大型计算机网络中的非正常数据挖掘技术研究摘要：大型计算机网络中的各种软件和设备均存在安全漏洞，导致以往提出的大型计算机网络中非正常数据挖掘方法无法进行合理挖掘。针对该问题，提出一种新型的大型计算机网络中非正常数据挖掘方法。所提方法通过数据洗涤、格式变换和模式挖掘等操作，挖掘出大型计算机网络中的非正常数据。使用所提方法设计的数据挖掘系统由数据挖掘器、分析模块和数据库组成，数据库为数据挖掘器和分析模块提供处理和挖掘方案。数据挖掘器实时监控着大型计算机网络中的非正常情况，并进行数据处理。分析模块使用“二次激活”方式对处理过的数据进行分析，挖掘出其中的非正常数据。实验结果表明，所提方法具有较好的收敛性，所设计的系统具有较强的可扩展性。本文采集自网络，本站发布的论文均是优质论文，供学习和研究使用，文中立场与本网站无关，版权和著作权归原作者所有，如有不愿意被转载的情况，请通知我们删除己转载的信息，如果需要分享，请保留本段说明。关键词：大型计算机网络；非正常数据；数据挖掘技术；合理挖掘：TN711?34；TP393.08文献标识码：A:1004?373X(2017)12?0059?04Abstract：Varioussoftwaresandequipmentsinlarge?scalecomputernetworkshavesecurityholes,whichleadtothepreviously?proposedabnormaldataminingmethodsinlarge?scalecomputernetworkscan7tmakereasonablemining.Therefore，anewabnormaldataminingmethodinlarge?scalecomputernetworkisputforward.Themethodcanminetheabnormaldatainlargc?scalccomputernetworkbydatawashing,dataformatconversionandpatternminingoperation.Thedataminingsystemdesignedwiththeproposedmethodiscomposedofdataminingprocessor,analysismoduleanddatabase.Thedatabaseprovidestheprocessingandminingschemesfordataminingprocessorandanalysismodule.Thedataminingprocessorisusedtomonitortheabnormalsituationinla.rge?scalecomputernetworkinrealtime,andcarryoutdataprocessing.Theanalysismoduleisusedtoanalyzetheprocesseddatabymeansof"secondaryactivation"mode，anddiguptheabnormaldata.Theexperimentalresultsshowthattheproposedmethodhasgoodconvergence,andthesystemdesignedwiththemethodhasstrongscalability.Keywords：large?scalecomputernetwork；abnormaldata；dataminingtechnology；reasonablemining随着电子信息技术的荇及和不断发展，大型计算机M络随之产生，越来越多的网民能够更为便捷地享受各种信息资源，现如今，网络己成为人们生活中不可缺少的一部分。大型计算机网络在为人们提供便利的同时，也造成了一定的困扰，网络入侵事件时有发生［1］。若想有效维护大型计算机网络安全，需要将其中的非正常数据准确、高效地挖掘出来，相关组织已开始着手进行大型计算机网络中非正常数据挖掘技术的研究工作［2］。1非正常数据挖掘技术数据挖掘技术是指依据特定任务，将重要的隐含知识从具有一定干扰存在下的随机数据集群中提炼出来［3］。数据挖掘技术是一项交汇科目，经其挖掘出来的数据具有一定的辅助决策作用。将这种技术用于进行大型计算机网络非正常数据的挖掘工作中，能够自动控制大量初始数据，为用户提供更多的便利［4］。所提大型计算机网络中非正常数据挖掘方法的挖掘流程如图1所由图1可知，所提方法先对大型计算机网络中的初始数据集群进行统一处理，处理过程包括数据洗涤和格式变换。数据洗涤的目的是将初始数据集群中的噪音、重叠参数和缺失重要特征的数据除去，再经由格式变换，使洗涤后的数据集群特征更加明显，提高对非正常数据的挖掘准确性当数据处理完毕，所提方法随即开始进行模式挖掘。所谓模式挖掘，是指通过对比分析方式获取大型计算机网络中数据之间共有特征的过程，所获取到的井有特征即为数据挖掘技术中的“知识”[5]。将模式挖掘定义成向的映射，和均是大型计算机网络中初始数据集群的一部分，并且，。在中随机定义一个数据集群，此时可以将和在中出现的几率设为向映射的知识，用表示，则有：设置和的取值范围可使所提大型计算机...