随着信息化技术的发展,网络已经成为每个人日常生活中不可或缺的一部分,越来越多的企业和组织开始关注网络安全问题,希望通过网络安全运营管理系统对公司内部的网络访问进行安全防护。当前的网络安全防护已经不仅限于被动的防御机制,客户更希望安全运营系统可以更主动地进行实时防护,防患于未然,将风险降到最低。本文通过将机器学习中的文本分类和文本聚类等数据挖掘算法应用于网络安全运营系统,一方面实现了网站分类,便于系统对用户网络访问日志作深入分析;另一方面实现了主动发现网络热点话题,便于系统对网络安全类信息进行汇总分析,及时主动地采取应对措施,提升企业日常管理和网络安全防护工作的效率。网站分类是安全运营系统中的重要应用,其本质是对网页上的文本数据进行分类。对于网站分类问题,经典的文本分类算法的分类准确率不高,可扩展性不强,而深度神经网络算法虽然准确率有所提升,但是十分依赖庞大的训练集和强大的计算硬件。本文基于深度森林进行改进,借助词嵌入模型和N-Gram思想对原始文本进行特征表示和信息抽取,使改进后的深度森林更适用于网站文本分类问题,在运行效率和结果准确率上都领先当前其他的分类模型。热点话题检测也是安全运营系统中的重要应用,其本质是对网络文本进行聚类。由于网络文本特征的高维性和稀疏性,用传统的文本聚类算法直接聚类,需要消耗极大的内存空间和计算资源,同时由于高维的文本特征不可避免地存在信息冗余,直接聚类的聚类质量也差强人意。本文在深度自编码器的基础上添加了竞争机制,使其更好地对文本数据进行特征抽取和维度约减,降维后的文本特征再聚类,不仅有效提高了聚类效率,也大幅提升了聚类质量。