基于数据挖掘的数字图书馆网络安全管理研究

针对传统网络安全管理系统无法有效处理海量数据的不足,提出了基于数据挖掘的数字图书馆网络安全管理模型。该模型利用多源数据采集策略获取各种安全产品的相关数据并进行整合,利用数据挖掘技术处理海量数据的优势进行综合分析、智能分析和自动响应。实验结果表明,该模型取得了很好的预期效果,能够有效地从大量安全事件中准确识别出真实的攻击行为,实现了报警信息的精炼化,降低了安全设备的虚警和误警,增强了网络安全管理的准确性、智能性和自适应性,能够满足新的网络安全形势的需要。