网络安全问题是信息时代中极其重要的话题，随着网络技术的飞速发展，网络安全形势也越来越复杂。传统的网络安全技术已经无法满足日益增长的安全需求，因此，利用数据挖掘技术提高网络安全能力成为了一种新的研究方向和实践途径。
一、网络安全问题概述
网络安全问题主要指通过网络传播的各种安全威胁，这些威胁不仅针对计算机用户，还包括处理器、相关设备等，可能造成信息泄露、软硬件损坏等安全事件。网络常见安全问题可归纳为多种类型，例如病毒性安全问题（蠕虫、木马等）、软件安全问题（系统漏洞等）、网络内安全问题（非法篡改、访问控制问题、垃圾邮件、DNS劫持等）。
二、数据挖掘在网络安全中的实践应用
数据挖掘是大数据技术的一个重要分支，通过分析大量数据来揭示隐藏其中的模式、关联以及趋势。在网络安全领域，数据挖掘技术的实践措施主要包含以下几个方面：
1. 数据预处理子系统：该子系统是数据挖掘安全系统的重要组成部分，它负责对采集到的网络安全数据进行前期处理，包括筛选、分类和转换等。预处理能够清除无效数据，提升数据质量，从而确保后续分析的准确性。
2. 规则库子系统：该子系统的工作原理是收集和统计数据挖掘过程中的规律和经验数据，并储存于数据库中。这一过程能够帮助识别常见安全威胁，比如木马病毒的种类和变种，从而为安全预警提供基础。
3. 数据挖掘子系统：作为新型网络数据挖掘安全管理体系的核心，该子系统负责对网络安全问题数据进行二次挖掘，以发现新的安全问题并及时进行预警和上报。其工作流程通常包括接收预处理数据结构、分析和合理化分析等步骤。
4. 决策处理子系统：在数据挖掘成功发现安全问题之后，决策处理子系统将参与问题的二次分析，并根据分析结果制定相应的处理策略，如删除、隔离、限制运行等。最终决策子系统将处理意见输出给网络安全管理系统，以解决安全问题。
三、结束语
在传统网络安全技术基础上，数据挖掘技术的引入极大地提高了网络安全系统的工作效率与质量。通过预处理子系统、规则库子系统、挖掘子系统和决策子系统的协同工作，网络安全系统能够更有效地防御安全威胁，确保网络的正常运行。数据挖掘不仅提供了全新的技术方向，也为网络安全的未来发展奠定了坚实的基础。
参考文献中提到的两篇文献也从不同的角度讨论了数据挖掘技术对信息安全和网络病毒防御的影响，进一步强调了数据挖掘在网络安全领域的应用价值和实践意义。
