基于模糊聚類(lèi)的醫(yī)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)方法

周晨陽(yáng)

摘要：在傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)信息安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)研究中，缺乏對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)自身運(yùn)行特征，導(dǎo)致對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的漏檢程度相對(duì)較高，為此，提出基于模糊聚類(lèi)的醫(yī)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)方法研究。構(gòu)建計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息的統(tǒng)計(jì)分析模型，根據(jù)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息的特征分布情況，對(duì)原始網(wǎng)絡(luò)信息中的特征進(jìn)行融合重構(gòu)，使網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為以主成分特征參量為核心的形式。再利用關(guān)聯(lián)規(guī)則特征檢測(cè)方法，通過(guò)獲取信息中的譜特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀態(tài)中頻率分量地監(jiān)測(cè)，并統(tǒng)一了網(wǎng)絡(luò)信息統(tǒng)計(jì)特征值的表達(dá)方式。對(duì)于得到的特征值，以最小化代價(jià)目標(biāo)函數(shù)為基礎(chǔ)進(jìn)行模糊聚類(lèi)，根據(jù)特征與聚類(lèi)中心的隸屬度關(guān)系，判定網(wǎng)絡(luò)中是否存在信息安全威脅風(fēng)險(xiǎn)。在測(cè)試結(jié)果中，設(shè)計(jì)監(jiān)測(cè)方法對(duì)不同類(lèi)型網(wǎng)絡(luò)攻擊風(fēng)險(xiǎn)的漏檢率始終低于5.0%，與對(duì)照組相比具有明顯優(yōu)勢(shì)。

關(guān)鍵詞：模糊聚類(lèi)；計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息；安全風(fēng)險(xiǎn)；融合重構(gòu)；主成分特征參量；最小化代價(jià)目標(biāo)函數(shù)；隸屬度

中圖分類(lèi)號(hào)：R197.324;TP393.0?? ???????????????文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0引言

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的不斷深化使其中包含的信息呈現(xiàn)出越來(lái)越隱私化，由此帶來(lái)的最直接的影響是網(wǎng)絡(luò)信息安全受到的威脅越來(lái)越嚴(yán)重[1]。就網(wǎng)絡(luò)攻擊的形式而言，本質(zhì)上都是為了獲取網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)信息，但是作用方式各不相同。無(wú)論是何種形式，都在一定程度上影響著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息的安全，增加了信息風(fēng)險(xiǎn)的程度[2]。在此基礎(chǔ)上，為了最大限度降低計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)信息被竊取的風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)是十分必要的。其中，文獻(xiàn)[3]以 K-means 聚類(lèi)算法為基礎(chǔ)，對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估研究，在一定程度上提高了對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息安全風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別效果。但是測(cè)試結(jié)果受網(wǎng)絡(luò)攻擊形式的影響較為明顯，導(dǎo)致實(shí)際應(yīng)用階段表現(xiàn)出了一定的不穩(wěn)定性。文獻(xiàn)[4]在對(duì) AHP （Analytia1HierarchyProcess，層次分析法）算法進(jìn)行改進(jìn)后，以電力監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)為研究對(duì)象，設(shè)計(jì)了一種安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)的準(zhǔn)確評(píng)估，但是在效率方面存在一定的局限性，導(dǎo)致實(shí)際應(yīng)用價(jià)值相對(duì)較低。模糊聚類(lèi)算法作為一種基于劃分的聚類(lèi)方法，通過(guò)建立同一簇對(duì)象之間相似度最大關(guān)系，不同簇之間相似度最小關(guān)系，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的高精度分析[5]。將該算法應(yīng)用到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)的研究中，具有良好的開(kāi)發(fā)價(jià)值。

為此，本論述提出基于模糊聚類(lèi)的醫(yī)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)方法，并通過(guò)對(duì)比試驗(yàn)測(cè)試的方式，分析驗(yàn)證了設(shè)計(jì)監(jiān)測(cè)方法的可靠性。

1計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)方法設(shè)計(jì)

