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數(shù)據(jù)挖掘技術在網(wǎng)絡病毒防御中的運用論文

時間:2021-04-25 13:35:10 畢業(yè)論文范文 我要投稿

數(shù)據(jù)挖掘技術在網(wǎng)絡病毒防御中的運用論文

  摘要:互聯(lián)網(wǎng)技術的應用與普及在很大程度上改變了信息傳播的方式, 給人們的生產(chǎn)生活帶來極大便利, 但是在帶來便利的同時, 也帶來了一定的安全隱患, 網(wǎng)絡病毒的入侵給計算機程序以及數(shù)據(jù)帶來嚴重威脅。為了進一步保障計算機網(wǎng)絡安全運行, 必須采取相應的防御手段與措施。針對計算機網(wǎng)絡病毒的特點, 分析了數(shù)據(jù)挖掘技術在計算機網(wǎng)絡安全防御系統(tǒng)中應用的可行性與必要性, 對數(shù)據(jù)挖掘技術在計算機病毒防御中的實際應用做出具體研究。

數(shù)據(jù)挖掘技術在網(wǎng)絡病毒防御中的運用論文

  關鍵詞:計算機安全; 網(wǎng)絡病毒; 數(shù)據(jù)挖掘;

  0 引言

  計算機網(wǎng)路病毒屬于一種惡意攻擊的執(zhí)行代碼, 往往會利用計算機網(wǎng)絡系統(tǒng)中的漏洞入侵用戶終端。計算機網(wǎng)絡具有明顯的開放性, 所以病毒可以以非?斓乃俣冗M行傳播, 容易給用戶造成非常嚴重的經(jīng)濟損失甚至導致整個網(wǎng)絡系統(tǒng)的癱瘓。數(shù)據(jù)挖掘技術主要是從大型的、噪雜的、擁擠的空間中提取不被人知的數(shù)據(jù), 這些數(shù)據(jù)都是有用的潛在信息。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術存在一定的局限性。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的快速發(fā)展, 將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘與互聯(lián)網(wǎng)相結合所產(chǎn)生的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)挖掘技術已經(jīng)普遍運用于計算機病毒防御系統(tǒng)中, 使計算機網(wǎng)絡的安全性得到提高, 確保計算機網(wǎng)絡能夠穩(wěn)定運行。

  1 計算機網(wǎng)絡病毒特點

  1) 擴散快

  計算機網(wǎng)絡病毒與網(wǎng)絡之間存在密切聯(lián)系, 計算機病毒可以通過多種途徑對計算機網(wǎng)絡進行蓄意破壞或入侵, 主要方式包括不良網(wǎng)頁、系統(tǒng)漏洞、電子郵件等。

  2) 破壞性強

  網(wǎng)絡病毒具有較強的破壞性, 人們所接觸到的網(wǎng)絡病毒大多是對其他相關技術有很強的依賴性, 像木馬技術和網(wǎng)客技術等, 這類病毒往往是混合型病毒, 對病毒的檢測非常困難, 很容易導致計算機內部重要信息泄露, 甚至造成系統(tǒng)癱瘓。極大程度破壞計算機運行的穩(wěn)定性。

  3) 種類繁多

  計算機網(wǎng)絡病毒種類繁多, 變化也比較快, 大部分網(wǎng)絡病毒都很容易制作與生產(chǎn), 許多病毒都是借助高級程序而進入電腦系統(tǒng)中, 對病毒的`編寫非常容易, 僅僅需要變換幾個簡單的指令就會產(chǎn)生不同類型的電腦病毒, 所以, 網(wǎng)絡病毒種類繁多, 而且存在不確定性。

  4) 針對性強

  隨著計算機網(wǎng)絡的不斷發(fā)展, 計算機病毒的產(chǎn)生目的也在發(fā)生著變化, 傳統(tǒng)的網(wǎng)絡病毒僅僅是編寫者為了體現(xiàn)自身的高超技術, 是一種心理扭曲所造成的負面影響。而當前的計算機網(wǎng)絡病毒具有一定的針對性, 攻擊性非常強, 已經(jīng)開始向商業(yè)盈利方向轉變, 病毒的編寫人員也會通過制造病毒而獲取利益。

