體模式后，技術系統當中的搜索引擎便會以數據庫當中的標準為參照，對已經準備好的數據資料進行數據分析及數據整理分類，尋找到多個數據之間具有的聯系和有關的數據規律，目的是為了作為以后數據分析的有效參照，數據挖掘技術是一項非常綜合、系統的挖掘技術及數據應用技術，工作環節非常繁瑣，操作流程也比較復雜，其中存在大多數的準備環節及規劃任務，數據挖掘技術的關鍵性任務是數據資料的預處理工作，對數據的預處理工作是數據挖掘技術的前提基礎，也是后期進行數據分析工作的必須條件。要想使數據挖掘技術更好地發揮作用，必須深入掌握網絡病毒的制作及傳播過程，進而把有關參照提供給數據挖掘技術，像計算機由于蠕蟲病毒的感染，必須對網絡上的主機進行徹底掃描，這一點是非常必要的。另外，將數據挖掘技術作為突破口，構建出一個嶄新的網絡病毒防御系統，如若出現非法入侵的現象，也可以第一時間報警，同時做好主機的保護防御工作。

三、計算機網絡病毒防范中數據挖掘技術的應用

（一）數據挖掘技術的構成在計算機網絡病毒的防范過程中，主要的數據挖掘技術一般包含以下五個模塊：數據源模塊、數據挖掘模塊、規模庫模塊、預處理模塊及決策模塊，這五個模塊相互聯系、相互影響，共同構成了一個完整的數據挖掘體系，同時構成了網絡病毒防范體系。下面我們對這五個模塊進行具體的論述：首先，數據源模塊。這一模塊的關鍵就在于抓包程序。具體來講，就是把借助網絡形式所獲取到的數據包輸送到主機上，數據源模塊中包括初始的網絡數據包，數據包內包含同某個特定數據有關聯的數據結構，處于數據源模塊中的抓包程序負責數據包的接收任務，緊接著把接收到的數據包交于預處理模塊，從而達到數據的預處理目的。其次，預處理模塊。預處理模塊指的是對數據源模塊環節的進一步深入。預處理模塊接收到移交于數據源模塊的數據資料后，經由對這些資料的詳細研究、轉換及處理，進行具體的分類，令數據資料在進行轉換后可以被自動識別并處理。在預處理模塊環節結束后，除了能夠迅速減少挖掘數據的操作時長外，也能夠盡量減少數據分析所花費的時間，有效地提升數據的識別程度和精確度。比如說，通過查詢數據包中的源IP地址、目標IP地址和端口信息等有關數據信息，完成對數據的有效整理、分類及其他操作，也就是實現對數據的預處理操作。第三，規則庫模塊。規則庫模塊一般是在計算機網絡病毒出現后進行使用，這種模塊通過對數據的深入挖掘，基本特征的辨別，以及聚類分析等途徑來完成規則集的獲取工作，若是在規則集內有關于某種網絡病毒調整屬性等信息的詳細記載，可以在數據挖掘指導工作中把相關記載有效運用，同時可以剖析網絡中可能存在的一些隱性病毒，從而實現有力抵御網絡病毒的根本目的。此外，在規則庫這一模塊當中，我們也能夠借助聚類分析等手段來辨別計算機網絡病毒。通常情況下，在早已劃分好但是尚未進行標記的數據集當中結合此種操作方法。聚類分析方法可以對此數據集進行總結，令其變為多個小組，接著劃分出差異程度最小的一組數據，這些小組之間的較大數據差異會令我們意想不到，對于數據挖掘技術而言，一般就是借助聚類分析的數據分析手段。聚類分析數據除了可以使得數據挖掘規則庫獲得較大改進和完善，也可以提供精確并且有效的數據，對各種網絡病毒的基本特點作出分析。第四，數據挖掘模塊。所謂數據挖掘模塊，指的是借助數據挖掘的算法對數據庫資料進行嚴謹的剖析，事件庫通常是由很多相互關聯的請求記錄構成的。數據挖掘模塊是數據挖掘技術整體構成中最為重要的一項內容。具體而言，數據挖掘模塊通常包含數據挖掘算法及事件庫，選取數據挖掘算法能夠搜集有效數據組成事件庫，進一步對數據進行總結和分類，最終構成明顯清晰的研究結果。另外，就是決策模塊。決策模塊依靠數據挖掘的方式組成數據庫，在數據匹配的前提下連接規則庫。在數據庫之后，如果出現信息和規則庫間密切程度較高的情況，則表明決策模塊中的信息有病毒特征，在很大程度上表明已經感染了某種病毒，如果規則數據和存在于結果數據庫中的數據未能匹配，那么就說明在此數據包中存在具有新型特征的網絡病毒。因此，向規則庫中引入這種病毒就顯得十分關鍵。

（二）數據挖掘技術下的病毒防范體系第一點，關聯規則。它是指在數據庫中存在一類可以被關聯的知識，也就是說若在數據庫當中出現兩個及以上變量的取值存在一定聯系，則說明這些數據間擁有一定程度的聯系，數據挖掘技術通常是由因果聯系、時序聯系及簡單聯系三種關聯構成，針對以上的內容，要想發掘出數據庫中存在的具體聯系，就必須在遵循數據關聯規則的前提下，進一步剖析數據間存在的關聯。其次，聚類分析。這種方法需要把截獲的數據包進行分解，同時劃分成多個小組，對于每個小組而言，有某一個或幾個相似特點，然而不同小組間又具有多種特點，借助聚類分析的形式，可以提早辨別數據分布中的疏密狀況，令全局分布模式可以整個呈現出來，也使得數據屬性之間擁有的聯系充分展現。第三，歸類分析。歸類分析指的是在預先設定的幾個分類中把個體依照類別進行歸類，這樣做的根本目的就是借助各種統計手段和機器學習方法等對分類模型進行構建，在某個特定的映射數據庫體現數據，緊接著利用這種分類規則對其他一些數據進行有效分類。第四點，異類分析。異類分析也稱為孤立點分析，是指分析數據庫當中不同點較為明顯，同時和其他數據偏離比較明顯的數據。這里所需要進行分析的數據也就是同常規模式所背離的數據。在異類分析當中，一般包括發現孤立點以及對孤立點進行分析，發現孤立點通常會出現有悖常理的結果，在分析孤立點的環節當中，發現和一般數據相比價值更高一些的數據，其可能性也會更大一些。還有一點，序列分析。這種分析模式指的是對數據進行動態操作的一種統計性方法，序列分析通過對隨機數據序列間存在的某種規律進行分析，并尋找到事件庫中呈現的病毒數據序列。

四、結束語

綜上所述，現階段計算機網絡技術擁有非常廣泛的使用空間，在其實際使用過程中需要加強對網絡病毒的防范和重視，選用積極有效、具有針對性的措施來預防網絡病毒，在日常的使用環節中必須借助對數據挖掘技術的應用來更好地防范計算機病毒，防止計算機由于受到網絡病毒的侵入而縮短使用壽命，保障計算機安全、正常的運行。

參考文獻

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[3]趙松.基于數據挖掘技術的計算機網絡病毒防御系統設計[J].無線互聯科技,2014（8）.

作者：潘曉萌 牛全興 單位：河南職業技術學院