1.1計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合處理

在對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行監(jiān)測(cè)之前，本論述首先提取了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中對(duì)應(yīng)的信息熵參量[6]。在具體的實(shí)施過(guò)程中，本論述采用關(guān)聯(lián)規(guī)則特征分布式挖掘方法對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行融合處理，并按照自適應(yīng)原則對(duì)融合程度作出合理調(diào)整[7]。為此，本論述首先構(gòu)建了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息的統(tǒng)計(jì)分析模型，在構(gòu)建過(guò)程中運(yùn)行了狀態(tài)特征檢測(cè)方法，最終的模型可以表示為：

其中，f t表示構(gòu)建的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息統(tǒng)計(jì)分析模型，kn表示網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行數(shù)據(jù)的特征參量，hx， t表示數(shù)據(jù)的模糊度參量，x 表示網(wǎng)絡(luò)信息閾值參數(shù)，pt表示分類(lèi)函數(shù)，a 表示網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的總特征統(tǒng)計(jì)參數(shù)。

在此基礎(chǔ)上，以計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息的特征分布情況為基礎(chǔ)，對(duì)原始網(wǎng)絡(luò)信息中的特征進(jìn)行重構(gòu)[8]。在具體的實(shí)施過(guò)程中，本論述采用了以空間分布為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)融合方法。首先，計(jì)算網(wǎng)絡(luò)信息大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則，利用計(jì)算結(jié)果，按照高分辨的標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的組合處理[9]，由此得到數(shù)據(jù)中，對(duì)應(yīng)的主成分特征參量計(jì)算方式可以表示為：

其中，xt表示融合后的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息，αi和βi分別表示計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息的模糊特征分量，該參數(shù)值的取值結(jié)果主要受原始網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀態(tài)的影響，當(dāng)計(jì)算機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)相對(duì)穩(wěn)定時(shí)，對(duì)應(yīng)的參數(shù)取值結(jié)果相對(duì)較低，當(dāng)計(jì)算機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)相對(duì)波動(dòng)程度較大，對(duì)應(yīng)的參數(shù)取值結(jié)果相對(duì)較高。

通過(guò)式（2）～式（4）可以看出，αi和βi的取值結(jié)果越大，對(duì)應(yīng)的特征統(tǒng)計(jì)結(jié)果越多。φi表示計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息狀態(tài)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的頻率參數(shù)，λi表示計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息的譜分解系數(shù)值，at表示在t 時(shí)刻，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息的特征統(tǒng)計(jì)結(jié)果，bt表示融合后數(shù)據(jù)的主成分特征參量。

通過(guò)這樣的方式，實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息的融合處理，為后續(xù)的安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)提供基礎(chǔ)。

1.2構(gòu)建計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息狀態(tài)監(jiān)測(cè)模型

按照1.1所示的方式完成對(duì)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理后，在實(shí)施對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行數(shù)據(jù)信息處理的過(guò)程中，本論述利用關(guān)聯(lián)規(guī)則特征檢測(cè)方法，通過(guò)獲取信息中的譜特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀態(tài)中頻率分量的監(jiān)測(cè)。為此，本論述以目標(biāo)監(jiān)測(cè)環(huán)境為核心，設(shè)計(jì)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息狀態(tài)監(jiān)測(cè)的模型可以表示為：

其中，m 表示計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息的譜峰值。

在網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中，對(duì)應(yīng)的特征分布具有顯著性，這也是影響信息安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)效果最主要的因素之一。針對(duì)該問(wèn)題，本論述得到統(tǒng)一了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息統(tǒng)計(jì)特征值的表達(dá)方式，具體表示為：

其中，c 表示統(tǒng)計(jì)到的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息特征中，顯著特征值的參數(shù)結(jié)果。

利用式（6），統(tǒng)一化網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行數(shù)據(jù)信息的特征值，保障后續(xù)安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)結(jié)果的可靠性。但是需要注意的是，一般情況下，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息特征中，具有顯著性的參量是相對(duì)固定的，但是當(dāng)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)規(guī)模較大的調(diào)整時(shí)，顯著性的參量也會(huì)發(fā)生變化。此時(shí)需要對(duì)模型中的參數(shù)進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整，以此確保輸出結(jié)果的可靠性。

1.3基于模糊聚類(lèi)的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)

在上述基礎(chǔ)上，本論述利用構(gòu)建的模型對(duì)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行監(jiān)測(cè)時(shí)，主要利用了 FCA（fuzzy cluster analysis，模糊聚類(lèi)）的方法。具體實(shí)現(xiàn)思路如圖1所示。

