互联网的迅速发展和广泛应用，使互联网与各行各业深度结合。同时，网络安全问题日益突出，网络安全威胁日益严重。中国的网络安全形势不容乐观。恶意病毒、代码、安全漏洞等问题似乎在良好的网络环境中不断发生，泄露的信息不计其数。面对各种网络安全问题，国家不断出台各种网络安全政策，应对各种隐患和挑战。其中，面对海量的网络安全数据，如何有效地挖掘和分析，形成客观的网络安全分析是非常重要的部分，也是本文讨论的主要内容。

在数据挖掘阶段，这阶段主要是根据目标，采用与目标相匹配的资料挖掘方法，通过不同程度的资料挖掘。挖掘算法，确定合适的模型和相应的参数，然后计算和挖掘数据。当前，网络安全环境面临的各种威胁，推动了各种数据挖掘方法的研究与发展。广泛使用的数据挖掘算法包括决策树总结和遗传算法。

安全态势预测阶段是基于数据挖掘的网络安全状态分析的最终阶段，也是数据挖掘的最终目的，基于前两个阶段的准备、搜索、转换、计算，表现、评价、预测分析网络安全状态。在这个阶段，首先以易于理解的形式直观地表现数据挖掘计算的结果，然后根据最初设定的目标，客观地评价上述结果，最后预测、分析网络安全状况。需要注意的是，基于数据挖掘得到的知识信息不能脱离执行系统，而是应用执行系统中可靠的知识进行检查，进行合理的安全状态预测，最终解决问题。

在国家政策的呼吁下，在众多行业和大型企业的倡导、建设和积极应用下，网络安全分析已经成为网络安全领域的热点。总之，数据挖掘是网络数据信息呈现和网络安全趋势分析与评估的重要依据和手段。