張　燕

（寧夏工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院，寧夏銀川750021）

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數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)病毒防御中的應(yīng)用探究

張燕

（寧夏工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院，寧夏銀川750021）

［摘要］隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)信息與數(shù)據(jù)安全變得越來(lái)越重要，這關(guān)系各個(gè)領(lǐng)域的網(wǎng)絡(luò)隱私安全。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一種旨在提高互聯(lián)網(wǎng)信息安全的技術(shù)，它可以有效地提高互聯(lián)網(wǎng)的信息安全和病毒防御。本文對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)（Net Data Mining）NDM進(jìn)行描述和探索，探究計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)病毒防御中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的一些關(guān)聯(lián)工具和結(jié)構(gòu)，重點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘算法進(jìn)行描述，如決策樹(shù)、關(guān)聯(lián)規(guī)則等，這些有助于加強(qiáng)病毒的防御，最后通過(guò)模型來(lái)解決計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)病毒防御中的問(wèn)題。

［關(guān)鍵詞］數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；計(jì)算機(jī)；網(wǎng)絡(luò)病毒；防御系統(tǒng)；應(yīng)用研究

隨著互聯(lián)網(wǎng)牽涉面越來(lái)越集中，涉及到金融、財(cái)產(chǎn)和人際的內(nèi)容愈來(lái)愈多，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)病毒防御系統(tǒng)的構(gòu)建應(yīng)用中愈來(lái)愈重要。數(shù)據(jù)挖據(jù)技術(shù)基于大數(shù)據(jù)模塊模式更多地應(yīng)用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的詐騙防護(hù)、危機(jī)評(píng)估等，可以有效地檢測(cè)病毒的活動(dòng)與入侵。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)反映了當(dāng)前分析工具的進(jìn)步，可以預(yù)測(cè)、檢測(cè)病毒的入侵形式和數(shù)量，以及目的行為。在個(gè)人隱私空間和社會(huì)公共空間的隱私保護(hù)中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)扮演著“守護(hù)者”的角色，如銀行數(shù)據(jù)防病毒入侵系統(tǒng)、保險(xiǎn)數(shù)據(jù)系統(tǒng)、醫(yī)院數(shù)據(jù)系統(tǒng)以及零售商數(shù)據(jù)系統(tǒng)等。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)涉及到算法、規(guī)則等實(shí)際技術(shù)問(wèn)題，筆者根據(jù)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)病毒防御的需要，重點(diǎn)研究了常見(jiàn)的工具和算法。

一、相關(guān)研究

1.數(shù)據(jù)挖據(jù)技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是指從大型的、噪雜的、擁擠的數(shù)據(jù)空間中提取不被人們所知的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)都是有用的潛在信息。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)多從同類(lèi)屬性著手，自然有其局限性。隨著互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用推廣和網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的進(jìn)步，把傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘和互聯(lián)網(wǎng)結(jié)合產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)成為今日的“明星”。網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以有效地發(fā)現(xiàn)和提取潛在的、有用的信息，以及隱藏在網(wǎng)絡(luò)檔案和互聯(lián)網(wǎng)活動(dòng)行為中的信息。

筆者本文所研究的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，就是基于網(wǎng)絡(luò)的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘，其技術(shù)的基本形式如圖1所示。

圖1　互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)工作內(nèi)容

2.安全擬合

隨著得知R，可以計(jì)算出v。本算法面臨的凸顯問(wèn)題是串通問(wèn)題。Sites（l- 1）and（l+1）通過(guò)比較輸入值和輸出值來(lái)得出vi。本方法可以應(yīng)付大部分網(wǎng)絡(luò)需要，每個(gè)站可以分解，每個(gè)分解值的擬合可以單獨(dú)計(jì)算，這種路徑可以使得每次分解質(zhì)擬合不會(huì)出現(xiàn)兩次，可以有效地進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè)計(jì)算。

