楊濤

摘要：聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘的主要分支，它根據(jù)數(shù)據(jù)的相似性來劃分數(shù)據(jù)。它已廣泛應用于機器學習、人工智能、網(wǎng)絡安全等諸多領域?；诰垲愃惴?，分析了計算機網(wǎng)絡信息安全的保護策略。

關鍵詞：大數(shù)據(jù)聚類算法;計算機網(wǎng)絡信息;安全防護;策略

Internet技術的飛速發(fā)展給人們帶來了極大的便利，但同時也逐漸暴露出一系列由于網(wǎng)絡造成的設計缺陷、安全漏洞等因素引起的安全問題，而網(wǎng)絡安全是所有應用順利運行的保證和基礎。在這種背景下，數(shù)據(jù)挖掘技術應運而生。它利用各種算法對數(shù)據(jù)進行清理和分析，充分挖掘數(shù)據(jù)的潛在價值，為后續(xù)決策提供科學合理的依據(jù)。

1大數(shù)據(jù)聚類算法簡述

聚類是指根據(jù)特定的標準將數(shù)據(jù)集劃分為不同的類型，以最大化同一集群中數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)聚類就是將沒有類別參照的數(shù)據(jù)分成不同的組。聚類分析根據(jù)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)對象及其關系信息，并對數(shù)據(jù)進行分組。每個組內(nèi)的對象相似，每個組之間的對象不相關。組內(nèi)的相似性越高，組間的差異性越高，聚類效果越好。該算法思想可以簡單地描述為：首先初始化K個聚類中心，計算數(shù)據(jù)對象到聚類中心的距離后，將數(shù)據(jù)對象劃分為其最近的聚類中心距離類型的聚類，根據(jù)聚類的種類，更新類聚類中心，繼續(xù)計算每個數(shù)據(jù)對象到簇中心的距離，將數(shù)據(jù)對象劃分到最近的簇中心距離類型的簇，根據(jù)得到的類簇，繼續(xù)更新類簇中心，并不斷迭代，直到達到最大迭代次數(shù)T，或者當兩次迭代之間的差值小于某個閾值時，迭代終止并獲得最終的聚類結(jié)果。

2計算機網(wǎng)絡信息安全中存在的問題

2.1計算機網(wǎng)絡系統(tǒng)自身存在安全隱患

在計算機網(wǎng)絡信息傳輸過程中，網(wǎng)絡本身存在一定的安全風險，這也是一種常見的信息安全風險，同時也會受到人為因素的影響，信息中的不安全因素也會越來越多。最常見的網(wǎng)絡信息安全問題主要有以下幾個方面：第一是TCP/IP的脆弱性，第二是網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)不安全，第三是信息被盜的可能性，第四是相關人員的安全管理意識薄弱。

2.2網(wǎng)絡黑客入侵

黑客入侵是最常見的因素，黑客是現(xiàn)代計算機網(wǎng)絡系統(tǒng)的最大威脅之一，如果網(wǎng)絡遭到黑客攻擊，造成服務器損壞，無法為用戶提供正常服務，導致網(wǎng)絡癱瘓，造成非常嚴重的后果。黑客會通過對服務器的控制來控制網(wǎng)絡，使其無法防范，黑客會利用計算機網(wǎng)絡通信協(xié)議的漏洞和用戶缺乏保護意識，對計算機網(wǎng)絡發(fā)起攻擊。一些用戶沒有建立科學合理的安全配置和防護體系，如果成為黑客攻擊的目標，很容易受到攻擊。不同的黑客攻擊手段和模式也有很大不同，其攻擊思路也不同。目標也不同。比較常見的攻擊模式是主動攻擊、被動攻擊，兩種不同攻擊模式的后果是完全不同的。黑客可以監(jiān)視用戶的行為，并獲取他們非常重要的私人信息。

2.3?計算機垃圾郵件

在現(xiàn)代計算機網(wǎng)絡應用過程中，電子郵件是必不可少的一種通信手段，在實際工作中也很常見，但電子郵件通信也容易受到網(wǎng)絡病毒和木馬的入侵和影響，辦公電腦用戶使用電子郵件，各種病毒或木馬程序會竊取計算機用戶信息，在實際傳輸過程中，電子郵件通常是關閉的。用戶在發(fā)送電子郵件時可能會受到不同病毒的攻擊。電子郵件中的垃圾郵件也是病毒的棲息地。其次，計算機網(wǎng)絡的開放性和便利性，也使其廣泛應用于日常生活和辦公過程，覆蓋范圍非常廣泛，導致計算機犯罪逐年增加，電信詐騙、詐騙等計算機犯罪層出不窮，假冒網(wǎng)站的犯罪分子誘使用戶操作，竊取個人信息和金錢，造成巨大的經(jīng)濟損失，也使得用戶的信息安全受到嚴重破壞。

