计算机前沿讲座论文
计算机新技术论文范文（2）
计算机新技术论文范文(2)计算机新技术论文篇二浅论新时代背景下计算机通信技术摘要：在新时代里，科学技术主要以信息、生物等一些高新技术为主导方向，并伴随着相关的产业而迅猛发展。
计算机技术与通信技术密切依存造就了一个信息时代，而数字技术就是是这个时代里的鲜明特征，计算机技术与通信技术融为一体带来的巨大改变是无法预知的。
本文就是结合当前计算机通信技术在实际中的应用，对其发展作一简单论述。
关键词：计算机技术通信计算机通信技术我国随着科技的发展已经进入一个崭新的时代，人与人之间的交流都在依靠一种工具，这种工具就是通信技术，而通信技术的核心就是计算机通信技术。
在早期，计算机通信是局限在计算机房中的各个互联设备之间的通信，可见，计算机和通信是分开工作的，如今，计算机具有高速的信息处理能力和存储记忆能力,计算机通信的方式不再以模拟通信方式为主，而是进入了数字通信向数据通信转化的时代。
1、计算机通信技术的发展及特点近些年来，通信技术的加速发展，为中国的大中小企业带来了更多的利润，因为企业通过装备与中心网络联网的局域网对经营方面进行管理，同时，这也是通信系统制造公司经营的一种手段，他们利用营销的原理，为诸多企业提供这种通信技术，因此，计算机通信的发展与进步同时会带动着企业的迅速发展。
(1)计算机通信技术结合网络技术，在微电子、光纤和光子学等多方面的领域都取得了很大的成果，利用这种高技术开发出来的编程软件也在随着技术的发展而不断的改进与更新,从而能够跟上这个时代的发展步伐。
微电子技术在很早就用于通信领域,例如，数字电话,数字移动电话等，这些都是微电子通信技术的成果，还有多媒体通信也是利用了这种技术并得以发展，现在的技术集中发展具有高速的分组交换设备和简化通信规程,高速分组交换技术主要两种,一种是帧中继技术,另一种是异步传送模式,在帧中继网络中,在局域网互联,图像传送等一些专用网方面主要应用帧中继技术，这是因为数字光纤网具有高速低误码率,这样就可以减少节点处理的时间;在广域网,局域网,校园和社区等一些主干网中主要应用异步传送技术。
计算机前沿讲座报告（合集五篇）
计算机前沿讲座报告（合集五篇）第一篇：计算机前沿讲座报告计算机前沿讲座报告为了拓展同学们的知识面，给同学们提供更广的就业方向，学院特地开展了计算机前沿讲座这门课。
第一个讲座，老师给我们讲解了各种高科技，比如说无人机，比如说监控但是我个人更偏好于无人航拍的机器，老师也带来了真实的机器给我们演示，所以课后对无人机又进行了进一步了解。
第二个讲座，老师是个留学生，给我们讲了各种厉害的脑波科技和医学，我课后也进行了脑接技术的了解，学习情况如下：一、无人机什么是无人机？无人机是通过无线电遥控设备或机载计算机程控系统进行操控的不载人飞行器。
无人机结构简单、使用成本低，不但能完成有人驾驶飞机执行的任务，更适用于有人飞机不宜执行的任务。
在突发事情应急、预警有很大的作用。
无人机航拍无人机航拍是以无人驾驶飞机作为空中平台,以机载遥感设备,如高分辨率CCD数码相机、轻型光学相机、红外扫描仪，激光扫描仪、磁测仪等获取信息，用计算机对图像信息进行处理，并按照一定精度要求制作成图像。
全系统在设计和最优化组合方面具有突出的特点，是集成了高空拍摄、遥控、遥测技术、视频影像微波传输和计算机影像信息处理的新型应用技术。
为适应城镇发展的总体需求，提供综合地理、资源信息。
正确、完整的信息资料是科学决策的基础。
各地区、各部门在综合规划、田野考古、国土整治监控、农田水利建设、基础设施建设、厂矿建设、居民小区建设、环保和生态建设等方面，无不需要最新、最完整的地形地物资料，已成为各级政府部门和新建开发区急待解决的问题。
我们用遥感航拍技术准确地反映出地区新发现的古迹、新建的街道、大桥、机场、车站以及土地、资源利用情况的综合信息。
