大数据挖掘技术在网络安全中的应用

【摘要】任何事物都是具有两面性的，网络技术为人们的生产生活带来了极大的便利，特别是大数据时代的到来，各种网络信息、网络数据呈现出爆炸式的增长，随之而来的网络安全问题，日益突出，传统的网络安全模式已经难以抵御各种网络安全问题的侵袭，因此，本文围绕大数据挖掘技术在网络安全中的应用展开了讨论。

【关键词】大数据挖掘技术;网络安全;应用

【作者简介】都娟：黑龙江省林口县人，计算机技术硕士，讲师，研究方向：计算机技术及应用。

中图分类号：TN92                 文献标识码：A               文章编号：1673-0348（2020）011-127-03

Application of big data mining technology in network security

Du Juan

（Xi'an Railway Vocational and Technical College Xi'an， Shaanxi）

Abstract： Everything is two-sided， network technology for people's production and life has brought great convenience， especially the advent of the era of big data， all kinds of network information， network data show explosive growth， with the attendant network security problems， increasingly prominent， the traditional network security model has been difficult to resist the invasion of various network security problems， therefore， this paper around the big data mining technology in the application of network security discussion.

[Keywords] Big Data Mining Technology; Network Security; Applications

大數据背景下的网络安全问题，已经愈加突出，社会各界也都对网络安全问题给予了高度关注。传统的网络安全模式与快速发展的网络技术失去了平衡，信息泄露变成了很简单的一件事，这给采集、加工、处理信息的工作带来了巨大挑战。数据挖掘技术属于是信息处理的一种手段，在网络安全问题频发的情况下，数据挖掘技术不仅可以对数据进行分析、预测，还可以用于网络入侵的检测，以此来提高网络安全系数。

1. 大数据挖掘技术的概述

在先进科技力量的支撑下，越来越多的学科之间相互交叉，产生了更多的交叉研究领域，其中就包括大数据挖掘技术。大数据挖掘技术涵盖了数据库信息检索、机器学习、人工智能等多项尖端技术，所以，这些尖端技术的发展与大数据挖掘技术的发展是存在紧密联系的。大数据时代背景之下的数据挖掘技术成为了应对海量数据处理的重要手段，其技术的关键是依靠分类算法、聚类算法，从研究方式上看，主要是通过可视化和遗传算法等实现的。

现阶段，研究大数据挖掘技术的核心力量主要是国内人才济济的各大高校。国外很多国家看到了大数据挖掘技术的先进性、实用性及重要性，纷纷投入大量的资金、人才，来开展相关领域的研究工作。从经济实力及科技力量上分析，国外的发达国家占有一定的优势，是大数据挖掘技术领域的研究主体，但是我国在研究大数据挖掘技术方面也占有独特的优势，那就是我国的人口数量大，在对样本进行采集时，更容易获得更为丰富的调查样本。

大数据挖掘技术在未来的研究发展方向是非常明确的，一是在网络安全中应用大数据挖掘技术，在应用过程中，大数据挖掘技术可以在更多更广的领域中涉足，将其自身的价值发展到最大。二是在网络安全中进一步研究大数据挖掘技术，随着科技水平的发展，数据挖掘技术也会随之得到进一步的完善，现阶段还不够成熟的大数据挖掘技术，在应用过程中会出现很多的问题，同时也会造成很多的隐患，所以，针对大数据挖掘技术的研究是非常必要的。

2. 大数据挖掘技术在网络安全中的价值

近些年来，在国家经济发展突飞猛进、科技水平日新月异的背景之下，网络设备的性能明显的呈现出多元化的特点，在这一特点的作用下，各种信息数据的传递呈现出更高的效率，与此同时，信息数据的安全性也被提出了越来越高的要求。在传统技术模式多年以来的影响之下，在存储信息时，通常需要利用结构化的数据库团来实现。这样的存储方式存在很多的弊端，比如说，成本高、易丢失数据等。大数据挖掘技术的出现，信息数据丢失的几率大大降低，同时工作效率得到了显著的提升，各项数据从采集到加工，再到应用，不仅保证了准确率，还保证了时效性。大数据挖掘技术被深度发展应用之后，能够有效的支撑起网络安全防御体系。所以，积极深入的研究大数据挖掘技术在网络安全中的应用具有重要意义。

3. 应用大数据挖掘技术的安全风险分析

3.1 落后的网络安全技术

在实际网络安全的应用中，传统的网络安全技术只能对模式固定的入侵行为或者已知性的入侵行为进行发现，对于全新的入侵行为是无法形成敏感的感知力及防范力。对于发现的入侵行为，需要通过人工进行录入，或者通过其他效率低下的方法进行录入，不仅增加了工作人员的工作量，还无法确保录入的准确性及时效性，这些都对网络安全的应用产生不利的影响。

3.2 严重缺乏个人数据安全意识

如今，越来越多的软件投入到市场之中，软件开发者为了更好的服务用户，会对用户的相关数据进行收集，此时，用户的个人信息的安全性存在隐患。很多时候，有些数据的采集并不是必要的，甚至还会存在恶意软件来专门收集用户信息，而用户缺乏个人数据安全意识，自身隐私面临泄露风险。随着信息化程度的不断加深，越来越多的人喜欢通过各种社交平台来分享自己的心情与生活，这在一定程度上也是对自身信息的泄露。缺乏个人数据安全意识，会给用户的财产及安全带来隐患。提高个人数据安全意识，才能保障个人信息的安全，所以，对于个人用户来说，必须要树立数据安全意识，尽可能的减少个人信息的泄露。

