梧州市中医医院 广西壮族自治区 543000
摘要：基于目前互联网技术的快速发展以及相应的计算机网络病毒的同时进步和发展，文章提出了采用数据挖掘技术来作为计算机网络病毒防御技术的解决方法。此外，还介绍了数据锯切技术的组成和原理，基于计算机网络病毒特征来对数据挖掘技术的计算机网络病毒技术进行研究和分析。
关键词：数据挖掘技术；计算机网络病毒；防御技术
1引言
在目前互联网技术在快速发展以及信息化相关技术在不断进步的同时，不仅改变了信息的传播方式，而且也改变了人们的日常生活和生产方式，给人们的生产和生活带来了极大的便利。但是与此同时，计算机网络病毒技术也在随之进行发展并威胁人们的信息安全，而且计算机网络病毒还具有种类和传播方式多样性的特点，因此研究计算机网络病毒的防御技术也成为在目前互联网技术快速发展同时的研究重点。其中的数据挖掘技术是目前比较新型的防御技术，其主要就是对计算机网络中的数据进行挖掘和分析之后来对计算机网络病毒进行防御，实现对人们欣喜安全的保障。文章就针对计算机网路病毒的特征来对数据挖掘技术的应用进行研究。
2数据挖掘技术
数据挖掘技术中数据挖掘的主要任务是描述和预测，其基本的定义就是在大量的数据中对潜在的、未知的、隐含的但是富有价值的信息进行寻找。在进行数据挖掘的过程中，主要会进行数据收集、数据的预处理和数据清洗、数据挖掘，之后进行模型的建立，且在此基础上开展模型的评价工作。其中的数据收集和数据预处理、数据清洗的过程就是数据挖掘的准备过程，其主要的作用就是对相关价值信息进行收集以及对这些数据进行编码。在其中的数据挖掘阶段，则主要是通过各种挖掘方法以及不同的算法来对具有较高准确度的预测模型进行获取。而在租后的模型建立和评价阶段，就是对分析结果进行显示的阶段。在此阶段中需要按照不同用户的要求来对不需要的冗余信息进行剔除，然后在对数据挖锯算法进行反复应用的同时，实现对数据的优化以及信息的反馈。
数据挖锯技术目前在各个领域和行业中被广泛使用和开发。这主要是由于其具有较高的数据处理效率以及处理和挖掘准确性，此外还具有可预见性的优点，不仅在其他的制作行业、财务金融保险行业以及销售行业等领域中，而且在网络安全领域中，以及其中的海量数据分析、病毒检测以及信息提取和预测方面有着广泛的应用。但是在目前上述各个领域中进行数据挖掘技术的应用中也表现出了各种问题，主要就是表现出多样性的数据源形式以及容易导致数据缺失的问题。针对海量数据挖掘效率和准确率低的问题。数据挖掘系统的交互性比较差的问题。还有存在数据挖掘算法的可伸缩性和效率需要再突破的问题。在此技术应用中出现上述问题之后，更是需要加大对此技术的研究来对上述问题进行改进和解决。
3计算机网络病毒特征分析
计算机网络病毒所表现出来的特征主要有以下几个方面：一是具有种类多样性的特征。这主要是由于目前针对计算机网络病毒的设计和开发的难度比较低，通常在对此种病毒进行设计和开发时仅仅通过几个简单程序的编写就可以实现。对于目前数量越来越多的高级程序编写人员来说，进行计算机网络病毒程序的编写和修改属于比较简单的操作，这也是导致目前计算机网络病毒在这些所谓“黑客”的不断修改中也会导致网络病毒的种类增长和繁殖速度不断加快。二是具有多样性的传播形式。这主要是由于此种病毒是基于计算机网络上的病毒，与计算机网络有着密不可分的关系，在网络病毒传播过程中，它可以通过网络电子邮件，网络系统漏洞和糟糕的网页传播和破坏计算机网络系统。目前最为常见的网络病毒传播方式就是通过网络系统漏洞进行传播，其原理就是通过计算机网络病毒程度来对Internet远程主机系统进行搜索和扫描，在扫描出系统漏洞之后就会通过网络病毒程序来对此计算机进行控制。还可以实现对此计算机上文件夹的扫描以及对此病毒进行复制，实现对网络系统的入侵。三是具有针对性的特点。尽管目前计算机网络病毒在不断更新和改进，但是其主要的目的就是对网络技术人员的程序编写进行干扰。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆但是在此针对性目的的基础上也演化出不同的计算机网络病毒开发技术和功能作用，此外还出现了计算机网络病毒的设计和开发开始想商业化方向发展的趋势。与此同时可以实现对计算机网络系统的针对性破坏，还可以实现对网银账号和密码等进行盗用来实现非法获取利益的目的。