遥感航拍技术是各种先进手段优化组合的新型应用技术。
昆明劲鹰无人机航拍技术以低速无人驾驶飞机为空中遥感平台，用彩色、黑白、红外、摄像技术拍摄空中影像数据；并用计算机对图像信息加工处理。
全系统在设计和最优化组合方面具有突出的特点，是集成了遥感、遥控、遥测技术与计算机技术的新型应用技术。
计算机前沿论文
计算机前沿论文在当今科技飞速发展的时代，计算机领域的创新成果不断涌现，推动着社会各个方面的变革和进步。
从智能设备到云计算，从大数据分析到量子计算，计算机技术的前沿研究正以前所未有的速度改变着我们的生活和未来。
在硬件方面，芯片制造工艺的不断精进使得计算机的性能持续提升。
过去几十年，我们见证了从微米级到纳米级的制程跨越，如今，芯片上可以集成数十亿个晶体管。
然而，随着摩尔定律逐渐接近物理极限，研究人员开始探索新的材料和架构来延续性能提升的趋势。
例如，碳纳米管和石墨烯等新型材料因其出色的电学性能，有望成为未来芯片制造的关键材料。
此外，量子计算作为一项极具潜力的技术，正逐渐从理论走向实际应用。
量子比特的独特性质使得量子计算机在处理某些特定问题时，如大规模数值优化和密码破解，具有远超传统计算机的能力。
在软件领域，编程语言的发展也从未停止。
随着应用场景的日益复杂和多样化，新的编程语言不断涌现，以满足不同的需求。
例如，Rust 语言因其出色的内存安全性和并发性能，在系统编程领域受到越来越多的关注。
而函数式编程语言如 Haskell 则在处理复杂的逻辑和数学计算时展现出独特的优势。
同时，软件开发方法也在不断演进。
敏捷开发和 DevOps 等理念的出现，使得软件开发的效率和质量得到了显著提升。
持续集成、持续部署和自动化测试等技术手段成为了现代软件开发的标配。
人工智能无疑是当前计算机领域最热门的研究方向之一。
然而，除了常见的深度学习算法和训练模式，还有许多前沿的研究值得关注。
例如，可解释性人工智能旨在解决深度学习模型的“黑箱”问题，让人们能够理解模型的决策过程和依据。
这对于在医疗、金融等对决策可靠性要求极高的领域应用人工智能至关重要。
此外，强化学习与环境的交互方式也在不断创新，不仅仅局限于游戏和机器人控制，还在资源分配、网络优化等方面展现出巨大的潜力。
计算机视觉技术的发展也是日新月异。
从简单的图像识别到复杂的视频分析，计算机视觉在自动驾驶、安防监控、医疗诊断等领域发挥着越来越重要的作用。
信息技术发展前沿讲座论文
信息技术发展前沿讲座桂林电子科技大学结课论文浅谈云计算环境下的隐私安全保护作者：***学号：**********日期：2011年12月6日摘要：云计算是一种新兴的计算模式，它将计算任务分布在大量的计算机构成的资源池上。
借助于云计算，用户可以获取近乎无限的资源。
国家“十二五”规划中云计算已经成为重要的关键词。
本文先简单介绍云计算，然后分析云计算的特征及优点，最后重点探讨云计算环境下的隐私安全问题及隐私安全保护的对策分析。
关键词：云计算虚拟化云安全隐私权一、前言上世纪90年代，随着网络的迅速发展，导致互联网上的数据量以惊人的速度增长。
庞大是数据量要求有更高的数据处理速度。
同时，随着社会、经济的发展，计算机技术和网络技术起着越来越重要的作用。
但是现在的个人计算机，只有不到30%的计算能力被利用，而其余70%的实际上是被闲置的。
一方面，一些应用需要大量的计算资源和存储资源；另一方面，大量的计算机资源被浪费，如何才能使计算机资源得到有效的利用？在这样的背景下，云计算成为当前最热点的研究之一。
二、云计算介绍云计算是一种新的计算模式，是分布式处理、并行处理和网格计算、网络存储、虚拟化、负载均衡等传统计算机技术和网络技术发展融合的产物。
云计算将计算资源分布在由大量计算机构成的资源池上，而非本地计算机或远程服务器中，用户根据需求通过网络访问计算机和存储系统。
