网络信息安全问题的解决方案包括数据挖掘信息安全技术的应用和数据挖掘信息的安全的管理。管理是指根据事物发展的客观规律，通过综合运用人力资源和其他相关的资源，以便有效地实现组织目标的过程，是指在集体活动中，为了完成一定的任务，或者实现一个具体目标，针对特定的对象，遵循既定的原则，依照完善的程序，使用适当的方法，所进行的计划、组织、指挥、协调和控制的活动。比如，在网络安全控制方面，防火墙技术已被广泛应用，为了更好地发挥防火墙的安全保护作用，就必须考虑如何设置防火墙的安全策略，并对它的物理保护和访问控制进行设置。
　　3.2 网络信息安全的相关技术
　　3.2.1爬虫技术
　　Web 爬虫（Crawler）通常也被称为机器人（Robot）或者蜘蛛（Spider），它是一个能够自动下载网页的程序。互联网上有数以万计的网页，这些网页存在于分布在全球各地的各个服务器上。用户可以通过网页链接进行各个网页直接的切换和浏览，而爬虫正是模仿人的行为，将多个站点或者网页下载或存取，然后交给数据处理模块。
      3.2.2结构化数据抽取
　　Web信息收取指的是从一个网页中分析目标信息。通常包括两个问题，第一个是从自然语言文本中抽取信息，第二个就是从网页的结构化数据中抽取信息。我们称抽取这种数据的程序为包装器（Wrapper），包装器有三种方法，分别是手工方法、包装器归纳、自动抽取。
　　3.2.3规则引擎技术
　　一旦数据获取了，我们就要对其进行处理和分析。常用的基于 Python 的规则引擎有几种。PyKE 是一个基于知识的专家系统，采用类似于 Prolog 的语言规范。Prolog 是一种逻辑编程语言，广泛应用于人工智能领域。Pychinko 是一个可以处理语义网的规则引擎，它可以用 RDF 来定义。Intellect 是一个基于领域描述语言（Domain Specific Language，DSL）的规则引擎，可以定义一些规则表达式，来监测网络数据。规则引擎指的是一个创建、存储和管理规则，然后执行规则并推断出其它事实的应用程序。其中的规则主要是指企业或商务业务逻辑、法律条款等。在规则引擎发展的过程中，Rete 算法和 Prolog 语言是两个重要的理论分支，多数规则引擎都是基于以上二者扩展而来的。在工业活动铸造中，发展时间较长、应用广泛的两个体系是 Clips 体系和 Prolog 体系。
　　4 基于数据挖掘的网络信息安全策略
　　4.1 安全的网络环境
　　安全的网络环境包括系统的安全性、防病毒和网络入侵检测、审计分析、网络备份和灾难的恢复等。具体措施如下：隔离和访问控制技术，包括物理和逻辑的隔离，可信与不可信网络的隔离，只允许有授权的用户访问网络资源；采用反病毒技术，病毒已经严重威胁到了网络的安全，它的威胁和破坏性是很难用数字估量的，建立病毒预警、病毒防护和应急机制，就显得尤其必要；网络入侵检测技术会及时对非法入侵者及恶意破坏者建立预警机制，并定期对网络系统进行安全性分析，发现并修正漏洞；分析审计，记录用户使用过程中的计算机网络系统，它不仅能够确定是谁访问了系统，还能记录系统的使用状态，确定是否有网络攻击，审计数据挖掘信息是非常重要的；网络备份和灾难恢复可以确保在最短的时间内使受到破坏的系统恢复可用。
　　4.2 保证数据挖掘信息安全的策略
　　安全的数据挖掘信息指数据挖掘信息的存储安全、传输安全和使用安全。数据挖掘信息的物理完整性，逻辑完整性和保密性组成了数据挖掘信息的存储安全；并要通过数据传输加密技术、数据完整性技术和防抵赖性技术来保证数据挖掘信息传输的安全；数据挖掘信息的使用安全是指，为防止非授权主体擅自使用资源，必须对网络中的主体进行验证。
　　4.3 基于数据挖掘的网络安全数据分析策略
　　4.3.1关联性分析

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