网络安全中文本信息挖掘技术优化策略研究

童莉　刘三民

摘要：网络安全在当今数字化世界中扮演着至关重要的角色，而文本信息挖掘技术作为保障网络安全的重要组成部分，其优化和改进在应对不断演变的网络威胁时至关重要。面对层出不穷的复杂网络威胁，文本信息挖掘技术作为从海量数据中提取、分析和利用信息的重要手段，在处理大规模数据、确保信息安全、提高处理效率等方面还面临诸多挑战。文章将重点探讨多种优化策略，提高文本信息挖掘技术在网络安全领域的应用效果，并为应对不断演变的网络威胁提供更有效的解决方案。

关键词：网络安全；文本信息挖掘技术；网络威胁；大规模数据；信息安全

中图分类号：TP391.1 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）14-0079-04 开放科学（资源服务）标识码（OSID） ：

0 引言

网络安全问题随着互联网的普及和信息化进程的加速变得日益突出。新形势下，信息的传播和交换已成为日常生活和商业活动中不可或缺的部分[1]，然而，随之而来的是网络犯罪、数据泄漏和信息安全威胁等问题，尤其是文本信息的大量存储和传播，使得文本内容成为网络攻击的主要目标之一。

1 文本信息挖掘技术在网络安全中的关键作用和重要性

文本信息挖掘技术在网络安全中扮演着关键角色，其重要性体现在对网络数据的深入挖掘、分析和应用上。随着互联网规模的不断扩大和信息技术的迅速发展，大量文本数据的产生和传播已经成为网络空间的基本特征。这些文本数据主要包括用户生成的内容、日志、社交媒体信息以及企业或组织的通信记录等，它们构成了网络信息生态系统的基础[2]，同时也成为网络安全的挑战和机遇。文本信息中隐藏着大量有价值的信息，但同时也存在着安全隐患，如恶意软件、网络攻击、虚假信息等。因此，利用文本信息挖掘技术对这些数据进行分析和处理，对于发现潜在威胁、预测安全风险和提高防护能力具有重要意义[3]。

文本信息挖掘技术能够实现对网络文本数据的有效分类、聚类和识别。通过分析大规模文本数据集，能够快速准确地将数据进行分类，识别出潜在的威胁和异常行为，提前预警和应对安全风险；同时，还可以通过对网络文本数据进行关联分析、主题识别和情感分析等处理，从中挖掘出隐藏的信息和规律，帮助发现潜在的安全威胁和异常行为[4]；此外，通过对文本数据的实时监测和分析，可以构建更加智能化、自适应的安全防护系统，及时应对不断变化的网络安全威胁，提供更智能、自适应的安全防护机制。文本信息挖掘技术的应用能够为网络安全领域提供重要的数据支持和技术手段，对于发现潜在威胁、预测风险和提升网络安全防护能力具有不可替代的重要性[5]。在当前日益复杂和多样化的网络威胁环境下，这项技术的优化和改进对于维护网络安全和用户隐私具有重要意义。

2 面临的挑战和限制

2.1 数据处理规模过大

大规模数据处理面临的首要问题就是效率低下。传统的文本信息挖掘技术在处理大规模数据时，由于数据量规模过大，处理速度无法满足实时性要求，这就导致在面对快速变化的网络威胁时，反应速度相对较慢，无法及时发现和应对新型安全威胁[6]。第二，计算资源的消耗成为一个不可忽视的问题，包括处理器、内存和存储空间，这样会增加网络安全系统的运营成本，还会导致系统在处理高负荷时的性能下降。第三，面临数据质量和标注的问题[7]。由于数据量庞大，其中存在噪声、冗余和不一致性，这对文本信息挖掘的准确性和可信度提出了更高的要求；而标注大规模数据集所需的人工成本也相当可观，给数据预处理和挖掘过程带来了额外的困扰。

2.2 多语言处理复杂度过高

2.2.1 语言差异问题

不同语言的语法结构、词汇特点和表达习惯各有不同，导致在多语言环境中进行文本理解和处理时出现困难[8]。

2.2.2 语义理解的难度问题

文本信息挖掘需要准确理解文本中隐含的语义信息，而不同语言之间的语义差异导致在翻译和处理过程中的错误解释。特定的词汇在不同语境下具有不同的含义，这为语义理解带来了额外的复杂性[9]。此外，网络文本往往不仅是表面文字的叠加，其中包含了隐含的信息、暗示或间接表达，这些信息需要更深层次的语义理解才能得到准确的解析和理解[10]。上下文关联和多义性表达也增加了语义理解的挑战。网络文本中的语句往往依赖于上下文环境来赋予其具体含义，同一词语在不同的语境下具有不同的意义，这种多义性和上下文关联性导致传统文本信息挖掘技术的解析失准或出现歧义，影响对文本信息的准确理解。