4数据挖掘技术的计算机网络病毒防御技术
4.1数据挖锯技术的构成
目前针对计算机网络病毒起到防御作用的数据挖掘技术主要有以下几个模块构成：一是数据预处理模块。通过此模块可以实现对数据挖掘技术中数据挖掘和数据分析之间的处理操作，还可以实现数据挖掘效果的整体提高。在对此模块导入之后可以对数据进行分析归类和变换，主要是将数据项可以被系统识别和处理的数据进行转换。在应用此模块开展数据集合、归纳和处理等流程的过程中，主要的依据就是目标IP地质、源IP地质、端口信息等数据包中的信息内容。
二是决策模块。在数据挖掘技术中此模块的主要作用就是构件数据库并且匹配数据，并且将数据库和规则库进行联系。当存在与规则库高度相关的信息时，它表示决策模块中存在网络病毒并且可能感染计算机。但是如果经过匹配之后没有发现能够与之匹配的数据，则可以说明此决策模块中的病毒是具有新型特征病毒带的病毒。此时，新病毒的特征被引入规则库，形成了一种新的规则。
三是数据收集模块。在对充分的数据信息进行提供之后通过数据收集才能实现数据模块的功能。其蛀牙偶就是抓取和收集计算机网络中的数据包，而且在对此数据信息进行收集之后会具有一定的数据结构和重要的功能信息。
四是数据挖掘模块。该模块收集相关数据以形成事件库，并需要对事件库进行分类和组织，以实现更准确的数据结构获取。
五是规则库模块。其主要是对数据挖掘信息库进行优化来讲病毒分析数据向系统提供。在计算机系统中出现网络病毒时会对其进行数据分析和识别、挖掘，而且在挖掘过程中会通过获取的规则集对病毒特征进行调整和盖板，然后在数据挖掘中对此记录进行继续使用。也就是会分析计算机系统中的潜在网络病毒来实现病毒防御的目的。
4.2网络病毒防御系统
此系统在运行时主要会经历以下三个操作过程：一是关联规则分析。此操作过程就是在可以被发现的知识中进行取值处理，如果针对此类数据的处理结果显示数据存在一定的规律，也就是证明这些数据之间存在关联。本文描述的技术所显示的关联主要包括简单关联，时间序列关联，因果关联等。二是聚类分析。在此过程中就是按照数据的类别和特点对其进行分解来对数据信息进行获取，在经过此操作之后就可以实现对数据分布情况尤其是疏密情况进行了解。也就是通过此分析来对组与组之间的数据关系和全局的分布模式进行呈现。三是分类分析。此操作就是对数据个体进行分类和处理，经过处理之后将其处于预先设定的类别中，通过此操作可以进行数据分类模型的建立，所采用的方法就是多种及其学习方法和统计方法等，还会对相关的计算机处理技术进行应用，基础和对象就是数据库中的数据，然后在此操作的基础上对数据进行分析和归类。
5结语
在目前我国的计算机技术和网络技术在快速发展的同时，人们的日常生产和生活中已经离不开这些先进技术。但是，在应用此技术时，它也容易受到计算机病毒的攻击。本文就针对目前的计算机网络病毒提出了采用数据挖掘技术来进行防御。此技术就是对病毒的特性进行利用来对病毒进行判断、匹配以及数据记录，并作为新兴病毒防御的数据参考，实现计算机病毒防御能力的提高。
参考文献：
[1] 郑刚. 数据挖掘技术在计算机网络病毒防御中的应用探讨[J]. 信息与电脑, 2016(3):25-25.
[2] 梁雪霆. 数据挖掘技术的计算机网络病毒防御技术研究[J]. 科技经济市场, 2016(1):25-25.
[3] 张玉英. 基于数据挖掘技术的计算机网络病毒防御技术[J]. 电子技术与软件工程, 2017(15):222-223.
论文作者:李智华
论文发表刊物:《科技新时代》2019年3期
论文发表时间:2019/5/8
标签：病毒论文; 计算机网络论文; 数据论文; 数据挖掘论文; 技术论文; 模块论文; 网络论文; 《科技新时代》2019年3期论文;