数据挖掘技术在计算机网络信息识别中的应用

关键词：数据挖掘；计算机网络；聚类分析；时间序列；预测模型

中图分类号：TP39 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2025）03-0088-03 开放科学（资源服务） 标识码（OSID） ：

0引言

本研究旨在探讨数据挖掘技术在计算机网络信息识别中的应用，详细分析其在网络安全识别、性能优化等方面的具体应用及实现机制，为相关领域的研究和实践提供理论依据和技术支持。计算机网络信息识别能够实时监控和识别网络中的数据包[1]，通过特征提取和模式识别，系统可以区分正常流量与异常流量，从而识别潜在的安全威胁[2]，而数据挖掘技术，作为从海量数据中提取有价值信息的核心方法，已被广泛应用于网络信息识别的各个领域[3]，能够从大量的网络流量、用户行为数据及系统日志中提取隐含的模式和关系，从而有效提升网络性能、增强安全防护及优化用户体验[4]。尤其在网络安全、性能优化和用户行为分析等关键领域，数据挖掘技术通过精准的数据分析和模式识别，显著提高网络管理的智能化水平[5]。

1 数据挖掘技术在计算机网络信息识别中的应用

1.1 网络安全识别

在网络安全中，数据挖掘技术用于检测攻击、识别恶意软件和分析漏洞。通过分析网络流量，揭示隐藏的攻击模式，帮助在分布式拒绝服务（DDoS）攻击中识别异常流量，及时预警。数据挖掘还能识别恶意软件的传播路径和系统中的安全漏洞[5]。首先引入关联规则分析技术，能够将信息进行高纬度整合，通过从网络数据流中捕获需要的数据，进行数据预处理，对原始网络流量数据进行清洗和转换，确保数据格式一致且适合进一步分析。然后，使用Apriori算法生成频繁项集。该算法逐层扫描数据集，计算每个项集的支持度，即在所有事务中项集出现的频率，其中，Count（A）表示项集A 出现的次数，N 是总事务数。

其中，d（v）是节点v 的路径估计值，w（u，v）是边u 到v的权重。最终，根据最短路径计算结果选择数据包的最佳传输路径，调整路由表，优化网络设备配置，减少数据传输中的延迟和丢包，从而提升网络性能。

2实验结果与分析

2.1环境设计

为验证数据挖掘技术在计算机网络信息识别中的应用效果，设计一个具体的仿真实验环境。实验环境包括配置多台服务器，使用Matlab平台进行仿真分析，每台配备8核Intel Xeon处理器、64GB内存和1TBSSD，并使用支持1Gbps或10Gbps的以太网交换机和具有QoS功能的路由器。

2.2结果分析

基于上述仿真环境，从带宽分配和路径选择两个方面对数据挖掘在计算机网络信息识别中的表现进行分析。首先是带宽分析，如表1所示。

从表1分析得出，预测带宽需求与实际分配的接近性较高，显示出带宽预测模型（ARIMA和SVR） 的有效性。例如，2024-07-23 10：00和10：10的带宽预测误差较小，实际带宽分配与预测值接近，带宽利用率维持在85%至91%之间。带宽调整后的延迟在45ms至53ms之间，相较于目标延迟50ms，符合预期，但略有波动。这表明带宽调整对延迟有一定改善，但还需进一步优化。此外，还可以看出，带宽利用率在82%至91%之间，整体较高，表明带宽资源被有效利用。带宽分配策略能够有效应对流量变化，保持较高的利用率。

接下来，为验证数据挖掘在计算机网络信息识别中的路径优化表现，通过在不同节点上的表现，得出实验数据如表2和表3所示。

结合表2和表3得出，优化后，路径延迟从45ms 减少至30ms，丢包率从0.2%降低至0.1%。这表明路径选择优化（如Dijkstra算法） 有效减少数据传输延迟和丢包率，提高网络性能。从A到E的优化路径相比于优化前的路径，延迟和丢包率显著改善，表明优化后的路径选择能够有效提高网络数据传输效率。优化后的路径选择明显提升网络的传输质量和性能，说明算法对实时流量数据的响应和调整具有实际效果。

3结论

本研究通过对数据挖掘技术在计算机网络信息识别中的应用进行深入分析，得出以下结论：首先，数据挖掘技术在网络安全识别中，通过关联规则、聚类分析和异常检测等方法，能够有效识别和应对各类网络攻击和恶意行为，显著提升网络安全防护的能力。最后，在网络性能优化方面，通过时间序列分析和预测模型的应用，能够精准预测带宽需求和优化网络路径，从而提升网络资源的利用效率和传输性能。