關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)；聚類分析；時(shí)間序列；預(yù)測(cè)模型

中圖分類號(hào)：TP39 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2025）03-0088-03 開放科學(xué)（資源服務(wù)） 標(biāo)識(shí)碼（OSID） ：

0引言

本研究旨在探討數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息識(shí)別中的應(yīng)用，詳細(xì)分析其在網(wǎng)絡(luò)安全識(shí)別、性能優(yōu)化等方面的具體應(yīng)用及實(shí)現(xiàn)機(jī)制，為相關(guān)領(lǐng)域的研究和實(shí)踐提供理論依據(jù)和技術(shù)支持。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息識(shí)別能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控和識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)包[1]，通過(guò)特征提取和模式識(shí)別，系統(tǒng)可以區(qū)分正常流量與異常流量，從而識(shí)別潛在的安全威脅[2]，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，作為從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值信息的核心方法，已被廣泛應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)信息識(shí)別的各個(gè)領(lǐng)域[3]，能夠從大量的網(wǎng)絡(luò)流量、用戶行為數(shù)據(jù)及系統(tǒng)日志中提取隱含的模式和關(guān)系，從而有效提升網(wǎng)絡(luò)性能、增強(qiáng)安全防護(hù)及優(yōu)化用戶體驗(yàn)[4]。尤其在網(wǎng)絡(luò)安全、性能優(yōu)化和用戶行為分析等關(guān)鍵領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)通過(guò)精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析和模式識(shí)別，顯著提高網(wǎng)絡(luò)管理的智能化水平[5]。

1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息識(shí)別中的應(yīng)用

1.1 網(wǎng)絡(luò)安全識(shí)別

在網(wǎng)絡(luò)安全中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)用于檢測(cè)攻擊、識(shí)別惡意軟件和分析漏洞。通過(guò)分析網(wǎng)絡(luò)流量，揭示隱藏的攻擊模式，幫助在分布式拒絕服務(wù)（DDoS）攻擊中識(shí)別異常流量，及時(shí)預(yù)警。數(shù)據(jù)挖掘還能識(shí)別惡意軟件的傳播路徑和系統(tǒng)中的安全漏洞[5]。首先引入關(guān)聯(lián)規(guī)則分析技術(shù)，能夠?qū)⑿畔⑦M(jìn)行高緯度整合，通過(guò)從網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流中捕獲需要的數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，對(duì)原始網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和轉(zhuǎn)換，確保數(shù)據(jù)格式一致且適合進(jìn)一步分析。然后，使用Apriori算法生成頻繁項(xiàng)集。該算法逐層掃描數(shù)據(jù)集，計(jì)算每個(gè)項(xiàng)集的支持度，即在所有事務(wù)中項(xiàng)集出現(xiàn)的頻率，其中，Count（A）表示項(xiàng)集A 出現(xiàn)的次數(shù)，N 是總事務(wù)數(shù)。

其中，d（v）是節(jié)點(diǎn)v 的路徑估計(jì)值，w（u，v）是邊u 到v的權(quán)重。最終，根據(jù)最短路徑計(jì)算結(jié)果選擇數(shù)據(jù)包的最佳傳輸路徑，調(diào)整路由表，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)設(shè)備配置，減少數(shù)據(jù)傳輸中的延遲和丟包，從而提升網(wǎng)絡(luò)性能。

2實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

2.1環(huán)境設(shè)計(jì)

為驗(yàn)證數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息識(shí)別中的應(yīng)用效果，設(shè)計(jì)一個(gè)具體的仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境。實(shí)驗(yàn)環(huán)境包括配置多臺(tái)服務(wù)器，使用Matlab平臺(tái)進(jìn)行仿真分析，每臺(tái)配備8核Intel Xeon處理器、64GB內(nèi)存和1TBSSD，并使用支持1Gbps或10Gbps的以太網(wǎng)交換機(jī)和具有QoS功能的路由器。

2.2結(jié)果分析

基于上述仿真環(huán)境，從帶寬分配和路徑選擇兩個(gè)方面對(duì)數(shù)據(jù)挖掘在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息識(shí)別中的表現(xiàn)進(jìn)行分析。首先是帶寬分析，如表1所示。

從表1分析得出，預(yù)測(cè)帶寬需求與實(shí)際分配的接近性較高，顯示出帶寬預(yù)測(cè)模型（ARIMA和SVR） 的有效性。例如，2024-07-23 10：00和10：10的帶寬預(yù)測(cè)誤差較小，實(shí)際帶寬分配與預(yù)測(cè)值接近，帶寬利用率維持在85%至91%之間。帶寬調(diào)整后的延遲在45ms至53ms之間，相較于目標(biāo)延遲50ms，符合預(yù)期，但略有波動(dòng)。這表明帶寬調(diào)整對(duì)延遲有一定改善，但還需進(jìn)一步優(yōu)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(yīng)對(duì)流量變化，保持較高的利用率。

接下來(lái)，為驗(yàn)證數(shù)據(jù)挖掘在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息識(shí)別中的路徑優(yōu)化表現(xiàn)，通過(guò)在不同節(jié)點(diǎn)上的表現(xiàn)，得出實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如表2和表3所示。

結(jié)合表2和表3得出，優(yōu)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(yōu)化（如Dijkstra算法） 有效減少數(shù)據(jù)傳輸延遲和丟包率，提高網(wǎng)絡(luò)性能。從A到E的優(yōu)化路徑相比于優(yōu)化前的路徑，延遲和丟包率顯著改善，表明優(yōu)化后的路徑選擇能夠有效提高網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸效率。優(yōu)化后的路徑選擇明顯提升網(wǎng)絡(luò)的傳輸質(zhì)量和性能，說(shuō)明算法對(duì)實(shí)時(shí)流量數(shù)據(jù)的響應(yīng)和調(diào)整具有實(shí)際效果。

3結(jié)論

本研究通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息識(shí)別中的應(yīng)用進(jìn)行深入分析，得出以下結(jié)論：首先，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全識(shí)別中，通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類分析和異常檢測(cè)等方法，能夠有效識(shí)別和應(yīng)對(duì)各類網(wǎng)絡(luò)攻擊和惡意行為，顯著提升網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)的能力。最后，在網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化方面，通過(guò)時(shí)間序列分析和預(yù)測(cè)模型的應(yīng)用，能夠精準(zhǔn)預(yù)測(cè)帶寬需求和優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)路徑，從而提升網(wǎng)絡(luò)資源的利用效率和傳輸性能。