按照?qǐng)D1所示的方式對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息的安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行監(jiān)測(cè)的過(guò)程中，考慮到實(shí)際的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行數(shù)據(jù)模糊程度可能存在一定的差異，導(dǎo)致對(duì)應(yīng)的模糊指數(shù)也不同，因此通過(guò)最小化代價(jià)目標(biāo)函數(shù)，確保模糊聚類(lèi)結(jié)果的精確性，對(duì)應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)可以表示為：

其中，G（x）表示模糊聚類(lèi)的目標(biāo)函數(shù)，c（t）表示待監(jiān)測(cè)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息特征中的顯著參量。

需要特別注意的是，受網(wǎng)絡(luò)自身運(yùn)行狀態(tài)的轉(zhuǎn)換以及其他非攻擊因素的影響，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息是在一定閾值范圍內(nèi)波動(dòng)的，由此帶來(lái)的最直接的影響就是在模糊聚類(lèi)階段，各個(gè)聚類(lèi)結(jié)果中，數(shù)據(jù)的隸屬度會(huì)存在一定的差異。針對(duì)此，本論述利用拉格朗日函數(shù)作為模糊聚類(lèi)執(zhí)行的輔助函數(shù)，通過(guò)其對(duì)聚類(lèi)范圍進(jìn)行約束。當(dāng)目標(biāo)函數(shù)在一定范圍內(nèi)出現(xiàn)反復(fù)迭代的情況時(shí)，表明此時(shí)的計(jì)算結(jié)果陷入了局部最優(yōu)，無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)全局最優(yōu)聚類(lèi)，這不僅會(huì)影響最終的聚類(lèi)效果，同時(shí)也會(huì)降低對(duì)于網(wǎng)絡(luò)中安全風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別效果。為此，本論述在利用拉格朗日函數(shù)對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行約束時(shí)，為數(shù)據(jù)的隸屬度計(jì)算方式設(shè)置了維度系數(shù)，具體的計(jì)算方式可以表示為：

其中，u（x）表示數(shù)據(jù) x 在 G（x）目標(biāo)函數(shù)下的隸屬度，G（x）max 和 G（x）min 分別表示在 G（x）目標(biāo)函數(shù)下，執(zhí)行聚類(lèi)的最大隸屬度參數(shù)和最小隸屬度參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)，也就是隸屬度的可執(zhí)行維度范圍。

按照這樣的方式，將待監(jiān)測(cè)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息輸入到1.2構(gòu)建的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息狀態(tài)監(jiān)測(cè)模型中后，以式（8）為約束，利用式（7）對(duì)輸出的結(jié)果進(jìn)行模糊聚類(lèi)處理。最終的聚類(lèi)形式如圖2所示。

當(dāng)最終的聚類(lèi)結(jié)果與聚類(lèi)中心的隸屬度關(guān)系在可執(zhí)行維度范圍時(shí)，表明此時(shí)的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行數(shù)據(jù)正常，網(wǎng)絡(luò)不存在信息安全威脅風(fēng)險(xiǎn)；當(dāng)最終的聚類(lèi)結(jié)果與聚類(lèi)中心的隸屬度關(guān)系超出可執(zhí)行維度范圍時(shí)，表明此時(shí)的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行數(shù)據(jù)異常，網(wǎng)絡(luò)存在信息安全威脅風(fēng)險(xiǎn)。

通過(guò)這樣的方式，實(shí)現(xiàn)對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息安全風(fēng)險(xiǎn)的有效監(jiān)測(cè)，為網(wǎng)絡(luò)信息的安全提供可靠保障。