在远程的数据中心里，成千上万台计算机和服务器连接成一片计算机云。
利用这些“云”，用户通过终端接入数据中心，按自己的需求进行运算。
目前，云计算有三种服务模式：saas(software as a service) 软件即服务， paas(platform as a service) 平台即服务，iaas(infrastructure as a service) 基础设施服务。
云通过网络把多个计算机整合成一个具有强大计算能力的完美系统，并借助saas、paas、iaas等先进的商业模式把这强大的计算能力分布到终端用户手中。
《计算机科学与技术前沿讲座 》课程论文
华东理工大学2014—2015学年第_1_学期班级：计算机科学与技术3班学号：Y30140713 姓名：谢毅刚开课学院：信息学院任课教师：虞慧群成绩__________大数据背景下的深度学习算法摘要随着大数据时代的到来，基于深度学习技术的机器学习方法被用于有效地分析和处理这些数据。
本文详细的介绍了深度学习算法（Deep Learning）的由来，国内外发展的现状，深度学习的模型，以及面临的问题。
表明了大数据背景下深度学习的重要性和以及它的发展方向。
关键字：大数据、深度学习、Deep Learning背景大数据的存储、计算和分析是大数据处理中的关键技术，大数据的价值产生于对大数据的有效分析。
因此，数据分析环节是大数据处理流程的核心和关键。
互联网是大数据的主要来源之一。
据数据分析公司 Domo 在 2011年和 2014年对每分钟新增网络数据的不完全统计，上传到YouTube 的视频时长从48 h上升为72 h，在Facebook 上分享的信息从 684478 条上升为2460000条，对Google 的搜索请求从200万次上升为400万次等。
每时每刻互联网上都有无数的网页和海量的音频、视频、图像等数据产生。
现今大数据已触及并影响和改变着人们工作和生活的方方面面。
从网络上的电子商务交易到对整个国家经济决策的制定，从医生诊断疾病、作出治疗方案到公路交通治理，从天气预报灾害预测到降低犯罪率、提高安全保障等，到处可见大数据的身影，但是却只有极少量的数据被分析和有效利用。
这些数据呈现出非结构化和多源等特点，需要开发新的更加智能的数据挖掘和智能算法技术，从众多复杂的数据中发现规律和模式，提取出新的知识，辅助人类决策或给出可能的预测。
采用人工智能和机器学习技术来分析大数据，让机器代替人工获得从数据中提取知识的能力，具有广泛的应用前景。
以互联网上的应用为例：计算广告学、垃圾邮件过滤、推荐系统、时间序列（趋势分析）等都是大数据的用武之地。
计算机技术前沿发展的相关论文
计算机技术前沿发展的相关论文计算机科学与技术的发展日新月异，因此，我们要把握其发展趋势，才能更好的推动计算机科学与技术的发展。
下面是店铺给大家推荐的计算机技术前沿发展的相关论文，希望大家喜欢!计算机技术前沿发展的相关论文篇一《对计算机科学与技术发展趋势的探讨》摘要：计算机科学与技术的发展日新月异，因此，我们要把握其发展趋势，才能更好的推动计算机科学与技术的发展。
本文分析了计算机科学与技术发展的整体方向，并就计算机技术的几个具体发展趋势进行了探讨。
关键词：计算机科学与技术;发展趋势;研究中图分类号：TP3-4文献标识码：A文章编号：1007-9599 (2012) 05-0000-02计算机科学与技术与我们的社会、生活、工作等方方面面都息息相关，因此，分析计算机科学与技术发展的趋势问题具有十分重要的现实意义。
为此，本文分析了计算机科学技术的发展趋势，以下是本人对此问题的几点看法。
一、计算机科学与技术发展的整体方向计算机科学与技术的发展可以说是日新月异，发展速度非常的快，但统观计算机技术的未来发展，主要向着“高”、“广”、“深”三个方向发展。
具体分析如下：第一，向“高”度发展。
