数据挖掘与信息安全探讨

结合大数据和云服务 内容概述

基于统计的方法、专家系统、神经网络、数据挖掘、遗传算法、计算机免疫技术等，是信息安全检测技术的主要手段。

数据分析协同入侵检测不仅需要利用模式匹配和异常检测技术来分析某个检测引擎所采集的数据，以发现一些简单的入侵行为，还需要在此基础上利用数据挖掘技术，分析多个检测引擎提交的审计数据以发现更为复杂的入侵行为。在综合使用多个检测技术的基础上，可以发现各种常见的、典型的攻击行为。

数据挖掘概述是通过对特定数据对象进行汇总、分析和比较，以获取其内涵描述及关键特征的过程。数据特征化的结果可以采用饼图、柱状图、曲线等形式呈现，而数据区分则包括比较度量，帮助区分目标类和比较类。

随着技术的进步，入侵检测系统（IDS）在信息安全领域发挥着关键作用。它能够监控、分析用户和系统活动，发现入侵企图或异常现象，审计系统配置和弱点，评估关键系统和数据文件的完整性，对异常活动进行统计分析，并识别攻击活动模式，实时报警和主动响应。

在网络与信息安全领域，统计分析方法首先创建系统对象的统计描述，包括用户、文件、目录和设备等的测量属性，如访问次数、操作失败次数和延时等。这些属性的平均值用于与系统正常行为进行比较，当观察值超出正常范围时，可能发生入侵。

数据挖掘与统计学的交汇带来了数据挖掘算法的全面介绍。数据挖掘利用了统计学、人工智能及数据库等多种技术，将复杂技术封装成简单工具，使使用者能专注于问题本身。数据挖掘不仅限于统计分析，其算法源于广泛的统计学理论与扩展。

数据挖掘是从大量数据中提取有价值知识的过程，利用先进的算法和技术深入分析数据，揭示其中的模式和规律。将详细讨论数据仓库、聚类算法、分类预测等关键概念与技术。

一、数据挖掘的基本概念 (a) 数据挖掘是否只是一种炒作？ 数据挖掘并不是一种炒作。随着信息技术的发展，尤其是互联网的普及，企业和组织产生了大量的数据。这些数据包含了丰富的信息，但只有通过有效的工具和技术才能被发掘和利用。因此，数据挖掘技术的出现是为了应对海量数据处理的需求，并非简单的市场炒作。 (b) 数据挖掘是否仅仅是数据库、统计学及机器学习技术的简单转变？ 数据挖掘不仅仅是一个简单的技术转变。它将数据库管理、统计分析以及机器学习等多个领域的成果有机结合，形成了一套新的知识发现方法。 (c) 数据库技术的发展如何推动了数据挖掘的产生？ 数据库技术的发展为数据挖掘提供了必要的基础。随