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摘 要:隨著網絡信息化的發展,計算機在使用的過程中容易受到惡意病毒的侵害.現在一些非法分子就利用網絡病毒對使用者的電腦進行入侵,造成了嚴重的經濟損失,數據挖掘技術的出現能夠對計算機網絡病毒的入侵進行控制.本文通過對數據挖掘技術的介紹,分析了數據挖掘在計算機網絡病毒防御中的應用.

關 鍵 詞:數據挖掘網絡病毒防御

計算機網絡的發展推動了我國經濟的進步,為人們的生活提供了豐富的信息和更為便利的生活方式.但是網絡是一個開放的媒體,在上網的過程中容易受到病毒的威脅,如果不對這些病毒加以預防和处理很有可能會導致計算機資料的入侵,丟失重要的材料.所以運用數據挖掘技術可以對計算機病毒進行預防和处理,為人們提供更為安全的上網服務.

一、數據挖掘概述

數據挖掘技術是現代計算機使用中比較先進的技術,該技術能夠對網絡的數據和信息進行科學的整合,同時也為人們上網生活提供了方便.數據挖掘技術是一種智能化的信息处理技術,通過對網絡數據以及信息的处理,使其為人們的生活所服務,建立新的網絡資源,达到對資源的共享.數據挖掘技術需要計算機技術的支持,通過對計算機使用過程的模擬,對數據類型的分類識別實現了對信息的深度挖掘和处理,同時該技術也可以應用到對網絡病毒的防御上.數據挖掘技術可以對網絡病毒進行劃分和識別防止網絡病毒入侵計算機.

數據挖掘的過程是一個對信息進行識別和劃分的過程.通過對信息的采集得出信息的分布規律.數據挖掘技術可以對信息的产生來源進行查找,找到病毒的發生源,從根源扼制病毒的傳播,還可以根據用戶的上網習慣對經常出現的病毒進行規范化的处理,同時也滿足了人們的上網需求,為人們提供綠色安全的上網環境.還可以對本地計算機進行網絡病毒的檢測,并對病毒進行相關的处理.

通過對數

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據挖掘的分析我們知道,數據挖掘的功能是十分強大的,但是其不能適用于所有的網絡領域.比如,在利用計算機進行數據的檢索過程中,應用的不是數據挖掘技術,而是數據搜索的功能.數據挖掘雖然能夠對數據進行搜索,但是不能夠把檢索的數據完成的呈現在需求者面前,所以也存在一定的局限性,但是數據挖掘的功能仍然不能小覷,因為在未來的網絡建設中,數據挖掘還會發揮更大的作用.

二、網絡病毒的特征分析

網絡病毒是伴隨著計算機的廣泛使用而产生的,現在比較嚴重的病毒就是蠕蟲病毒,這種病毒是在互聯網使用中产生的,只要計算機聯網就很可能被這種病毒所感染.而且感染上蠕蟲病毒以后計算機的本地資源會受到嚴重影響,信息丟失的情況比較常見,下載的文件也會感染者上這種病毒,并且通過優盤以及網絡文件傳輸擴散到多個電腦主機.這樣不但占有了電腦的內存,更使得很多主機都面臨著死機和奔潰的危險.網絡病毒的傳播主要是因為網絡信息的資源的共享性,在上網的時候沒有一個殺毒軟件的保護,病毒很容易通過文件下載的方式進入計算機的主機,而且會降低電腦的工作速度,同時這種病毒可能會竊取用戶的中啊哟信息和資料,造成用戶的經濟損失等等,所以對這種病毒進行处理非常重要,利用數據挖掘技術可以對蠕蟲病毒進行有效的防御.