体现在计算机的主频上，随着主频的逐步提高，计算机的整体性能会越来越稳定，速度会越来越快。
英特尔公司已经研制出能集成超出10亿个晶体管的微处理器，也就是说一台计算机不止使用一个处理器，可能会用到几十、几百甚至更多的处理器，即并行处理，截止目前，在世界范围内性能最高的通用机就采用了上万台处理器。
而专用机的并行程度又要高出通用机，其关键核心技术是操作系统，体现在两方面，一方面是如何高效能的使很多计算机之间产生联系，实现处理机间的高速通信，另一方面是如何有效管理这些计算机，并使之互相配合、协调工作。
第二，向“广”度发展。
随着计算机的高速发展，计算机已经普及，成为个人常用之物，可以说人手一台。
向“广”度发展指网络化范围的扩大以及向各个领域的逐渐渗透。
计算机论文演讲稿范文
尊敬的评委、各位老师、亲爱的同学们：大家好！今天我非常荣幸能够站在这里，与大家分享关于计算机科学前沿与技术创新的思考。
计算机科学作为21世纪最热门的学科之一，其发展日新月异，不断推动着社会的进步和变革。
以下是我对这一主题的几点探讨。
一、引言计算机科学的快速发展，离不开科学家们的辛勤耕耘和不懈探索。
从早期的计算机硬件、软件，到如今的互联网、大数据、人工智能等领域，计算机科学已经渗透到我们生活的方方面面。
在这个信息爆炸的时代，如何紧跟科技发展的步伐，把握前沿技术，是我们每一个计算机科学工作者和爱好者都需要思考的问题。
二、计算机科学前沿技术1. 人工智能（AI）人工智能是计算机科学领域最具颠覆性的技术之一。
近年来，随着深度学习、神经网络等技术的突破，AI在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成果。
AI技术的应用前景广阔，如智能医疗、智能教育、智能交通等，都将成为未来社会发展的重要推动力。
2. 大数据技术大数据时代，数据已成为重要的战略资源。
大数据技术通过对海量数据的采集、存储、处理和分析，为企业和社会提供有价值的信息。
在金融、医疗、交通等行业，大数据技术已经取得了显著的成果，如精准营销、疾病预测、交通流量优化等。
3. 云计算技术云计算是一种基于互联网的计算模式，它将计算资源、存储资源和网络资源进行整合，提供按需服务。
云计算技术具有弹性、可扩展、高可用等特点，为企业和个人提供了便捷的计算服务。
目前，云计算已经在企业级应用、物联网、移动计算等领域得到广泛应用。
4. 物联网（IoT）物联网是指通过信息传感设备，将各种物品连接到互联网，实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。
物联网技术具有广泛的应用场景，如智能家居、智能城市、智能农业等。
随着5G、边缘计算等技术的不断发展，物联网将迎来更加广阔的发展空间。
三、技术创新的重要性1. 推动社会发展技术创新是推动社会进步的重要动力。
计算机科学技术的创新，不仅提高了生产效率，改善了人们的生活质量，还推动了产业结构的升级和转型。
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本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！== 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ ==计算机前沿技术论文篇一：前沿技术论文计算机前沿技术讲座网络安全测评四堂有关计算机领域的讲座，算不上是前沿领域的介绍，不过每堂课的知识都冲击了我旧有的思想让我越发的觉得计算机是一件多么神奇的东西。
我对第二堂课讲的网络安全测评特别感兴趣，于是课下查了一些相关资料，下面是我对网络安全测评的一些理解和展望。
一、摘要在现在的互联网社会，在针对信息基础设施和应用程序的渗透测试进行过绩效管理之后，越来越认识到技术测试和提供信息安全保障的重要性。
