基于数据挖掘技术的计算机网络病毒入侵检测方法研究

基于数据挖掘技术的计算机网络病毒入侵检测方法研究

熊永平

广州科技职业技术大学 广东 广州 510550

摘要：为了研究基于数据挖掘技术的计算机网络病毒入侵检测方法。首先，详细介绍数据预处理、特征选择与提取、入侵检测模型构建等技术设计内容，涵盖数据清洗、特征提取、机器学习算法选择与模型优化等关键步骤。其次，通过选取KDD CUP 99等具有代表性的数据集，进行实证分析，利用检测率、误报率、精确率、召回率和F1值等评价指标，验证检测方法的有效性。实验结果表明，合理的数据挖掘技术设计和优化能够显著提高网络病毒入侵检测的准确性和鲁棒性。

关键词：数据挖掘技术；计算机网络病毒；入侵检测

引言：

计算机网络的迅速发展及其复杂性的增加，使网络安全面临严峻挑战。计算机网络病毒入侵频率和复杂度逐年上升，传统入侵检测系统难以应对多变的攻击模式和海量数据处理需求。数据挖掘技术通过分析海量数据，提取潜在有价值信息，为入侵检测提供新的解决方案。通过数据清洗、特征选择和机器学习算法应用，数据挖掘技术能够提高入侵检测系统的准确性和效率。研究基于数据挖掘技术的入侵检测方法，有助于构建更加智能化、实时化的网络安全防御体系。

一、 基于数据挖掘技术的计算机网络病毒入侵检测设计

（一）数据预处理技术

数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约等步骤。数据清洗主要是剔除噪声数据和填补缺失值；数据集成是将来自不同数据源的数据进行整合；数据变换包括数据归一化、离散化和特征提取；数据归约是通过主成分分析、线性判别分析等方法减少数据维度，提高数据处理效率[1]。

（二）特征选择与提取技术

特征选择和特征提取是数据挖掘技术中的关键步骤，旨在从大量数据中提取出对网络病毒入侵检测最有用的特征。常用的特征选择方法包括过滤式、包裹式和嵌入式方法。过滤式方法通过统计指标选择特征；包裹式方法通过交叉验证选择特征；嵌入式方法则通过学习算法自动选择特征。特征提取则通过主成分分析、独立成分分析等技术，提取出低维特征空间中的代表性特征[2]。

二、实证分析

（一）数据集选取与描述

选择KDD CUP 99数据集进行实证分析。KDD CUP 99数据集是经典的入侵检测评估数据集，包含近500万条网络连接记录，每条记录由41个特征和1个标记构成。特征包括基本特征、内容特征和基于时间的流量特征，标记则包括正常流量和四种攻击类型（DoS、R2L、U2R、Probe）。数据集经过预处理，删除冗余数据，使用标准化方法对数值特征进行归一化处理，以保证特征在模型训练中的一致性和有效性。

（二）评价指标与实验设置

评价指标选取检测率（Detection Rate, DR）、误报率（False Alarm Rate, FAR）、精确率（Precision, P）、召回率（Recall, R）和F1值（F1-Score）等，依据入侵检测系统性能的全面性和准确性。其中，DR表示成功检测的入侵流量占总入侵流量的比例，FAR表示正常流量被误判为入侵流量的比例，P和R分别反映检测结果的准确性和覆盖度，F1值为P和R的调和平均数。实验设置包括数据集的训练集和测试集划分，采用10折交叉验证方法。

（三）结果分析与讨论

实验结果如表1。

表1  评价指标结果

表1结果表明，深度学习模型在各项指标上表现最佳，检测率达98.5%，误报率仅为1.2%。决策树和支持向量机表现相对较弱，检测率分别为95.6%和96.3%。随机森林和神经网络在检测率和误报率上表现出较高的均衡性，分别为97.2%和97.8%。实验结果显示，数据挖掘技术能够有效提高入侵检测的准确性和鲁棒性，尤其是深度学习模型，在处理大规模、复杂数据时具有显著优势。需注意的是，模型训练和测试时间、计算资源消耗等因素也应在实际应用中综合考虑。

三、结语

本文研究基于数据挖掘技术的计算机网络病毒入侵检测方法，系统性地提出了数据预处理、特征选择与提取以及入侵检测模型构建的技术设计方案，并通过实证分析验证其有效性。研究结果显示，深度学习模型在检测率和误报率等评价指标上表现优异，显著提升了入侵检测系统的性能。然而，模型训练和测试时间、计算资源消耗等问题仍需重视。未来研究可聚焦于优化深度学习模型结构，提升其计算效率和实时性，同时探索新的数据挖掘技术和算法，以应对日益复杂的网络攻击模式，构建更加智能化、高效的入侵检测系统，为网络安全提供更加坚实的保障。

参考文献：

[1]孙亮. 数据挖掘技术在计算机网络风险防范中的应用 [J]. 电子技术, 2023, 52 (12): 114-115.

[2]王歌. 基于数据挖掘的计算机网络病毒防御系统设计 [J]. 信息系统工程, 2023, (06): 36-39.

[基金项目1]：广东教育学会“十四五”2023-2024年度科研规划课题“数据挖掘技术在计算机网络病毒防御中的应用探讨”(课题编号：GDXKT32155);

[基金项目2]：广州科技职业技术大学2024年度校级重点课题-基于GABP神经网络算法的网络空间安全关键技术研究 （课题编号：2024LG06  ）。