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数据科学的可视化恶意软件分析技术在档案数字化安全管理系统中的应用
网络安全与数据治理
高伟波1,徐炳雪2,李仲琴1,赫明春3
1.江西省地质局核地质大队;2.鹰潭开放大学信息中心;3.浙江大学计算机学院
摘要:数据科学的可视化恶意软件分析技术是当前信息安全领域中的重要的创新技术,旨在提高对档案数字化系统中潜在威胁的检测和应对能力。系统论述了基于数据科学的可视化恶意软件分析技术在档案数字化安全管理系统中的应用,并结合可视化数据集构建了基于神经网络的恶意检测模型。使用可视化绘图对恶意软件的检出效果和迭代趋势进行分析,其优点对比传统的数据剥离手段更加高效并更具可读性,且在分析的过程中能够迅速、准确地应对不断演进的威胁,为数字化档案的安全提供了有力的支持。
中图分类号:TP309;TP311.5 文献标识码:ADOI:10.19358/j.issn.2097-1788.2024.05.003
引用格式:高伟波,徐炳雪,李仲琴.数据科学的可视化恶意软件分析技术在档案数字化安全管理系统中的应用[J].网络安全与数据治理,2024,43(5):18-26.
Application of visual malware analysis technology of data science in archive digital security management system
Gao Weibo1,Xu Bingxue2,Li Zhongqin1,He Mingchun3
1.Nuclear Geology Brigade of Jiangxi Geological Bureau;2.Information Centre,Open University of Yingtan;3.School of Computer Science, Zhejiang University
Abstract:The application of data science′s visual malware analysis technique is an important and innovative technique in the current information security field. This technology combines methods of data analysis, machine learning and visualization, and aims to improve the detection and response capability of potential threats in archive digitization systems. This paper discusses the application of data science-based visual malware analysis technology in archive digitization security management through practice, and constructs a neural network-based malware detection model by combining visual data sets. The advantages of using visual mapping to analyze the detection effect and iterative trend of malware are more efficient and readable than the traditional means of data stripping, and in the process of analysis, it can more quickly and accurately respond to the evolving threats, which provides a strong support for the security of digital archives.
Key words :archive digitization; data science; malware threats; neural networks

引言

档案数字化管理的重要性日益提升,伴随而来的安全威胁也在不断演进。其中,恶意软件的形式不断变化,传统的防病毒软件和防火墙等安全措施无法及时识别和阻止新型威胁。随着各行业对数据保护和隐私的合规性要求越来越高,对档案数字化管理提出了更为严格的要求。档案数字化系统存储了大量敏感信息,包括个人数据、企业机密和政府文件等,使得这些系统成为攻击者的理想目标。恶意软件如病毒、勒索软件等,可以通过网络渠道传播,感染整个系统,导致信息泄露、文件损坏或者系统崩溃,严重威胁档案的完整性和可用性,进而危及整个档案数字化平台。及时发现并阻止恶意软件的传播对于保护档案中的重要信息至关重要。在这一背景下,恶意软件检测成为确保档案数字化系统安全性的至关重要的一环。先进的恶意软件检测技术,特别是结合了数据科学和机器学习的技术,能够更好地适应并识别不断演进的威胁。通过强化恶意软件检测,可以有效阻断这些网络威胁,提高系统的抗攻击能力,确保档案数字化平台能够安全可靠地为用户提供服务。


本文详细内容请下载:

https://www.chinaaet.com/resource/share/2000006011


作者信息:

高伟波1,徐炳雪2,李仲琴1,赫明春3

(1.江西省地质局核地质大队,江西鹰潭335001;

2.鹰潭开放大学信息中心,江西鹰潭335001;3.浙江大学计算机学院,浙江杭州310013)


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