  2 數(shù)據(jù)挖掘技術在網(wǎng)絡病毒防御中的技術可行性

  計算機網(wǎng)絡病毒首先感染到主機, 然后再進行擴散傳播, 在傳播的過程中, 病毒會入侵用戶的操作系統(tǒng), 然后掃描用戶信息以及用戶網(wǎng)絡中所存在的其他用戶信息, 最終進行破壞、竊取信息等操作。這些異常的行為恰好可以為數(shù)據(jù)挖掘技術提供支持, 通過數(shù)據(jù)挖掘技術可以抓取并且分析網(wǎng)絡過程中的數(shù)據(jù), 根據(jù)數(shù)據(jù)的分析結果, 對網(wǎng)絡中存在異常問題的銀發(fā)原因進行診斷, 從而幫助用戶選擇合適的策略來進行安全防護, 及時的阻止或消除防落病毒。

  為了更好的實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘技術, 需要進一步分析網(wǎng)絡病毒的感染與傳播, 把相關的依據(jù)提供給數(shù)據(jù)挖掘技術。例如, 計算機受到蠕蟲病毒感染, 首先要對主機進行掃描, 與此同時在計算機防御系統(tǒng)建設方面構建一個突破口, 將數(shù)據(jù)挖掘技術作為基礎, 構建全新的防御系統(tǒng), 在通常情況下, 由以下幾個部分構成:數(shù)據(jù)源模塊, 數(shù)據(jù)挖掘模塊, 決策模塊, 預處理模塊, 規(guī)則庫模塊以及防御模塊, 主要的工作原理在于網(wǎng)絡, 在數(shù)據(jù)源形成之后, 由預處理模塊進行處理, 記錄網(wǎng)絡信息傳播病毒, 形成一定的免疫能力, 以后一旦有類似病毒入侵, 就會及時報警, 通過防御系統(tǒng)對主機進行保護。

  3 網(wǎng)絡病毒防御中數(shù)據(jù)挖掘技術的應用分析

  數(shù)據(jù)挖掘技術主要是對功能覆蓋范圍內的所有數(shù)據(jù)進行分類與分析, 查找到數(shù)據(jù)中存在的潛在關系。數(shù)據(jù)挖掘技術以及應用過程如圖1所示:

  圖1 數(shù)據(jù)挖掘結構圖

  當數(shù)據(jù)模式確定以后, 相關的挖掘引擎都會按照知識庫的相關要求對數(shù)據(jù)進行分析與歸類, 然后查找規(guī)律和特點, 為后期的數(shù)據(jù)分析提供支持。在網(wǎng)絡病毒防御系統(tǒng)中所構建的數(shù)據(jù)挖掘技術主要包含五個模塊:數(shù)據(jù)源模塊、數(shù)據(jù)挖掘模塊、規(guī)則庫模塊、預處理模塊、決策模塊。

  3.1 工作原理

  1) 數(shù)據(jù)源模塊。數(shù)據(jù)源模塊的主要工作在于將網(wǎng)絡所截獲的數(shù)據(jù)包傳送到主機, 數(shù)據(jù)源模塊中最原始的數(shù)據(jù)包存在包括與某個特定數(shù)據(jù)相關的數(shù)據(jù)結構, 處于數(shù)據(jù)源模塊中的抓包程序接收數(shù)據(jù)包, 然后移交給預處理模塊, 從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)的預處理目的。

  2) 預處理模塊

  由數(shù)據(jù)源模塊所收集到的信息交給預處理模塊進行歸類和分析, 轉化為可以被識別處理的統(tǒng)一數(shù)據(jù), 可以按照數(shù)據(jù)包中的IP地址、端口信息等進行歸納與總結, 通過數(shù)據(jù)預處理模塊可以有效的縮短數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘所需要的時間, 提高挖掘效率, 增強數(shù)據(jù)的辨識度。

  3) 數(shù)據(jù)挖掘模塊

  數(shù)據(jù)挖掘模塊屬于挖掘技術的核心模塊, 主要包括數(shù)據(jù)的挖掘算法、事件庫兩個部分。利用數(shù)據(jù)挖掘算法能夠對數(shù)據(jù)收集所生成的事件庫進行分析與歸納, 最終形成特征明顯的分析結果。

  4) 規(guī)則庫模塊

  在網(wǎng)絡病毒出現(xiàn)之后, 規(guī)則庫模塊主要對以往的網(wǎng)絡病毒進行挖掘、識別、分類后得到一類規(guī)則集。其中記錄著網(wǎng)絡病毒的相關信息, 這些信息可以用于指導挖掘計算機網(wǎng)絡中尋在的其他病毒, 也可以對新識別的病毒進行分類, 進一步來完善數(shù)據(jù)挖掘規(guī)則庫, 為以后計算機病毒的特征分析提供大力支持。

