數據挖掘技術在計算機網絡信息識別中的應用

關鍵詞：數據挖掘；計算機網絡；聚類分析；時間序列；預測模型

中圖分類號：TP39 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）03-0088-03 開放科學（資源服務） 標識碼（OSID） ：

0引言

本研究旨在探討數據挖掘技術在計算機網絡信息識別中的應用，詳細分析其在網絡安全識別、性能優化等方面的具體應用及實現機制，為相關領域的研究和實踐提供理論依據和技術支持。計算機網絡信息識別能夠實時監控和識別網絡中的數據包[1]，通過特征提取和模式識別，系統可以區分正常流量與異常流量，從而識別潛在的安全威脅[2]，而數據挖掘技術，作為從海量數據中提取有價值信息的核心方法，已被廣泛應用于網絡信息識別的各個領域[3]，能夠從大量的網絡流量、用戶行為數據及系統日志中提取隱含的模式和關系，從而有效提升網絡性能、增強安全防護及優化用戶體驗[4]。尤其在網絡安全、性能優化和用戶行為分析等關鍵領域，數據挖掘技術通過精準的數據分析和模式識別，顯著提高網絡管理的智能化水平[5]。

1 數據挖掘技術在計算機網絡信息識別中的應用

1.1 網絡安全識別

在網絡安全中，數據挖掘技術用于檢測攻擊、識別惡意軟件和分析漏洞。通過分析網絡流量，揭示隱藏的攻擊模式，幫助在分布式拒絕服務（DDoS）攻擊中識別異常流量，及時預警。數據挖掘還能識別惡意軟件的傳播路徑和系統中的安全漏洞[5]。首先引入關聯規則分析技術，能夠將信息進行高緯度整合，通過從網絡數據流中捕獲需要的數據，進行數據預處理，對原始網絡流量數據進行清洗和轉換，確保數據格式一致且適合進一步分析。然后，使用Apriori算法生成頻繁項集。該算法逐層掃描數據集，計算每個項集的支持度，即在所有事務中項集出現的頻率，其中，Count（A）表示項集A 出現的次數，N 是總事務數。

其中，d（v）是節點v 的路徑估計值，w（u，v）是邊u 到v的權重。最終，根據最短路徑計算結果選擇數據包的最佳傳輸路徑，調整路由表，優化網絡設備配置，減少數據傳輸中的延遲和丟包，從而提升網絡性能。

2實驗結果與分析

2.1環境設計

為驗證數據挖掘技術在計算機網絡信息識別中的應用效果，設計一個具體的仿真實驗環境。實驗環境包括配置多臺服務器，使用Matlab平臺進行仿真分析，每臺配備8核Intel Xeon處理器、64GB內存和1TBSSD，并使用支持1Gbps或10Gbps的以太網交換機和具有QoS功能的路由器。

2.2結果分析

基于上述仿真環境，從帶寬分配和路徑選擇兩個方面對數據挖掘在計算機網絡信息識別中的表現進行分析。首先是帶寬分析，如表1所示。

從表1分析得出，預測帶寬需求與實際分配的接近性較高，顯示出帶寬預測模型（ARIMA和SVR） 的有效性。例如，2024-07-23 10：00和10：10的帶寬預測誤差較小，實際帶寬分配與預測值接近，帶寬利用率維持在85%至91%之間。帶寬調整后的延遲在45ms至53ms之間，相較于目標延遲50ms，符合預期，但略有波動。這表明帶寬調整對延遲有一定改善，但還需進一步優化。此外，還可以看出，帶寬利用率在82%至91%之間，整體較高，表明帶寬資源被有效利用。帶寬分配策略能夠有效應對流量變化，保持較高的利用率。

接下來，為驗證數據挖掘在計算機網絡信息識別中的路徑優化表現，通過在不同節點上的表現，得出實驗數據如表2和表3所示。

結合表2和表3得出，優化后，路徑延遲從45ms 減少至30ms，丟包率從0.2%降低至0.1%。這表明路徑選擇優化（如Dijkstra算法） 有效減少數據傳輸延遲和丟包率，提高網絡性能。從A到E的優化路徑相比于優化前的路徑，延遲和丟包率顯著改善，表明優化后的路徑選擇能夠有效提高網絡數據傳輸效率。優化后的路徑選擇明顯提升網絡的傳輸質量和性能，說明算法對實時流量數據的響應和調整具有實際效果。

3結論

本研究通過對數據挖掘技術在計算機網絡信息識別中的應用進行深入分析，得出以下結論：首先，數據挖掘技術在網絡安全識別中，通過關聯規則、聚類分析和異常檢測等方法，能夠有效識別和應對各類網絡攻擊和惡意行為，顯著提升網絡安全防護的能力。最后，在網絡性能優化方面，通過時間序列分析和預測模型的應用，能夠精準預測帶寬需求和優化網絡路徑，從而提升網絡資源的利用效率和傳輸性能。