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網絡數據挖掘已經成為信息時代的一個新興熱門產業，尤其是隨著大數據技術和網絡爬蟲技術等相關技術的應用發展，網絡數據挖掘產業呈現快速發展甚至野蠻生長的特點。在信息時代，數據信息價值體現主要通過數據挖掘方式，數據挖掘是一種技術手段，但是它的發展深刻關系著網絡信息安全。對網絡信息產業而言，安全管理措施發展完善通常要滯后于產業與技術發展，因此，在網絡數據挖掘產業快速發展過程中也存在諸多安全隱患問題，威脅網絡時代信息產業的健康和可持續發展。

基于產業與技術發展的雙重要求，加強網絡數據挖掘安全管理是大勢所趨。數據挖掘安全屬于網絡信息安全范疇，《網絡安全中的數據挖掘技術》一書主要通過數據挖掘算法來探索不同網絡安全子領域，如隱私保護、安全態勢、流量安全、惡意軟件檢測、數字取證等多個方面。全書共9章，第1章介紹了網絡安全以及數據挖掘的基本理論，在介紹數據挖掘時重點介紹了十種常見的數據挖掘算法，這是由于挖掘技術特征主要由算法類型決定;第2－8章則是數據挖掘技術在網絡安全不同子領域的應用分析，先介紹了數據挖掘技術的特征，然后用案例方式說明在網絡安全不同子領域的具體應用;第9章為網絡安全數據集采集方面的研究，如各種網絡數據惡意抓包和惡意入侵程序等，對讀者的實踐應用有指導價值。

該書內容編寫有一定的專業深度，適合從事網絡挖掘工作或研究的行業人士閱讀。作者指出，從技術手段來講，數據挖掘技術是在不斷發展和進步的，已經具備較為強大的挖掘能力，但是數據挖掘技術的應用則需要受到約束規范，否則很容易在利益的驅使下對信息產業發展以及社會公眾利益造成傷害。以爬蟲技術的發展為例，它在數據挖掘過程中主要起到數據收集的作用，爬蟲技術開發的軟件可以基于某個特征標準對網絡數據信息進行自動抓取收集與整理，然后將數據打包出售，或者通過模型分析之后生成某些行業報告出售。對大部分網絡平臺而言，爬蟲軟件在抓取數據的過程中會對平臺的正常運行帶來一定負面影響，如占據帶寬影響網速，增加服務器負荷等。同時，網絡平臺的數據大都是企業花費時間和精力采編整理而來，屬于網絡平臺企業的信息資源財富，爬蟲軟件在抓取信息時并沒有付出成本，這是對企業信息資源的一種威脅。因此，很多平臺就將爬蟲抓取數據視為“惡意入侵”行為，通過反爬蟲技術應用等方式來保護自身網絡信息安全。此外，也有部分信息企業運用某些數據挖掘技術模型分析用戶行為特征，然后采用差異性定價方式銷售產品與服務，如典型的“大數據殺熟”行為，這一行為不僅侵犯到消費者信息隱私，而且直接傷害到消費者經濟利益，招致消費者反感，并且政府也要求信息企業平臺規范發展，不得采用此種方式經營。

由此可見:在網絡數據挖掘過程中，一定要遵循法律與職業道德。筆者認為，在信息科技與信息產業迅速發展的時代，數據挖掘對于信息安全也有著不可替代的價值。如在網絡安全防御中，基于數據挖掘技術的網絡安全態勢評估，比傳統的網絡安全防御方法與手段要更為先進。在網絡中，各種網絡病毒、惡意攻擊、惡意入侵等行為時時刻刻都在發生，這種行為的發生帶有一定的規律性特征。從單次網絡安全攻擊行為來看，由于其可能存在偶然性特征或者單一性特征，無法判斷整體行為特征，但是通過對大量的網絡安全攻擊行為數據進行針對性挖掘分析，就可以找出攻擊行為的某些共同特征，以此來評估網絡安全態勢，為針對性制定網絡安全防御措施提供參考。大規模的網絡安全攻擊行為也帶有某些潛在特征，如在某個時間段，木馬病毒比較活躍;在某個領域，某類蠕蟲變種病毒危害比較大。

數據挖掘技術能夠判斷和分析網絡惡意攻擊的行為特征，提前作出預警，提高網絡安全防護水平?？傊?，在網絡時代，數據信息作為一種資源，蘊含有豐富的價值，數據挖掘技術就是采用技術手段發現其中的價值，讓其具有更高的現實應用價值。從產業發展角度來講，這種行為是值得提倡的，畢竟信息數據價值挖掘能夠對信息產業發展產生積極推動作用。然而，在數據挖掘過程中，一定要遵守相關行業規則與國家法律，否則很容易觸碰規則法律底線，這不僅不利于行業發展，反而會危害行業進步，給社會發展造成負面影響。

作者：唐啟濤 單位：湖南信息學院