  5) 決策模塊

  通過數(shù)據(jù)挖掘而形成的數(shù)據(jù)庫與規(guī)則庫通過決策模塊進行匹配, 在結果數(shù)據(jù)庫中如果存在于規(guī)則庫中相似度高的數(shù)據(jù)信息, 則證明了該數(shù)據(jù)信息具有病毒的相關特征, 有可能存在病毒, 如果相似度不高, 則證明數(shù)據(jù)包中存在的病毒具有新的特性, 是一種新類型的病毒, 需要將該病毒納入一個新的規(guī)則庫。

  3.2 基于數(shù)據(jù)挖掘技術的計算機網(wǎng)絡安全病毒防御系統(tǒng)構建

  1) 關聯(lián)規(guī)則

  關聯(lián)對則是在數(shù)據(jù)庫中存在一類可以被關聯(lián)的知識, 數(shù)據(jù)庫中所存在的變量之間具有一定的規(guī)律性, 數(shù)據(jù)挖掘主要由因果關聯(lián)、時序關聯(lián)以及簡單關聯(lián)三種關聯(lián)組成, 分析這三種關聯(lián)主要為了發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中的關聯(lián)網(wǎng), 挖掘數(shù)據(jù)之間存在的關系。

  2) 聚類分析

  該分析需要把數(shù)據(jù)包分解為不同組, 每個組都有相似的特征, 不同組別之間又存在不同特征, 通過聚類數(shù)據(jù), 可以識別數(shù)據(jù)分布中的疏密情況, 使全局模式都能夠得到呈現(xiàn), 數(shù)據(jù)之間的屬性也會得到體現(xiàn)。

  3) 分類分析

  分類分析是在預先設定的幾個分類中把個體根據(jù)類別進行納入, 主要是為了利用統(tǒng)計方法和機器學習方法對分類模型進行構造, 利用分類規(guī)則來對數(shù)據(jù)進行分類。

  4) 異類分析

  主要分析數(shù)據(jù)庫中不同點比較明顯的數(shù)據(jù), 這些數(shù)據(jù)大多與常規(guī)數(shù)據(jù)偏離, 在異類分析中主要包括發(fā)現(xiàn)孤立點和分析孤立點, 發(fā)現(xiàn)與一般數(shù)據(jù)相比價值更高的數(shù)據(jù)可能性會更大。

  3.3 決策樹挖掘

  決策樹是一種樹形狀的圖, 由多個節(jié)點構成, 每個內部節(jié)點都是一個性質測試, 每個樹枝代表一個檢測結果, 葉子上的節(jié)點代表不同形式的狀態(tài)分配。在分類樹中最基本的運算法則是ID3和C4.5.這兩種方法都是從上到下樹的結構。以下是使用決策樹分類算法未知程序是病毒還是非病毒進行分類。其流程如圖2所示。

  具體說明:惡意病毒的決策條件

  條件1:惡意程序有破壞的能力。

  條件2:惡意程序有傳染的能力。

  條件3:惡意程序有隱藏的能力。

  檢測病毒程序的步驟

  第一步:如果某個程序有破壞能力, 就會到達節(jié)點1.否則到達葉節(jié)點1, 并且判斷出該程序為非惡意程序。

  第二部:到達節(jié)點1的惡意程序具有傳染能力, 就會到達節(jié)點2, 不就有傳染能力的情況下到達葉節(jié)點1, 并且能夠判斷該惡意程序為非病毒程序。

  第三步:惡意程序到達節(jié)點2, 如果該程序具有隱藏能力, 則可以判定該程序為病毒, 否則該程序為非病毒程序。

  防御計算機病毒系統(tǒng)的重要作用在于第一時間捕捉到樣本, 為用戶提供正確的解決方案。決策樹模型可以減輕傳統(tǒng)防病毒工程中手工分揀的負擔, 讓分析員優(yōu)先分析更近似于病毒的樣本, 提高分析處理的效率。

  4 總結

  互聯(lián)網(wǎng)在人們生產(chǎn)生活中所應用的領域越來越廣, 涉及到金融、財產(chǎn)以及人際關系的內容越來越多, 數(shù)據(jù)挖掘技術在計算機網(wǎng)絡安全防御系統(tǒng)中的地位越來越重要。數(shù)據(jù)挖掘技術基于大數(shù)據(jù)模塊更多的運用在計算機網(wǎng)絡詐騙防護、危機評估等。有效的檢測病毒的各種入侵活動。數(shù)據(jù)挖掘技術充分反應了當前防病毒工具的現(xiàn)進性, 能夠準確的預測、檢測病毒的入侵形式和數(shù)量。在對電腦系統(tǒng)的防御中, 數(shù)據(jù)挖掘技術扮演著“守護者”的重要角色。所以病毒防范系統(tǒng)的分析與應用具有遠大的戰(zhàn)略性意義。

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