数据挖掘在信息安全中的应用

数据挖掘在信息安全中的应用人们，例如前段时间“风靡一时”的全球勒索病毒，在维护信息安全的同时，数据挖掘对于征，这有利于提高入侵检测的准确性，关键词：网络信息安全数据挖掘入侵检测【1】成部分，此外，计算机网络技术也已经成为了衡量一个国家经济、政治、军事能力的象征，上都给予了不法分子提供了一个很好的基础，黑客利用网络就能够随时对网络中的企业服务器进行攻击，从而导致企业的数据泄露、破坏、丢失等，从而使企业面临巨大的损失，所以正由于网络中存在着各种不利于信息安全的因素，如果能够及时的发现入侵行为并制定新的入侵手段无法有效的检测，所以研究较为完善的入侵检测系统是网络安全研究的主要目研究网络入侵检测具有极其重要的意义，从小的方面说能够最大限度的保证企业的信息S2实验结果一：数据集3.类标：标记的为第六类。二：分类数据集可以分成类型化数据集与非类型化数据集。此新数据集类。可以直接通过名称引用表和列，在VS.NET中可以智能感知元素的类型。也包含表、列等，但它们只作为集合公开。需要通过Tables集合引用列。三：算法选择可以看到Apriori、FilteredAssocia、FPGrowth、GeneralizedSequ、Tertius等算法，本规则含义关联规则反映了一个事物与其他事物的相互依存性和关联性。关联规则主要是找出不同类别的事物之间的关系举个简单的例子比如通过关联分析来分析彩票，就可以找出哪几个繁项集或大项集(也就是满足最小支持度的项集)；由频繁项集或大项集生成满足最小信任度阈值的关联规则。五：不同参数对结果的影响在选择的时候有十二个参数car,classIndex,delta,lowerBound，MinSupport,0种，经过了10次迭代运算。如改变最大项集、默认支持度等，都会改变最终结果。S3结论数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别有效的、新颖的、潜在有用的以及最终可理解的模式的过程。它是一门涉及面很广的交叉学科包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。刚开始学习这门课，我感到非常的枯燥，但是当我们开始上机实习，通过使用weak软着千丝万缕的联系。数据挖掘技术应用广泛作用很大很有发展前景未来的发展趋势主要有1.专业开发语言出现DMQL。研究专门用于知识发现的数据挖掘语言,并使其走向形多媒体数据的开采5.挖掘软件的适用性更加灵活。如果一次挖掘不能实现相应的目标,可以进行交互式、动态性、分层挖掘等,即交互挖掘技术的发展。6.出现功能较强大的专用数据挖掘软件。将来的几个热点发展方向包括网站的数据挖掘、生物信息或基因的数据挖掘及其文本的数据挖掘等,这些领域具有独特的数据性质,需要由独特的专用软件来支持。7.空间数据挖掘(SpatialDataMining)将有所突破。在SDM的理论和方法方面,重要研究、空间数据挖掘查询语言、规则的可视化表达等等。在SDM系统的实现方面,要研究多译专家系统、空间决策支持系统的集成等。研究更有效的方法使挖掘过程中的数据更安全。【5】的数据处理工具,虽然课程已经结束，但是我以后会继续努力，不松懈，运用自己的知识，去挖掘更多的信息。参考文献[1]百度文库数据挖掘在网络信息安全中的应用术,2006,(6):36-38.[3]吕晓军,吴辰曦.基于数据挖掘的网络信息安全策略探讨[J].网友世界·云教育,2014,(17):21-21.业,2007,(7):109,116