因此越来越多的厂家和部门选择花钱请职业测评机构对自己的系统进行安全测评。
目前比较常用的系统软件评估工具有：ISS Internet Scanner、Nessus、SAINT等。
二、体会1)目标：出于对企业专用网络信息系统的当前安全状况（安全隐患）的了解，方便更加准确的做出决策，大多数公司需要对自己的网络系统进行安全状况分析。
其中评估的项目包括：· 管理制度的评估· 物理安全的评估· 计算机系统安全评估· 网络与通信安全的评估· 日志与统计安全的评估· 安全保障措施的评估· 总体评估其中风险评估中各要素的关系如图：2)评估步骤：下面对网络评估的具体步骤做一个详细的介绍。
管理制度是健全网路安全的有力保障。
评估主要包括以下几个方面，机房、文档设备、系统使用管理制度和人员培训。
一个运作高效的公司，不仅要有尖端的计算机设备，优秀的专业人才，还应有高效的运营体制，严格统一的管理机制。
因此，对管理制度的测评工作应作为网络安全测评的重点工作来执行。
物理安全是信息系统安全的基础。
它一般包括场地安全、机房环境、建筑物安全、设备可靠性、辐射控制与防泄漏、通讯线路安全性、动力安全性、灾难预防与恢复措施等几方面。
关于计算机的论文3篇
前言：本文主要介绍的是关于《关于计算机的论文3篇》的文章，文章是由本店铺通过查阅资料，经过精心整理撰写而成。
文章的内容不一定符合大家的期望需求，还请各位根据自己的需求进行下载。
本文档下载后可以根据自己的实际情况进行任意改写，从而已达到各位的需求。
愿本篇《关于计算机的论文3篇》能真实确切的帮助各位。
本店铺将会继续努力、改进、创新，给大家提供更加优质符合大家需求的文档。
感谢支持！正文：就一般而言我们的关于计算机的论文3篇具有以下内容：第一篇：人工智能与计算机技术的融合发展一、引言随着科技的飞速发展，人工智能（AI）与计算机技术之间的融合已成为当今科技领域的热点话题。
本文旨在探讨人工智能与计算机技术融合的现状、挑战以及未来发展趋势。
二、人工智能与计算机技术的融合现状数据处理与分析：计算机技术为人工智能提供了强大的数据处理能力，使得AI能够在海量数据中提取有价值的信息。
机器学习算法：计算机技术的发展推动了机器学习算法的进步，如深度学习、神经网络等，这些算法在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成果。
智能应用：人工智能与计算机技术的融合已广泛应用于智能机器人、智能家居、智能医疗等领域，为人们的生活带来了极大便利。
三、面临的挑战数据安全与隐私保护：随着人工智能技术的广泛应用，数据安全和隐私保护问题日益突出，需要采取有效措施保护用户数据的安全和隐私。
伦理与法律问题：人工智能的发展涉及到伦理和法律问题，如AI决策的公正性、责任归属等，需要制定相应的法律法规加以规范。
技术瓶颈：尽管人工智能技术在某些领域取得了显著成果，但仍存在技术瓶颈，如计算资源的限制、算法的优化等。
四、未来发展趋势智能化程度的提高：随着计算机技术的不断进步，人工智能的智能化程度将不断提高，能够处理更加复杂的问题。
跨领域融合：人工智能将与更多领域进行融合，如生物科学、医学、环境科学等，推动这些领域的创新发展。
可持续发展：未来的人工智能技术将更加注重可持续发展，关注环境保护、资源节约等问题，为人类社会的可持续发展做出贡献。
浅谈计算机类学科前沿论文计算机前沿选讲论文.doc
浅谈计算机类学科前沿论文计算机前沿选讲论文浅谈计算机类学科前沿论文计算机前沿选讲论文导读：计算机类学科前沿心得随着计算机信息技术的迅猛发展，计算机技术的应用迅速渗透到社会生活的各个方面，计算机日益成为人们学习、工作和生活中不可缺少的基本工具之一，而且我也清楚地认识和感受到了随着以计算机为核心的信息技术在各个领域中的广泛应用。