2.2.3 跨文化理解和语境适应问题

文本信息挖掘不仅需要理解语言本身，还需要考虑各国文化和语境因素对文本含义的影响。同一语句在不同文化背景下具有不同的含义，需要更全面地考虑文化背景和语境信息，这也增加了对文本挖掘技术的要求。

2.3 文本数据的多样性增加了技术应用难度

文本数据的多样性导致了传统文本信息挖掘技术的局限性。传统的文本挖掘技术主要针对文本文档等结构化的文本数据，而对于非结构化的图像文字、视频字幕等数据处理能力较弱，这些非结构化的数据格式包含了大量的视觉信息或者时间序列信息，无法直接处理或利用[11]。此外，网络上存在着各种不同格式的文本数据，而将这些不同格式的数据进行有效融合并实现统一的处理与分析也是一个复杂问题。跨模态信息挖掘和数据融合需要克服不同格式数据的差异性，以便更全面地理解和分析数据。针对非结构化数据的处理和分析也是一个技术难点[12]，这些数据往往包含了丰富的视觉信息、情感色彩等，需要结合图像处理、语义分析等多个领域的技术手段进行综合处理。

3 网络安全中文本信息挖掘技术优化策略探究

3.1 优化算法与模型

新型算法的使用是优化策略的关键，传统的文本信息挖掘技术难以处理大规模和多样化的文本数据[13]。因此，引入新型算法可以更好地适应这些挑战。例如，基于机器学习和自然语言处理的算法可以提高对非结构化文本数据的理解和处理能力。深度学习和神经网络技术的应用也是优化文本信息挖掘的重要手段。深度学习模型通过多层次的特征抽取和表示学习，可以更好地捕捉文本数据的复杂特征。例如，卷积神经网络在文本分类、情感分析等任务中取得了显著成果。而递归神经网络和注意力机制则有助于处理序列数据和文本序列的长距离依赖关系，提高了文本挖掘的准确性和效率。深度学习技术也为多模态数据挖掘提供了新的机遇[14]。针对图像文字、视频字幕等非结构化数据，卷积神经网络和注意力机制的结合，使得文本信息挖掘能够更好地处理这些多模态数据，并提取其中有价值的信息。以新闻分类任务为例，收集一个大规模的新闻数据集，假设有一个包含10万条新闻的数据集，每条新闻被标记为政治、经济、体育等多个类别之一。数据预处理包括文本清洗（去除特殊符号、停用词等），词嵌入（将文本转换为词向量），以及基于TF-IDF的特征选择等步骤，为模型训练准备合适的输入数据。在模型架构方面，采用带有注意力机制的双向LSTM（Bi-LSTM） 模型。双向LSTM能够捕捉文本序列的前后文信息，而注意力机制则能够加强模型对于文本中关键词的关注度。假设模型的输入是一个n维的词向量序列，通过Bi-LSTM层处理后，利用注意力层计算每个词的权重分布，进而生成加权的特征表示，最后通过全连接层和Softmax进行分类。在训练过程中，可以使用交叉熵损失函数优化模型参数，并采用诸如Adam这样的优化算法来调整学习率。训练集和验证集的划分比例可以是8：2，通过多轮训练和验证，监控验证集上的分类准确率，以此来调整模型参数和结构。数据增强通过对原始文本进行轻微修改（如同义词替换、句子重组等）生成新的训练样本，以此来增加数据多样性。例如，对于新闻文本，可以随机选择句子中的某些词并用其同义词替换，或者对句子进行重排序生成新的文本样本。这样不仅能提高模型的鲁棒性，还能有效避免过拟合问题。模型的性能通过在测试集上的分类准确率、召回率、F1分数等指标进行评估。假设经过优化后的模型在测试集上达到了95% 的分类准确率，相比未优化前提升了5%。这证明了通过引入注意力机制和数据增强技术，能够显著提升文本分类模型的性能。

3.2 算法设计改进

在网络安全的计算机文本信息挖掘技术中，算法的设计改进是提升效率和准确性的关键。对于算法的优化，要提高其处理速度。考虑到文本数据量的庞大和复杂性[15]，采用分布式计算框架如MapReduce，能够有效地并行处理大规模文本数据，缩短处理时间。针对特定的安全需求，定制化的算法设计同样重要。例如，在检测网络钓鱼邮件时，可以设计专门的特征提取方法，如链接分析和文本模式识别，以提高识别的精确度。算法的鲁棒性也不容忽视，在面对文本内容的多样性和变化性时，算法应具备自适应能力，通过持续学习更新其模型参数，以应对新的威胁模式[16]。在此基础上，引入深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），可以进一步提升算法对复杂文本特征的抽取能力和预测准确性。

3.3 跨领域技术整合

建立统一的数据表示形式或特征提取方式，来确保不同模态数据能够在同一数据结构下进行处理，需要运用数据预处理技术，将来自多个来源的数据整合为可统一处理的形式，以便模型能够更高效地处理不同形式的数据[17]。

