随着电信网络和计算机网络的不断发展,网络安全技术已成为网络技术发展的一个热点。电信网安全评估可使运营商能够判断其网络产品和系统相对于自己的应用来说是否足够安全,其中隐含的安全风险是否可以接受。另外,有关管理部门为了保证国家信息基础设施的安全性,也要求对各种网络产品或系统进行安全评估,以确定其安全可靠程度。所以,对网络产品或系统进行安全评估很有必要,对网络发展也将具有重要意义。聚类分析算法(Clustering Analysis Algorithm)是数据挖掘的一个主要研究方向,目前其研究已深入到数据库、数据挖掘、统计,电信,银行、商业等领域并取得了很大的成就。本文围绕着K-means聚类算法在电信网络安全评估下的应用进行讨论,详细介绍了电信网络及其评估的相关安全技术,针对其特点分析聚类算法并进行了改进。通过示例的电信安全评估平台介绍如何应用聚类算法进行处理。归纳一下,本文主要做了以下一些工作：1)对电信网及其安全现状情况进行了综述,对电信网络安全评估原理,方法和步骤进行了进一步的研究,给出了一种适用于电信运营企业的电信安全评估系统。2)对几种主要的聚类算法进行了比较,对其在电信安全评估中的应用进行了分析,并针对电信网的特点,对原有系统进行了改进。3)针对K-means的初始k值参数取值问题,提出一个解决方案,对算法的改进主要从聚类初始中心点的优选和算法本身性能改进方面着手。4)对改进后的电信安全评估系统进行了研究,测试与比较,发现改进后的电信安全评估系统可以对评估过程中的异常安全行为或特征未知的行为做出准确、迅速的检测,可以对电信安全评估工作进行有效的分析与处理。本文的目的是在对电信运营企业的网络与服务进行安全加固的过程中,提出一些趋势预测及分析。研究和运用数据挖掘的算法加强网络及服务的安全性。通过分析数据和所发生网络事件之间的内在联系,帮助网络管理员预测下一个时段可能出现的网络安全问题,可以提早预防和及时应对。也可将安全信息汇总到网络管理中心,对提高网络管理效率,减少网络管理的代价有很好的帮助。本文的最后对未来的发展前景进行了展望。目前在许多企业的IT系统中,网络安全的工作才刚刚开始,所以网络安全技术的应用的空间和潜力很大。