我相信，再过不了几年，不会使用计算机，就会象不识字一样使人举步维艰。
通过这次选修《计算机前沿技术》课，经过一学期的学习和实践，我深深体会到：计算机信息技术在高科技飞速发展、市场竞争异常激烈的今天，任何人不能只停在原有传统知识的认识上，只有不断学习计算机信息技术，通过计算机信息技术不断完善自己，通过计算机信息技术不断充实自己，才能在当今社会中立于不败之地。
随着信息技术的高速发展，计算机无时无刻在伴随着我们，也给我们在学习和生活中增添了许多乐趣。
通过这个学期的《计算机前沿技术》课，我了解到了计算机的发展史和其最基本的相关理论知识和工作原理，我们要想操作计算机，就先得要了解它的发展史、特点、功能、构造、工作原理等等关于计算机的知识。
计算机发展史，即计算机发展的历史。
计算机的发展历史可分为1854 年至1890 年、1890 年至20 世纪早期、20 世纪中期、20 世纪后期至现在，共分为四个发展阶段。
在这里要说一下的是，1945 年，世界上出现了第一台电子数字计算机“埃尼阿克”（ENIAC），用于计算弹道，是由美国宾夕法尼亚大学莫尔电工学院制造的，但它的体积庞大，占地面积500 多平方米，重量约30 吨，消耗近100 千瓦的电力。
显然，这样的计算机成本很高，使用不便。
1956 年，晶体管电子计算机诞生了，这是第二代电子计算机。
只要几个大一点的柜子就可将它容下，运算速度也大大地提高了。
1959 年出现的是第三代集成电路计算机。
从20 世纪70 年代开始，这是电脑发展的最新阶段。
到1976 年，由大规模集成电路和超大规模集成电路制成的“克雷一号”，使计算机进入了第四代。
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信息科学与技术学院本科三年级计算机前沿讲座读书报告课程名称：计算机前沿讲座院（系）：信息学院年级：2009级专业：计算机指导老师：乔少杰等学生信息：张忠强（20092144）计算机前沿讲座读书报告------WEB数据挖掘1.摘要网络信息安全问题 , 已经成为制约网络经济进一步发展的重要瓶颈。
Web 数据挖掘技术是提升网络信息安全防范绩效的关键技术。
本文在构建基于Web数据挖掘的网络信息安全防范模型后 , 还对建立在 Web数据挖掘基础上的网络信息安全防范模型运行的基本原理、Web挖掘的数据资源、Web 挖掘的技术方法、防范模型的主要应用、模型运行的注意事项等进行了深入分析。
2.前言上了半个学期的计算机前沿讲座课程，不同研究领域的老师们从八个不同的方向，给我们讲解了八个不同领域的计算机前沿知识，其中我对数据挖掘比较感兴趣，课下从网上和图书馆看了一些关于WEB数据挖掘资料，并有写一点体会。
3.关键字网络; 信息安全; 数据挖掘; 安全防范模型4.读书体会近年来随着互联网的迅速普及 , 网络逐渐成为用户完成相关业务的非常重要的、不可或缺的手段。
诞生于网络经济基础之上的电子商务 , 无论是在国外还是国内 , 都得到了长足发展。
另一方面 , 当前网络经济所面临的网络安全现状不容乐观。
网络与信息系统自身存在的缺陷、脆弱性以及面临的威胁 , 使得网络安全已经成为国家与国防安全的重要组成部分 , 同时也是制约网络经济进一步发展的重要瓶颈。
金山公司发布的《中国互联网 2006年度信息安全报告》显示 , 2006年 , 电脑病毒呈爆炸式增长 , 共截获新增病毒样本 24万多种 , 几乎是 2003年至 2005年间病毒总和的三倍。
2007年度中国公安部全国信息网络安全状况调查的结果显示 , 信息网络安全事件的主要类型是: 感染计算机病毒 ,电子邮件 , 遭到网络扫描、攻击和网页篡改等。
