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基于模糊聚类的医院计算机网络信息安全风险监测方法

摘要在传统的网络信息安全风险监测研究中,缺乏对计算机网络自身运行特征,导致对风险的漏检程度相对较高,为此,提出基于模糊聚类的医院计算机网络信息安全风险监测方法研究.构建计算机网络信息的统计分析模型,根据计算机网络信息的特征分布情况,对原始网络信息中的特征进行融合重构,使网络数据转化为以主成分特征参量为核心的形式.再利用关联规则特征检测方法,通过获取信息中的谱特征,实现对网络运行状态中频率分量地监测,并统一了网络信息统计特征值的表达方式.对于得到的特征值,以最小化代价目标函数为基础进行模糊聚类,根据特征与聚类中心的隶属度关系,判定网络中是否存在信息安全威胁风险.在测试结果中,设计监测方法对不同类型网络攻击风险的漏检率始终低于5.0%,与对照组相比具有明显优势.

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