3.安全設(shè)置集合

安全設(shè)置集合是數(shù)據(jù)挖掘的有效方法之一，可以在每次進(jìn)程中給出規(guī)則以及頻繁的內(nèi)容欄目設(shè)置，這樣通過(guò)交換加密技術(shù)來(lái)進(jìn)行有效的執(zhí)行防御。一個(gè)加密算法交換進(jìn)行時(shí)，加密鑰匙可以是K1，K2，……Kn∈K，最后的加密數(shù)據(jù)M被應(yīng)用于所有的鑰匙。每個(gè)站點(diǎn)的加密設(shè)置與增加是基于一個(gè)整體設(shè)置情形下的，這樣每個(gè)站點(diǎn)的加密欄目和內(nèi)容將可以有效地進(jìn)行鑰匙控制。自從加密技術(shù)被應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)站點(diǎn)的交換進(jìn)程中，對(duì)應(yīng)的將會(huì)對(duì)相同欄目進(jìn)行加密，并對(duì)整體設(shè)置進(jìn)行檢測(cè)，最后網(wǎng)絡(luò)站點(diǎn)的防御檢測(cè)將會(huì)使得每個(gè)欄目?jī)?nèi)容都進(jìn)行加密處理。另外，為了更好避免病毒的攻擊，交換規(guī)則將會(huì)持續(xù)進(jìn)行。

4.交叉設(shè)置的安全標(biāo)準(zhǔn)

在網(wǎng)絡(luò)安全設(shè)置中，要兼顧相同的數(shù)據(jù)集，重要的問(wèn)題是計(jì)算出交叉設(shè)置的量。相同的安全集合技術(shù)使用交換加密算法來(lái)進(jìn)行，所有的k數(shù)據(jù)活動(dòng)都要依據(jù)加密交換來(lái)進(jìn)行，并且要確保加密鑰匙的每次唯一性，每次數(shù)據(jù)收集和調(diào)換都需要在固定欄目范圍內(nèi)使用鑰匙口令來(lái)進(jìn)行，通過(guò)接收加密鑰匙口令，每次數(shù)據(jù)的進(jìn)行和更迭才可以確定安全。交叉設(shè)置的鑰匙口令，確保了不同設(shè)置下的相同安全標(biāo)準(zhǔn)，因?yàn)樗鼈兌家谝粋€(gè)安全集的范圍內(nèi)進(jìn)行。

5.數(shù)量積

6.不經(jīng)意傳輸

不經(jīng)意傳輸協(xié)議是一種保護(hù)雙方隱私的協(xié)議，它有兩個(gè)參與方，一個(gè)是信息持有者，一個(gè)是信息接收者。信息持有者的一對(duì)值為（x0，x1），信息接收者輸入一個(gè)比σ∈（0，1）。協(xié)議就是接收者獲悉Xσ，然而信息持有者卻沒(méi)有。這樣，協(xié)議達(dá)到不經(jīng)意的傳輸。

7.茫然多項(xiàng)估值

茫然多項(xiàng)估值是另一個(gè)有效的協(xié)議，在相鄰集合中，持有者的輸入是一個(gè)多項(xiàng)式Q，基于一個(gè)K標(biāo)準(zhǔn)下，接收者的輸入是一個(gè)元素z∈f。協(xié)議中，接收者獲得Q（z），持有者沒(méi)有。

二、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)病毒防御系統(tǒng)的構(gòu)建

1.計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)病毒防御系統(tǒng)介紹

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)病毒防御系統(tǒng)的概念，最早在Anderson （1980）的一個(gè)技術(shù)報(bào)告中被提出，他認(rèn)為計(jì)算機(jī)審查機(jī)制應(yīng)當(dāng)可以靈活變化，且可以提供給計(jì)算機(jī)對(duì)內(nèi)部危險(xiǎn)和威脅一個(gè)安全的防御技術(shù)。他進(jìn)一步提出統(tǒng)計(jì)學(xué)方法應(yīng)該應(yīng)用于分析用戶的行為和監(jiān)測(cè)違法接入資源系統(tǒng)的偽裝者。

1987年，Dorothy提出計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)病毒入侵檢測(cè)系統(tǒng)的模型：IDES（入侵檢測(cè)專(zhuān)業(yè)系統(tǒng)），這是入侵檢測(cè)系統(tǒng)領(lǐng)域中一個(gè)非常重要的里程碑。隨后，不同形式的入侵檢測(cè)系統(tǒng)被人們提出，如：Discovery、Haystack、MIDAS、NADIR、NSM、Wisdom和Sence、DIDS等。