3?顧及大數(shù)據(jù)聚類算法的計算機網(wǎng)絡信息安全防護策略

3.1?仿真測試

計算機網(wǎng)絡數(shù)據(jù)用于模擬和測試。在選擇數(shù)據(jù)時，嚴格檢查數(shù)據(jù)來源，數(shù)據(jù)來自部門的值班記錄。作為樣本數(shù)據(jù)，應用于與安全相關的信息安全研究。本研究將涉及計算機網(wǎng)絡信息安全保護的涉密信息分為五個不同層次。第一類是非常安全的分類信息安全，為A級主動安全級別，網(wǎng)絡輸出值在0.85-1.00之間。第二類是相對安全的分類信息安全，為B級主動安全級別。網(wǎng)絡產(chǎn)值為0.7-0.85，第三類為安全保密信息安全，C級主動安全等級，網(wǎng)絡產(chǎn)值為0.60-0.70，第四類為危險，D級主動安全等級，網(wǎng)絡產(chǎn)值為0.45-0.60，第五類為非常危險。它是E級主動安全級別，網(wǎng)絡輸出值范圍為0.00至0.45。在大數(shù)據(jù)聚類算法的基礎上，對特定條件下的計算機網(wǎng)絡信息安全防護策略進行仿真，并利用有效數(shù)據(jù)對專業(yè)人員進行測試。通過實驗測試和對結(jié)果的綜合分析，可以得出結(jié)論，隱藏層包含信息，可以獲得最優(yōu)的網(wǎng)絡性能。在本實驗中，選取多組數(shù)據(jù)作為測試對象，并將這些數(shù)據(jù)作為分析樣本。為了驗證通過訓練方法獲得的網(wǎng)絡性能，使用Postreg函數(shù)對所有數(shù)據(jù)進行非線性回歸分析，以便在擬合度為0.999的情況下獲得更好的結(jié)果。采用模擬輸出向量和目標向量進行線性回歸分析，以相關系數(shù)為主要分析數(shù)據(jù)。在優(yōu)化條件下，網(wǎng)絡性能的斜率和截距分別為1和0，擬合度為1。

3.2 構(gòu)建科學完善的網(wǎng)絡防御系統(tǒng)

計算機網(wǎng)絡用戶還應不斷提高自身的安全意識，切實做好準備和防御措施，定期檢查，減少計算機網(wǎng)絡遭受攻擊的可能性，及時采取應對措施，從而有效避免造成嚴重損失。同時建立科學完善的防御體系，為計算機網(wǎng)絡信息提供安全保障，安全響應機制也可以保證信息數(shù)據(jù)的高效安全傳輸。計算機網(wǎng)絡中存在著許多安全隱患，而安全防護機制可以減少這些隱患的入侵和攻擊，從而保證網(wǎng)絡的安全。通過網(wǎng)絡安全監(jiān)控系統(tǒng)，可以實時了解網(wǎng)絡的實際運行狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)攻擊行為，保護網(wǎng)絡和用戶個人信息的安全。如果安全防護機制被破壞，安全恢復機制將自動修復網(wǎng)絡，從而有效減少損失，因為計算機網(wǎng)絡防御系統(tǒng)涉及很多技術，用戶在提高自身安全意識的同時，還應該學習更多的技術功能，從而充分發(fā)揮網(wǎng)絡防御系統(tǒng)的作用，保護網(wǎng)絡信息數(shù)據(jù)的安全。

3.3?構(gòu)建防火墻

防火墻是人工隔離層，可以避免非法入侵，從而有效地保護計算機網(wǎng)絡系統(tǒng)。一般來說，防火墻技術可以與其他有效的安全防護機制相結(jié)合，大大提高防護效果。計算機網(wǎng)絡因素通常包含大量機密信息，必須加強安全控制，往往采取有限信息的方式，保障網(wǎng)絡安全，對數(shù)據(jù)和信息的安全及時進行隔離和篩選，將安全信息收集到網(wǎng)絡中，從而保證計算機網(wǎng)絡環(huán)境的安全、健康。由于計算機網(wǎng)絡必然會出現(xiàn)數(shù)據(jù)交換的情況，防火墻技術可以嚴格控制數(shù)據(jù)交換，數(shù)據(jù)交換可以限制計算機內(nèi)聯(lián)網(wǎng)和Internet上的信息，為保證信息交換的安全，防火墻可以有效地保護計算機網(wǎng)絡的內(nèi)部安全。

總之，隨著計算機網(wǎng)絡技術的飛速發(fā)展，它逐漸廣泛應用于各個領域，給人們的生活和工作帶來了極大的便利，大大提高了工作效率。然而，隨著網(wǎng)絡的普及，信息安全問題越來越突出，這與計算機用戶缺乏安全意識有很大關系，稍有不慎，就會導致嚴重的損失。因此，要積極應用相關安全防護技術，不斷優(yōu)化和完善網(wǎng)絡安全管理手段和技術措施，建立科學的管理機制，最大限度地保護計算機網(wǎng)絡信息安全，，同時也為計算機網(wǎng)絡技術在發(fā)展中的進一步應用創(chuàng)造了有利條件。

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