摘 要： 网络病毒是与计算机相伴生的事物，它对计算机系统的运行安全性具有一定威胁，一旦计算机遭到病毒入侵，轻则导致信息丢失，重则可能无法正常使用。因此，网络病毒防御显得尤为必要。本文从计算机网络病毒及传播特性分析入手，论述了计算机网络病毒防御技术的应用，期望能够对计算机运行安全性的提升有所帮助。
关键词： 计算机系统; 网络病毒; 防御技术;
1、 计算机网络病毒及传播特性
1.1、 网络病毒
所谓的网络病毒实质上就是依托于网络进行传播，对计算机系统具有强大破坏力的一种代码程序。按照网络病毒的功能可以将之分为两种：一种是木马，一种是蠕虫。前者归属于后门程序的范畴，能够长时间潜藏于计算机的操作系统当中，对用户的重要信息进行窃取；后者可以利用系统漏洞对计算机进行攻击，危害性更大，会导致计算机死机[1]。
1.2 、病毒传播特性
网络病毒之所以对计算机系统的危害性大，除了会破坏系统程序，窃取信息之外，还与病毒本身的传播特性有关，具体体现在如下几个方面：1）传播速度快、范围广、感染目标多。网络病毒可以通过接口、邮件、端口等途径进行快速传播，攻击的目标涉及所有的计算机网络设备。2）破坏性强。网络病毒在不断升级，它的破坏性变得越来越强，部分病毒能够造成网络瘫痪，据此盗取重要数据，给用户带来巨大损失。3）携带方式多。目前，网络病毒能够依附的程序越来越多，如电子邮件、网页、网络程序等等，更加便于病毒传播。4）更加隐蔽。随着用户对计算机网络安全重视程度的不断提升，各种安全防护措施被引入计算机系统当中，由此使得一些普通的病毒无法实现入侵的目标，而一些隐蔽性更好的病毒随之出现[2]。
2、 计算机网络病毒防御技术的应用
2.1 、病毒检测技术
在计算机网络病毒的防御中，检测是较为重要的一个环节，可用于病毒检测的技术有特征码、文件校验、行为检测、模拟与扫描等等。
2.1.1、 特征码
从计算机网络病毒的角度上讲，特征码是一种从病毒样本当中提取出来的字节数小于等于64，可以代表病毒基本特征的代码，该代码为十六进制[3]。从检测方式来看，特征码具有简单的特点，通过扫描能够对发现的病毒代码进行分解，并存储到相应的数据库中，当需要进行病毒查杀时，只要打开杀毒程序，特征码便会进行扫描，并将获取的内容与数据库中存储的代码进行比对，若是二者相似，则可判定为计算机病毒。特征码的病毒检测流程如下：
1）对病毒数据库进行构建，在此基础上，对病毒样本进行采集、分析，以代码的形式将病毒存储到数据库中；
2）分析数据库中的病毒代码，从中找出具有明显特征的代码，如攻击性、相似性以及隐藏性等等；
3）以归纳后的代码作为主要的检测目标，在检测过程中，将被检测文件与病毒代码进行比对，看二者是否相似，如果相似，则可判定该文件遭到病毒感染，需要进行处理。
检测过程简单、便捷，检测结果准确率高是特征码的技术优势，由此使得该技术在计算机网络病毒检测中得到广泛应用。但在实际应用中发现，特征码无法检测出未知的病毒，也就是说该技术在新型病毒的检测中无法达到预期效果。故此必须对病毒库进行实时更新[4]。
2.1.2 、文件校验
病毒作为一种程序，它很难以单独的形式存在，而是需要以计算机系统中的某些文件为载体，通过寄存的方式存于其中。当病毒侵入到文件后，这个文件在系统中占用的空间会随之增大，并且文档的日期还可能被修改，当上述情况出现时，计算机系统中的安全防护软件便会自行启动盘点文件，给正常的软件编写出一份校验文件并进行保存。同时，安全防护软件会在正常软件被激活之后对其进行复验，若是二次检验结果存在差异，则表明软件遭到病毒感染，这就是文件检验技术的基本原理。通过该技术能够对未知的病毒进行检测，具体的方式如下：
1）结合杀毒软件，在维护计算机系统的过程中进行文件检验，使之成为病毒防御的一种有效手段。
2）依托病毒查杀功能，引入常态化对比的方式，当程序正常启动后，便进行检测，从而减少检测次数。
3）将完整的检验程序直接写入到计算机系统的内存中，当程序激活时，检验程序便会自行检测。
文件校验既可以对已知的病毒进行检测，又能检测出未知的病毒，它的检测效率要明显高于特征码技术。但需要指出的一点是，通过文件检验技术虽然可以判断计算机系统中有无病毒，却无法对病毒的具体情况进行确定。
2.1.3、 行为检测
病毒虽然种类繁多，但每种病毒却都具有特定性，行为检测就是针对病毒的特定性达到检测目的。当病毒侵入到网络后，会通过网络以最快的速度寻找能够寄存的计算机，一旦成功寄存，便会开始破坏计算机系统，获取其中的重要信息。在对病毒的行为进行分析后，能够总结出病毒启动的各种行为方式，借助行为检测技术，便可发现病毒，进而对病毒加以处理。病毒对计算机系统最为主要的攻击行为包括占据INT13H功能、缩小内存、修改文件等，行为检测技术可以根据上述攻击行为，对病毒进行有效检测，以此来达到防御的效果。
2.1.4、 模拟与预扫描