3.3.1 实施特征融合与表示学习

在实践中，运用特征融合算法，将不同数据源的特征信息结合，构建更丰富、更有代表性的特征集合。引入表示学习模型，对多模态数据进行学习和优化，获取更有效的特征表示，更好地表达多源数据间的关联和内在特征。

3.3.2 交叉信息传递和互补学习

通过设计多模态信息交互的模型框架，利用共享参数、跨模态注意力机制等技术，促进不同领域信息之间的交互和互补学习，提高模型的鲁棒性和泛化能力。

3.3.3 领域知识融合[18]

结合领域专家的知识，将专业领域知识融入模型构建和数据处理中，有助于提高模型在特定领域的适应能力和表现，要将专家知识纳入到模型设计和数据处理过程中，以提高模型的可解释性和实用性。

3.4 提高隐私保护安全水平

隐私保护需要在数据处理和挖掘过程中得到重视。在数据处理阶段，采用数据脱敏、匿名化等技术手段，以减少敏感信息的泄漏风险。在模型构建和挖掘过程中，采用隐私保护算法和技术，如差分隐私、同态加密等，确保模型在学习用户数据时不会泄漏个人敏感信息[19]。建立健全隐私保护政策和法规合规机制也是重要的实践手段。确保公司或机构遵守相关隐私法规和政策，建立健全的隐私保护管理体系，保障用户数据在合规的框架下得到合理使用，加强安全审计和监控也是确保文本信息挖掘安全的重要举措[20]。建立安全审计机制，监控数据访问和使用情况，及时发现和应对潜在的安全威胁和风险。通过对员工进行安全意识培训，强调隐私保护的重要性，来减少人为因素导致的安全问题。

3.5 构建实时监测与响应机制

实时监测需建立在完善的数据监控基础上，包括对数据流的持续监测和分析，以识别异常活动和潜在安全威胁。实施数据监控技术，如实时日志分析、流量监测等手段，以便追踪数据流动和识别异常行为。同时，建立高效的响应机制至关重要。一旦监测到潜在威胁，应设立迅速响应的流程和机制，包括明确责任分工，建立专门的安全应急团队，制定应急响应计划，以便及时处理和应对安全事件。引入智能化监测技术也是提升实时监测和响应的关键。结合机器学习、人工智能等技术，建立自动化监测系统，能够快速识别和分析异常情况，提前预警并采取应对措施。加强监控和响应的能力也需要与数据安全培训和意识普及相结合，通过定期培训员工，提高其对安全威胁的识别和应对能力，加强团队的安全意识，降低人为因素导致的安全漏洞。

3.6 推进多维度数据融合

建立综合的数据整合框架是至关重要的，包括识别和收集多个数据源，并将不同维度的数据整合到一个统一的数据存储结构中，这涉及数据清洗、转换和标准化等工作，确保数据能够互相关联和有效融合。采用合适的数据融合技术和算法是实现多维度数据融合的关键。运用数据挖掘和机器学习技术，如特征选择、集成学习等，对来自不同维度的数据进行融合处理，以挖掘出更全面、更精确的信息。重视跨领域知识和专家经验的整合也是提高数据融合效果的重要手段。将来自不同领域的知识和专业经验相互融合，加强数据挖掘模型在多个维度上的理解和分析，有助于提高挖掘结果的全面性和准确性。建立适应不同维度数据融合的模型评价体系。因为多维度数据融合导致数据复杂性增加，因此需要建立相应的模型评价指标和标准，以评估挖掘结果的准确性和全面性。

4 优化策略分析

网络安全领域中文本信息挖掘技术的多种优化策略，都旨在特定目标上实现改进，但同时在实施过程中也可能会遭遇各种不同的挑战，如表1所示。

在这些优化策略上进行选择，可以构成一套多元化的组合方案，可以更全面地提升文本信息挖掘技术在网络安全中的效能和可靠性。

5 结论

文本信息挖掘技术作为处理和分析海量文本数据的重要工具，在网络安全领域扮演着关键角色。其基本目标是从文本数据中挖掘出有用的信息、知识或模式，并为决策提供支持，这种技术能够通过自然语言处理、机器学习、数据挖掘等方法，有效地分析、识别和预测网络安全威胁，并为安全防护提供技术支持和数据支撑。

当前的文本信息挖掘技术在面对大规模数据处理、多语言处理、语义理解等方面仍面临一系列挑战。因此，优化和改进文本信息挖掘技术，尤其是针对网络安全领域的应用，具有重要意义。

从网络安全管理的角度出发，对计算机文本信息挖掘技术进行优化探索，可以使计算机文本信息的价值得到更加充分的开发。从当前计算机技术的发展趋势来看，文本信息挖掘技术将在短时间之内实现进一步优化，在网络安全管理工作中发挥更大的作用。

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【通联编辑：王 力】

基金项目：安徽高校自然科学研究重点项目（项目编号：KJ2021A0516）