根据 iResearch艾瑞市场咨询最新发布的《2007年中国个人网络安全研究报告》数据显示 , 以盗号木马、黑客后门和下载木马为代表的木马程序已经成为大多数职业病毒生产者的生财工具 , 不管是网银中真实的钱 , 还是虚拟财产 , 都成为木马程序瞄准的对象。
网络信息安全问题 , 无论是理论上还是技术上 , 都是不可能完全解决的 , 因此 , 能不能将网络信息安全防范技术与其他技术相结合 , 以现有的历史数据为基础 , 提升网络信息安全防范的针对性、时效性和有效性呢 ? 答案是肯定的 , 这种技术就是 Web数据挖掘技术 , Web 数据挖掘技术为提升网络信息安全防范绩效提供了可能性与可行性。
数据挖掘的基本过程有：问题定义、数据收集和数据预处理、数据挖掘、结果解释和评估。
5.Web数据挖掘是提升网络信息安全防范绩效的关键技术数据挖掘是指从大量、不完全、有噪声、模糊、随机的数据中提取隐含在其中的人们事先不知道 , 但又是潜在有用的信息和知识。
但是传统的数据挖掘方法大部分只能对同质、同构的数据进行分析 , 这对于互联网上的大量的异构的文本信息、日志信息、超链接等不太适用。
为了解决这个问题 , 人们将传统的数据挖掘技术与 Web结合起来 , 产生了一种新的挖掘技术 --Web数据挖掘。
Web数据挖掘的基本处理过程如图 1所示。
其中 , 资源发现是指从 Web获取并返回文本资源的过程 , 其所处理的对象包括静态网页、Web数据库、Web结构、用户使用记录等信息; 数据预处理是指根据挖掘的目的 , 对发现的原始资源数据进行提取、分解、合并 , 最后转化为适合进行数据挖掘的数据格式 , 并保存到关系型数据库表或数据仓库中 , 等待进一步处理; 模式识别是指运用各种算法对处理后的数据进行挖掘 , 生成模式 , 其主要算法包括访问路径分析、关联规则发现、序列模式分析、分类规则发现、聚类分析等; 模式分析是指进行用户访问模式的分析 , 从而将有价值的模式提取出来的过程。
图 1 Web数据挖掘的基本处理过程6.基于 Web数据挖掘的网络信息安全防范模型Web数据挖掘作为网络信息安全防范的综合分析工具 , 运行在网络的用户数据库和数据仓库之上 , 包括以下功能模块: ①过滤器: 用来从 Web数据库中抽取相关数据 , 进行二义性分析 , 消除不一致性。
②挖掘综合器:是一个挖掘驱动引擎。
根据挖掘要求和挖掘方法的知识库到 Web数据挖掘算法库中去选择合适的挖掘方法 , 并且使用该方法去执行挖掘任务。
③方法选择专家系统及知识库: 它是 Web数据挖掘的“大脑” , 是一个规则集合 , 能够根据不同的挖掘要求来选择最有效的挖掘算法或几种算法的序列组合 , 并且随着应用的深人 , 该知识库可以不断融入新的规则 , 以增加专家系统的智能性。
④Web数据挖掘算法库: 是一个数据挖掘分析方法的综合性算法库。
⑤用户评估界面: 提供一个和分析人员交互的友好界面。
如果本次的挖掘结果不能满足分析人员的需要或者还有进一步的猜想 , 就可以再次从这里输人挖掘需求。
⑥方法驱动模块: 它利用挖掘出来的有益信息 , 去进行相应统计与分析的工作。
据此分析 , 可以构建一种基于 Web数据挖掘的网络信息安全防范模型 , 如图 2所示。
图 2 基于 Web数据挖掘的网络信息安全防范模型该模型以 Web数据挖掘模块为中心 , 对多个数据源的信息进行处理 , 是一个将用户数据、信息转化为知识的过程。
7.防范模型的主要应用7.1安全审计安全审计就是对有关操作系统、系统服务和应用、用户活动以及网络行为所产生的一系列的安全事件进行记录和分析的过程。
Web数据挖掘方法来辅助网络安全审计 , 其主要思想是从“正常”的网络通信数据中发现“正常”的网络通信模式 , 并和常规的一些攻击规则库进行关联分析 , 检测系统还存在哪些潜在的漏洞 , 从中发现安全问题 , 进而可以采取一定的补救和惩罚措施。
