换一批基于XGBoost算法的医保信息系统入侵安全风险监测方法
Intrusion Security Risk Monitoring Method for Medical Insurance Information Systems Based on XGBoost Algorithm
摘要目的 针对常规的医保信息系统对入侵行为的判定过程较为繁杂、监测反应时间较长的问题,提出基于XGBoost算法的医保信息系统入侵安全风险监测方法.方法 按照安全性影响因素的关系,对安全因素关联度修正强度进行计算与修正,并对修正后的安全因素关联进行划分,得到划分的系统入侵安全信息关联度;根据划分关联度参数,基于XGBoost算法对入侵行为进行分级判定;按照结果,使用树编辑距离算法,对入侵行为信息进行匹配,并建立神经网络监测结构;根据匹配结果建立对应报警机制,实现对医保信息系统入侵安全风险的实时监测.结果 实验结果表明,本文方法对医保信息系统入侵安全风险的监测平均反应时间小于3 s,反应时间较短,安全性较高.结论 本文提出的基于XGBoost算法的医保信息系统入侵安全风险监测方法,能够有效监测医保信息系统的入侵安全风险,具有较高的应用价值.
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关键词
XGBoost算法医保信息系统入侵安全风险监测行为识别安全因素关联树编辑距离算法XGBoost algorithmmedical insurance information systemintrusion security risk monitoringbehavior identificationsafety factor correlationtree edit distance algorithm
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1674-1633.2024.05.011
发布时间
2024-05-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
山东省优秀中青年科学家科研奖励基金（BS2018SW427）
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