大数据技术在网络安全领域的应用越来越广泛，尤其是在网络恶意行为的识别和检测方面。随着网络环境的复杂化和网络攻击手段的不断进化，传统的基于签名的检测方法已经难以应对新型的网络威胁。为了提高网络恶意行为识别的准确性和效率，利用大数据关联规则进行网络行为分析和模式识别成为了研究的热点。本文探讨了一种基于大数据关联规则的网络恶意行为识别检测方法，具体包括模糊化处理、模糊数据库构建、模糊数据分类聚集、连续属性离散化处理以及基于模糊关联规则的数据挖掘等关键技术。
模糊化处理是将网络中存在的大数据进行模糊处理，这有助于在不确定的网络环境中提取出有意义的信息。构建模糊数据库是为了存储经过模糊处理的数据，并对其进行管理。分类聚集模糊数据库中的模糊数据可以按照一定的规则和模式将数据分类和组织起来，以供后续分析使用。
离散化处理是将模糊数据的连续属性进行划分，变成若干个离散的区间，这样做可以为后续的数据挖掘提供更加清晰和可用的数据输入。确定模糊数据频繁关联规则是网络恶意行为识别的关键步骤，通过分析数据之间的关联性，可以揭示数据之间的内在联系。
基于模糊关联规则的数据挖掘方法，通过对网络数据的深入分析，可以整理出可用于后续分析的网络数据。随后，分析用户恶意访问流量特征，并对用户访问流量特征和用户信息特征进行加权处理，建立多特征融合的网络恶意行为识别模型。该模型能够综合考虑多种因素，从而提高网络恶意行为检测的准确性和效率。
经过实验验证，该基于大数据关联规则的网络恶意行为识别检测方法具有较高的准确率，实验结果显示准确率高于93%，漏检率低于8%，同时，该方法在数据挖掘时还表现出较低的时间和空间消耗。这说明该方法具有良好的实用价值和较高的支持度。
在大数据时代，网络恶意行为的检测和防范已经成为网络安全管理的重要组成部分。本文提出的基于大数据关联规则的网络恶意行为识别检测方法，为网络安全领域提供了一种新的技术手段。通过这种方法，可以快速准确地识别网络中的恶意行为，从而为保障网络安全提供了强有力的支持。同时，该方法的提出也表明了大数据技术在网络安全领域的巨大应用潜力和广阔的发展前景。
对于网络安全工作者而言，理解和掌握大数据关联规则的网络恶意行为识别检测技术，不仅有助于提高工作效率，还有助于拓宽视野，提升应对复杂网络安全挑战的能力。对于研究者而言，继续探索和优化该技术，不断适应网络安全的新需求和新变化，同样具有重要的研究价值。