安全审计系统中通过综合运用 Web数据挖掘中的关联、序列、分类、聚类等技术 , 可以实时地审计分析局域网内的 HF防火墙、 I DS入侵检测系统、 IPPS信息保护系统等安全产品产生的日志 , 能够实时或事后审计网络安全状态 , 为网络安全管理人员全面提供了一种审计、检查当前系统运行状态的有效手段。
7.2入侵检测入侵检测通过对网络用户的行为信息进行采集、分析和过滤 , 及时准确地向系统的管理者发出警报 , 它是目前维护网络安全的重要技术之一。
目前入侵检测系统中普遍采用的特征检测的方法是由安全专家预先定义出一系列特征模式来识别入侵。
这种方法的问题是模式库得不到及时的更新 , 这样在入侵检测的过程中系统不能自适应地识别出新型攻击 , 使误报警和漏报警问题不断发生。
另外 , 随着网络应用的普及 , 网络数据流量急剧增加 , 有些审计记录本身包含了大量的无关信息 , 引起数据过载与检测速度过慢等问题。
基于 Web数据挖掘的入侵检测方法 , 主要是利用数据挖掘中的数据分类、关联分析和序列模式挖掘 , 对安全审计数据进行智能化的分析处理 , 通过提取数据本身存在的规律性 , 帮助系统生成入侵检测规则及建立异常检测模型 , 使系统能自动地获取知识 , 实时地处理海量数据 , 最大限度地降低在处理安全审计数据时对先验知识的要求 , 及时发现攻击 , 并能使系统可以检测出以前从未出现过的攻击方法 , 而且大大减小了系统的误检率。
7.3恶意代码检测在反恶意代码研究中 , 最经典的是“特征码”检测技术。
但是特征码检测技术有着致命的弱点 , 它只能检测已知的恶意代码 , 对于新出现的恶意代码它便无能为力。
而利用 Web数据挖掘技术 , 可以有效地提高恶意代码检测的质量与效率。
首先 , 搜集大量的恶意代码 , 形成恶意代码库 ,在大量的恶意代码中加入一些正常代码 , 然后将其分为两部分 , 一部分称为训练集 ,另一部分称为测试集; 其次 , 利用各种算法 , 例如规则分类算法和贝叶斯算法等 , 对训练样本进行训练 , 使其正确地识别出恶意代码和正常码; 最后 , 用测试集来对其训练效果进行评估。
一般来说 , 经此处理后的恶意代码检测 , 都能取得较为理想的效果。
7.4恶意邮件检测随着信息技术的发展 , 许多新生的恶意程序代码是以电子邮件的附件形式出现的 , 对于这种恶意程序代码 , 目前通常的做法是通过邮件过滤器结合病毒扫描器来检测 , 而病毒扫描器都是基于签字 (特征码 ) 进行检测恶意代码的 , 对于未知的恶意程序没有相应的特征码 , 因此防范的代价高昂 , 而且效率较低。
建立在Web数据挖掘技术基础上的邮件过滤系统 , 以电子邮件为检测对象 , 通过对电子邮件样本进行分析 , 获得最能区分出是否为恶意邮件的特征模式 , 可以自动发现新生的恶意程序 , 再以该模式为基础 , 采用朴素贝叶斯分类器和增强型方法进行机器学习 , 最终获得一个邮件过滤器 , 过滤掉恶意邮件 , 得到有用邮件。
8.总结通过老师的讲解以及查阅有关论文，对WEB数据挖掘有了一定的了解。
在这个知识量爆炸的信息时代，如何获取我们需要的有用知识成了一个比较严峻的问题，通过数据挖掘，就可以较好地解决这个问题。
网络信息安全问题 , 无论是理论上还是技术上 , 都是不可能完全解决的 , 因此 , 能不能将网络信息安全防范技术与其他技术相结合 , 以现有的历史数据为基础 , 提升网络信息安全防范的针对性、时效性和有效性呢 ? 答案是肯定的 , 这种技术就是 Web数据挖掘技术 , Web数据挖掘技术为提升网络信息安全防范绩效提供了可能性与可行性。
9.参考文献【1】王岩.数据挖掘技术研究.沈阳理工大学应用技术学院，2005,1.【2】袁红军. 虚拟参考咨询复合系统协调发展探究.杂志, 2006 .7【3】李家清. 网络参考咨询服务模式研究 2004.10【4】初景利图书馆数字参考咨询服务研究 2004。