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網絡病毒其實相對于黑客的入侵更容易為發現,且造成的危害沒有那么大.對其進行防范也相對容易,使用數據挖掘技術可以很輕松的把病毒隔離出来并進行处理.因為該種網絡病毒的隱藏并不深,在傳播病毒的時候會對計算機進行掃描,而數據挖掘技術可以對掃描的病毒記性有效的監督.通過一定的數據分析對病毒的傳播過程進行模擬和控制,在病毒到達主機以后,能夠迅速提醒主機病毒的入侵,然后操作人員再用殺毒軟件對其進行刪除就可以.如果是比較頑固的病毒,不易被刪除,可以通過數據挖掘技術對其進行分類的粉碎处理,重啟計算機之后該病毒就可以被刪除.所以數據挖掘技術的功能是十分強大的,不但能夠為用戶上網保駕護航,還能夠為幫助用戶清理清理電腦中的病毒,對病毒的入侵進行防御.

三、基于數據挖掘的病毒預防系統

基于數據挖掘的蠕蟲病毒預防系統主要由數據源模塊、預处理模塊、數據挖掘模塊、規則庫模塊、決策模塊、預防模塊等组成.


該文來自:http://www.fyvslh.live/benkelunwen/060181575.html

(一)工作原理

1.數據源是由一個抓包程序將所有來自于網絡的、發向本機的數據包截獲下來,交給預处理模塊处理.

2.數據挖掘技術可以對網絡信息傳輸的病毒進行記錄,在遇到類似病毒的時候可以進行完美的处理,并對該病毒的傳播路徑進行階段,防止其通過此途徑再次入侵電腦.但是網絡病毒的傳播途徑是多樣的,不會只在一個路徑上進行傳播,所以最根本的方式就是利用數據挖掘技術對本地的計算機進行數據保護,在本地計算機中利用數據挖掘技術的主要方式是記錄登陸習慣,在登陸出現異常時,發出警報,對系統的主機進行防御,在病毒入侵到電腦之前就會電腦的殺毒系統對病毒進行封鎖.

3.規則庫用于存儲已知的蠕蟲病毒的連接特征和新近數據挖掘形成的規則集.規則集是蠕蟲病毒行為模式的反映,用于指導訓練數據的收集和作为特征選擇的依據.

4.數據挖掘模塊利用數據挖掘算法分析由連接請求記錄组成的事件庫,分析結果交給決策模塊处理.

5.決策模塊將數據挖掘的結果與規則庫中的已知規則進行模式匹配,若與規則庫中的規則匹配,則由預防模塊發出發現已知蠕蟲病毒的警報;若不匹配,則由預防模塊發出發現新蠕蟲病毒的警報,同時將新規則加入到規則庫中.

(二)基于數據挖掘的病毒預防系統

1.分類:把一個數據集映射成定義好的幾個類.這類算法的輸出結果就是分類器,常用決策樹或規則集的形式來表示.

2.關聯分析:決定數據庫記錄中各數據項之間的關系.利用審計數據中系統屬性間的相關性作为構建正常使用模式的基礎.

3.序列分析:獲取序列模式模型.這類算法可以發現審計事件中頻繁發生的時間序列.這些頻繁事件模式為構建預防系統模型時選擇統計特征提供了指導準則.其算法描述為:已知事件數據庫D,其中每次交易T與時間戳關聯,交易按照區間〔t1,t2〕順序從時間戳t1開始到t2結束.對于D中項目集X,如果某區間包含X,而其真子區間不包含X時,稱此區間為X的最小出現區間.X的支持度定義為包括X的最小出現區間數目占D中記錄數目比例.

3.系統中的數據挖掘模塊

首先利用分類算法對連接請求事件庫中的數據進行分類,本系統中分別按源IP地址與目的端口對事件進行分類.然后對這兩類數據進行關聯分析與序列分析,在對相同源IP地址的數據分析中可以發現該臺主機是否感染已知的蠕蟲病毒或異常的舉動(可能是未知的蠕蟲病毒所為);對同目的端口的數據分析中可以發現当前網絡上蠕蟲病毒疫情的嚴重程度.

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四、結論

綜上所述,本文通過對數據挖掘技術的介紹,分析了數據挖掘技術對于預防網絡病毒的重要作用.數據挖掘不但能夠對病毒進行有效的清除,更為人們提供了一個良好的網絡環境.

參考文獻

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[3]賀蓉,趙振西,周學海,陳尚義,趙巍.聯合挖掘發現網絡安全事件[J].計算機系統應用.2006(02)

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