3.3 缺乏完善的法律制度

随着大数据的发展，我国在近些年先后出台了一些相关的法律制度，但是并没有形成完善的法律体系。一是我国关于大数据的法律建设起步晚，而大数据的快速发展必须要有健全的法律法规来对其进行规范与指导;二是一直处于被动解决问题的状态，总是在大数据行业发生问题后，才能制定出相应的法律法规，大数据行业发展超前于法律法规制出台的速度。完善的法律体系应该处于大数据行业发展的前端，引导行业的发展，为行业的健康发展提供保障。因此，只有当完善的法律法规走在汗液前端时，才能发挥法律法规的强制性作用，约束行业的发展，保障行业发展的有序性。

3.4 缺乏较高的安全防护技术

先进的技术是促进大数据发展的基础，大数据的应用安全也同样需要先进的技术做支撑，而目前，缺乏较高的安全防护技术，这就限制了大数据应用安全性的提升。数据就是资源，资源的掌握情况直接关系到经济利益的获得请，所以很多人都对数据资源非常感“兴趣”，所以，确保大数据应用的安全性是十分必要的。在大数据防护技术的保护下，病毒和黑客的攻击能够被有效阻挡，如果防护技术不强，数据安全就会受到威胁。对于企业来说，会蒙受经济损失，对国家来说，也将遭受不可估量的损失。大数据时代需要具有较高专业网络安全技术的人才，促进安全防护技术的发展，实现安全等级的提升。大数据时代，安全隐患存在于很多地方，这对于整个行业的发展是不利的，同时说明提升大数据抗风险能力是十分必要的。

4. 大数据挖掘技术在网络安全中的应用

4.1 加强数据安全建设，保证数据安全

要想提高数据资源的安全性，首先要从思想上给予重视，在大数据时代下，个人和企业都会受到网络安全问题的影响，就连我们的国家也会受到安全问题的影响。国家的信息安全会直接影响国家的安全与发展。所以，要对数据安全建设给予高度重视，对数据安全产业发展给予更多的支持与鼓励，为机密的保护以及数据的安全创造良好的环境基础，加强监管、保护数据的能力，对数据安全进行有效的维护。只有提高重视程度，才能获得来自各个层面的支持，将资源进行合理组合，应用到相应的行业发展中，促进大数据网络安全的发展。对于个人用户来说，要高度重视自身信息安全，提高信息安全保护意识，确保自身信息处于安全状态。

4.2 创建完善的法制体系，对数据应用进行规范

对政府信息公开条例进行修订。重点研究数据的开放制度及保护制度，从采集环节到传输环节，再到存储、利用环节，以及开放环节，都要制定相关的法律法规，对每一个环节进行规范化管理，在风险可控原则下，确保政府数据得到最大程度的开放，对政府统筹利用市场主体大数据的权限及范围进行明确。制定出台围绕政府信息资源的具体管理办法，创建完善的政府部门统筹管理数据资源及共享复用数据资源的制度。促进个人信息网络安全的立法保护工作，对个人信息的采集方式及采集范围进行界定，对相关主体的权利、义务、责任进行明确，对于侵犯个人隐私、滥用数据等行为要给予严厉的惩治。加快相关法律法规的出台速度，提高基础信息网络及特定行业领域中的信息系统的安全性，确保网络数据的安全。

4.3 培养更多的专业人才，提升个人信息保护意识

在培养专业化人才的过程中，要结合时代发展的要求，创新培养模式，创建类型多、层次全的大数据人才培养机制。加强与高校的沟通，鼓励高校开设与大数据挖掘技术相关的专业课程，培养更多的专业能力强的大数据专业人才。同时还要鼓励高校之间采用联合培养的方式，来培养更多具有跨学科能力的大数据综合人才，在具有专业化的大数据技术的同时，还具有计算机技术、统计分析技术、经济管理能力等，培养更多掌握多个学科知识与技能的复合型人才。加强企业、高等院校、职业院校之间的交流与合作，培养更多的职业技能人才、应用创新型人才。在社会教育资源的支持下，对大数据相关知识进行广泛普及，积极开展大数据相关的教育培训活动，从整体上提高我国社会对于大数据挖掘技术的认知水平及应用能力。

4.4 加强大数据挖掘技术在网络安全中的研究

大数据时代下，与网络安全紧密相关的技术就是入侵检测技术。所谓入侵检测技术是指用户的网络遭受入侵，在这个入侵行为还未给用户带来危害，或者还未给用户造成巨大的危害的时间段内，对入侵行为进行检测并对入侵行为进行阻止的技术。现阶段主要的入侵检测技术分为两种，一是基于特征的入侵检测，这种检测是结合对入侵者的特征来进行匹配檢测;二是基于异常的入侵检测，这种检测是根据存储用户的日常行为来创建模型，当用户的当前行为不符合正常模型时，对用户网络是否存在被入侵的行为进行分析判断。入侵检测技术被用于多种网络攻击的检测，对网络安全起到了有力的保障作用。

在具体的应用实践过程中，要对数据挖掘工作的每一个细节进行反复的研究，这就对研究工作提出了更高的要求，不断完善优化数据挖掘技术，使其具有更高的检测网络入侵的能力，提高网络的安全性。

结语：在数据库技术被各行各业普遍使用的背景下，数据挖掘技术的开发与应用也是时代发展的必然产物。大数据时代下，网络安全成为了各行各业关注的重要焦点。将大数据挖掘技术应用到网络安全之中，可有效提高网络的安全性，因此，相关部门及相关的技术人员，要加大针对大数据挖掘技术的研究工作，使其在网络安全中发挥更大的作用。

参考文献：

[1]张萌.网络安全分析中的大数据技术运用[J].电子技术与软件工程，2019（14）.

[2]唐四化.网络安全分析中的大数据技术应用与实践[J].电脑知识与技术，2018（6）.

[3]潘巍.网络安全分析中的大数据技术研究[J].黑龙江科学，2018（24）.