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)病毒入侵檢測(cè)系統(tǒng)是監(jiān)測(cè)和控制發(fā)生在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)或網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中所有可能的情況，分析與安全問(wèn)題有關(guān)的信號(hào)，在發(fā)生安全問(wèn)題時(shí)發(fā)送警告，并且通知相關(guān)體系采取措施以降低危險(xiǎn)系數(shù)。這個(gè)框架由三部分組成，如圖2所示。

圖2　計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)病毒入侵檢測(cè)防御系統(tǒng)

（1）信息采集/數(shù)據(jù)采集：采集的數(shù)據(jù)源在位置上可以分為主機(jī)、網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用。

（2）分析引擎：能夠分析是否出現(xiàn)了入侵現(xiàn)象。

（3）回應(yīng)：在分析后采取行動(dòng)，記錄分析結(jié)果，發(fā)送實(shí)時(shí)警告，或調(diào)整入侵檢測(cè)系統(tǒng)等等。

2.決策樹(shù)挖掘

決策樹(shù)是一種樹(shù)形狀的圖（如圖3所示），與表的結(jié)構(gòu)相似；任何一個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)是一個(gè)性質(zhì)測(cè)試，每一個(gè)樹(shù)枝代表檢測(cè)結(jié)果，最后葉子上的節(jié)點(diǎn)代表不同形式的狀態(tài)分配。在分類(lèi)樹(shù)中最基本以及最常用的運(yùn)算法則是ID3和C4.5。這是兩種建立樹(shù)的方法，從下到上樹(shù)的結(jié)構(gòu)和從下到上修剪，ID3和C4.5都屬于從下到上樹(shù)的結(jié)構(gòu)；它們的運(yùn)算法則表述如下：x1+ x2= x。

圖3　決策樹(shù)圖形

3.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

筆者主要探索網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)中病毒防御，在一系列網(wǎng)絡(luò)站點(diǎn)中，關(guān)聯(lián)規(guī)則基于一個(gè)水平的數(shù)據(jù)設(shè)置，設(shè)置I=｛i1，i2，……in｝為欄目，則T=｛T1，T2，……Tn｝為處理值設(shè)置，則每個(gè)Ti?I。一個(gè)處理值Ti得出欄目set X?I，只要當(dāng)時(shí)X?Ti。關(guān)聯(lián)規(guī)則作用形式為X?Y（X∩Y=0）帶著支持和信心，假設(shè)在T中處理值c%為X∪Y和c%。其中c%包含X和Y。公式算法如下：

依據(jù)上式，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘主要是依據(jù)規(guī)則的支持來(lái)獲取數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)和預(yù)測(cè)。

4.EM群集

通過(guò)上式可以有效地計(jì)算群集之間的值，并且在基于網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的范圍內(nèi)進(jìn)行預(yù)測(cè)和發(fā)表。

5.頻域挖掘

本技術(shù)使用基于水平的數(shù)值來(lái)進(jìn)行加密，描述公式如下：

6.樸素貝斯葉（Na?ve Bayes classifiers）

在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的方法中，貝斯葉是一種有效的算法，它可以很好地從任務(wù)的分類(lèi)中進(jìn)行區(qū)劃，比較成功地應(yīng)用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域和零售商領(lǐng)域的數(shù)據(jù)挖掘和檢測(cè)保護(hù)。

這個(gè)方法可以有效地應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘的防御病毒中。

7.模型建立

隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，以及互聯(lián)網(wǎng)金融、電子商務(wù)等領(lǐng)域大數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)和推廣，越來(lái)越多的平臺(tái)使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)、防御和保護(hù)以及主動(dòng)對(duì)病毒進(jìn)行攻擊。從2013年到2015年電商淘寶網(wǎng)和京東商城，以及支付寶、京東白條等互聯(lián)網(wǎng)金融，都先后應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的檢測(cè)模塊建設(shè)和大數(shù)據(jù)檢驗(yàn)防護(hù)，以及算法的應(yīng)用。

參考文獻(xiàn)：

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［中圖分類(lèi)號(hào)］TP308

［文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼］A

［文章編號(hào)］1673- 0046（2016）4- 0174- 03