基于數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)研究的中期報(bào)告

基于數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)研究的中期報(bào)告摘要：本研究基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，采用主成分分析、支持向量機(jī)、決策樹等方法，對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)的預(yù)測(cè)。本文主要介紹了中期研究進(jìn)展情況，包括數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理、特征選擇、模型構(gòu)建和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證等方面的工作。關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；網(wǎng)絡(luò)安全；態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)；主成分分析；支持向量機(jī)；決策樹一、研究背景和意義隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)安全問題變得越來越突出。網(wǎng)絡(luò)攻擊手段和手段不斷升級(jí)，破壞力和危害性也越來越大，給國(guó)家、企業(yè)和個(gè)人的經(jīng)濟(jì)、政治、社會(huì)等多個(gè)方面帶來了重大影響。因此，對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)進(jìn)行及時(shí)、準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，識(shí)別潛在的網(wǎng)絡(luò)威脅，為網(wǎng)絡(luò)安全的管理和防范提供有效的支持，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本研究旨在通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)的預(yù)測(cè)，為網(wǎng)絡(luò)安全的管理和防范提供科學(xué)的決策依據(jù)，具有重要的理論和應(yīng)用價(jià)值。二、研究?jī)?nèi)容和方法本研究主要包括以下方面的內(nèi)容：1.數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理：根據(jù)網(wǎng)絡(luò)安全相關(guān)的數(shù)據(jù)源（如安全日志、網(wǎng)絡(luò)流量、漏洞掃描等），采用適當(dāng)?shù)姆椒ㄟM(jìn)行數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換等步驟，使得數(shù)據(jù)適合進(jìn)行后續(xù)的挖掘分析。2.特征選擇：在經(jīng)過預(yù)處理后，將得到一個(gè)包含大量特征的數(shù)據(jù)集?？紤]到不同特征對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)的影響可能存在差異性，因此需要對(duì)特征進(jìn)行篩選，并確定最佳的特征集合。本研究以互信息（MutualInformation）為參考，采用Relief算法來進(jìn)行特征選擇，選擇出最具有代表性和區(qū)分性的特征。3.模型構(gòu)建：本研究采用主成分分析（PCA）、支持向量機(jī)（SVM）和決策樹（DT）等方法，對(duì)特征進(jìn)行降維和分類預(yù)測(cè)。具體地，首先利用PCA對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，將高維度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為低維度數(shù)據(jù)；然后利用SVM和DT對(duì)降維后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類預(yù)測(cè)，并比較它們的預(yù)測(cè)效果。4.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：為了驗(yàn)證本研究提出的方法的可行性和有效性，本研究使用具有代表性的網(wǎng)絡(luò)安全相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)過程包括建立實(shí)驗(yàn)環(huán)境、數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理、特征選擇、模型構(gòu)建、模型評(píng)估、結(jié)果分析等步驟。三、研究進(jìn)展和成果在中期研究中，本研究已完成了數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理、特征選擇、模型構(gòu)建等方面的工作，并初步完成了對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析和挖掘。具體成果如下：1.數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理：本研究使用安全日志數(shù)據(jù)作為主要的分析對(duì)象，并采用Python語(yǔ)言編寫了相應(yīng)的數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理程序，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)變換等功能。2.特征選擇：本研究使用Relief算法對(duì)安全日志數(shù)據(jù)進(jìn)行特征選擇，選擇了10個(gè)最具有代表性和區(qū)分性的特征。3.模型構(gòu)建：本研究使用PCA、SVM和DT等方法對(duì)安全日志數(shù)據(jù)進(jìn)行降維和分類預(yù)測(cè)，并比較它們的預(yù)測(cè)效果。初步實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，SVM具有較好的預(yù)測(cè)效果。4.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：本研究使用了具有代表性的網(wǎng)絡(luò)安全相關(guān)數(shù)據(jù)，建立了實(shí)驗(yàn)環(huán)境，并對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了采集、預(yù)處理、特征選擇、模型構(gòu)建、模型評(píng)估和結(jié)果分析等操作。初步實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本研究提出的方法能夠有效地預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)。四、下一步工作計(jì)劃在剩余的研究進(jìn)程中，本研究將深入分析和挖掘網(wǎng)絡(luò)安全相關(guān)數(shù)據(jù)，按照以下步驟展開工作：1.深入分析和挖掘數(shù)據(jù)，尋找更具有預(yù)測(cè)能力和實(shí)用性的特征集合；2.選擇和改進(jìn)分類預(yù)測(cè)模型，優(yōu)化預(yù)測(cè)效果；3.進(jìn)一步完善實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，擴(kuò)展實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，在更多的應(yīng)用場(chǎng)景下驗(yàn)證提出的方法的有效性；4.撰寫研究報(bào)告，結(jié)合實(shí)驗(yàn)結(jié)果和理論分析，對(duì)本研究提出的方法進(jìn)行總結(jié)和評(píng)估，并展望未來的研究方向。參考文獻(xiàn)：[1]李愛軍,蔣小立.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全中的應(yīng)用研究[J].電腦知識(shí)與技術(shù),2014(25):38-39.[2]陳克鵬,趙平,胡權(quán).基于數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)分析研究[J].電腦工程與應(yīng)用,2016,52(20)