模拟技术是借助相应的软件对计算机系统当前的运行状况进行copy和模拟，与正常状况进行对比，找出二者之间存在的差异，以此为依据，发现病毒在系统中的运行机制，该技术对杀毒软件难于处理的病毒较为有效。而预扫描则是以模拟为基础，它比模拟的层次更高，能够模拟出所有未知或是变种的病毒，唯一的缺陷是耗时长。若是能够进一步缩短预扫描技术的时长，则会使该技术在计算机网络病毒检测中得到更加广泛应用。
2.2 、病毒防御技术
计算机病毒的防御是一项系统工程，为达到预期中的防御效果，可对如下技术进行合理运用。
2.2.1、 单机防御
病毒针对的是计算机系统，也就是说，病毒经网络进行传播后，最终都会进入到用户的计算机中，当病毒抵达目的地，会对计算机系统进行破坏，并窃取其中重要的信息。鉴于此，要想对病毒进行有效防御，就应当从计算机终端入手。杀毒软件能够有效保护计算机系统，避免被病毒入侵。常规的杀毒软件具有病毒扫描、清除、防御等功能，部分高端的杀毒软件还具备数据恢复、防黑客入侵等能力，是计算机最为有效的防御系统，能够对所有已知的病毒、木马程序等进行清除。单机防御应当以杀毒软件作为首选。
2.2.2 、机组防御
所谓的机组就是在一定的区域范围内，由多台计算机以互联的方式组合到一起，为用户提供各种与计算服务有关的系统。因为是多机互联，当其中某台计算机遭到病毒入侵后，病毒会传播到与之相联的其它计算机中，所以除了要为每台单机配置功能强大的杀毒软件之外，还应当针对多机互联的特点，采取有效的防御技术。如全方位病毒防御体系。机组在防御病毒时，可在人为防御干预的基础上，配置监控机制，由监控中心负责对病毒进行实时监测，并与计算机端子联动，同时，还要引入能够防止病毒爆发的隔离机制，以此来确保计算机组的运行安全性。
2.2.3 、局域网防御
局域网简称LAN，具体是指覆盖范围在几千米内的计算机网络，此类网络因便于安装、成本低、易于扩展，在办公领域内得到广泛应用。一旦病毒侵入到LAN当中，将会对该网络中所有的计算机终端造成危害，所以必须采取有效的技术措施，对LAN病毒进行防御。在对LAN病毒进行防御时，可以构建一个总部病毒报警系统，并使LAN中的计算机均与报警系统相连接，这样病毒报警系统便可对计算机进行监控，当发现有病毒入侵LAN计算机时便会发出报警信息，提醒网络管理人员进行及时处理，从而达到防御病毒的目的。
2.2.4 、联动防御
这里的联动是针对防火墙而言，以网关的安全策略作为依托，当网络侦测到异常后，会将相应的信息直接发送给防火墙，当防火墙接收到这部分信息会自行对病毒进行抵御，从而避免其侵入计算机系统中。为使病毒被阻隔到网关之外，防火墙会将病毒判定结果反馈给网关，而网关在接到反馈后，会开启隔离功能。通过联动防御，不但能够使网络的内部压力有所减小，而且还能进一步降低病毒在计算机之间传播的可能性。从病毒防御的效果上看，联动防御是所有方法中最好的一种，具有一定的推广使用价值。
2.2.5 、基于数据挖掘的病毒防御
在计算机网络病毒的防御中，数据挖掘技术的作用日益突显，在分析病毒的基础上，利用数据挖掘可以快速检测出未知的病毒，据此设计防御方法，对病毒进行有效防御，避免其对计算机造成破坏。基于数据挖掘的病毒防御分为以下过程：
1）当病毒经网络成功入侵到计算机后，如果未被杀毒软件成功清除，那么便会以较快的速度进行传播，使更多的计算机遭受感染。借助数据挖掘能够对网络中传输的数据进行抓取，通过对数据进行动态检测，从中挖掘出原数据。
2）对挖掘到的原数据进行分类和变换，使之转化为可识别的数据，如端口、IP地址等，随后依托数据库，对这部分数据进行处理，进而获得精准信息。
3）通过对网络中异常数据的检测，快速找出病毒的入侵特性，利用数据挖掘记录日志审计信息，发现病毒入侵点，并进行预警提示。
4）对于数据挖掘检测到的异常数据，可初步判定为病毒，利用防火墙对非法IP进行控制，以禁止访问的方式，避免病毒对计算机系统的入侵，从而达到防御病毒的效果，提高计算机网络安全性。
3 、结论
综上所述，计算机网络病毒防御是一项较为复杂的工作，为达到预期中的防御效果，应当对网络病毒的传播特性加以了解和掌握，并应用行之有效防御技术，降低病毒的入侵概率，为计算机的安全运行提供保障。未来一段时期，应加大对网络病毒防御技术的研究力度，除对现有的技术和方法进行逐步优化之外，还应开发一些新的技术，从而使其更好地为计算机网络安全服务。
参考文献
[1]刘裕，张柯.数据挖掘技术在计算机网络病毒防御系统开发中的应用[J].北京印刷学院学报，2020,28(1):133-135.
[2]肖平.计算机网络病毒防御中数据挖掘技术的整合运用[J].电子技术与软件工程，2019(15):177-178.
[3]王刚，陆世伟，胡鑫，等.潜伏机制下网络病毒传播SEIQRS模型及稳定性分析[J].哈尔滨工业大学学报，2019,51(5):131-137.
[4]薛茹.数据挖掘在计算机网络病毒防御中的应用[J].南方农机，2019,50(1):172.