2對(duì)比測(cè)試

2.1測(cè)試數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

在對(duì)本論述設(shè)計(jì)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)方法進(jìn)行測(cè)試的過(guò)程中，本論述以某醫(yī)院內(nèi)部的網(wǎng)絡(luò)為測(cè)試對(duì)象。在信息安全風(fēng)險(xiǎn)設(shè)置上，考慮到現(xiàn)階段較為常見(jiàn)的攻擊類(lèi)型，共設(shè)置了4種不同的安全威脅。其中 DoS 類(lèi)攻擊主要作用方式是對(duì)網(wǎng)絡(luò)發(fā)起拒絕服務(wù)攻擊，具體的攻擊方法設(shè)置了syu flood、ping-of-death 和smurf三種。Probing 類(lèi)攻擊的主要作用方式是監(jiān)聽(tīng)、掃描計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)信息，具體的攻擊方法設(shè)置了 port-scan、sniffer 和 ping-sweep 三種。R2L類(lèi)攻擊主要作用方式是通過(guò)遠(yuǎn)程主機(jī)對(duì)目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行未授權(quán)訪問(wèn)，具體的攻擊方法設(shè)置了 guessing password、warezcli? ent和warezmaster三種。U2R類(lèi)攻擊的主要作用方式是越權(quán)使用超級(jí)用戶(hù)的網(wǎng)絡(luò)權(quán)限，具體的攻擊方法設(shè)置了 SMB die、memory leak 和 buffer overflow 三種。在此基礎(chǔ)上，分別將不同攻擊方法作用于測(cè)試網(wǎng)絡(luò)中，并測(cè)試本論述設(shè)計(jì)方法的監(jiān)測(cè)效果。為了提高測(cè)試結(jié)果的分析價(jià)值，本文為測(cè)試設(shè)置了對(duì)照組，對(duì)照組采用的方法分別為文獻(xiàn)[5]提出的基于粗糙集理論的監(jiān)測(cè)方法和文獻(xiàn)[6]提出的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的監(jiān)測(cè)方法。

2.2測(cè)試結(jié)果與分析

在上述測(cè)試環(huán)境的基礎(chǔ)上，本論述在開(kāi)始測(cè)試前設(shè)置了訓(xùn)練集數(shù)據(jù)，總規(guī)模為492031，其中，4類(lèi)攻擊的數(shù)量占比分別為19.60%、78.30%、2.04%和1.06%。對(duì)應(yīng)的測(cè)試數(shù)據(jù)集總規(guī)模為312020。對(duì)3種方法的測(cè)試結(jié)果進(jìn)行分析。在統(tǒng)計(jì)過(guò)程中，本論述將不同方法對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)的漏檢率為指標(biāo)，得到的數(shù)據(jù)結(jié)果見(jiàn)表1所列。

通過(guò)對(duì)表1中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析可以看出，三種方法對(duì)于不同網(wǎng)絡(luò)信息安全威脅的監(jiān)測(cè)結(jié)果表現(xiàn)出了較為明顯的差異。在文獻(xiàn)[5]監(jiān)測(cè)方法的測(cè)試結(jié)果中，對(duì)于不同類(lèi)型網(wǎng)絡(luò)攻擊的漏檢率占比基本穩(wěn)定在10.0%～18.0%之間，雖然具有較高的穩(wěn)定性，但是整體監(jiān)測(cè)效果存在較為明顯的提升空間。在文獻(xiàn)[6]方法的測(cè)試結(jié)果中，對(duì)于不同類(lèi)型網(wǎng)絡(luò)攻擊的漏檢率表現(xiàn)出了明顯的波動(dòng)，其中，最大值達(dá)到了22.66%（R2L 類(lèi)的 guessing password 攻擊），最小值僅為3.31%（DoS 類(lèi)的smurf攻擊），并且對(duì)于R2L類(lèi)攻擊的漏檢率均在21.0%以上。在文本設(shè)計(jì)監(jiān)測(cè)方法的測(cè)試結(jié)果中，對(duì)于不同類(lèi)型網(wǎng)絡(luò)攻擊的漏檢率始終穩(wěn)定在5.0%以下，其中，最大值為4.93%（Probing 類(lèi)的 port-scan 攻擊），最小值僅為1.63%（DoS類(lèi)的 ping-of-death攻擊）。綜合上述的測(cè)試結(jié)果可以看出，本論述設(shè)計(jì)的與模糊聚類(lèi)的醫(yī)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)方法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同攻擊的全面有效監(jiān)測(cè)，對(duì)于保障網(wǎng)絡(luò)信息安全具有良好的實(shí)際應(yīng)用效果。

3結(jié)束語(yǔ)

為了保障計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息的安全性，對(duì)其安全狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)成為了備受關(guān)注的問(wèn)題之一。本論述以醫(yī)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)為研究對(duì)象，設(shè)計(jì)了一種基于基于模糊聚類(lèi)的網(wǎng)絡(luò)信息安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)方法，大大提高了對(duì)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)的可靠性，并且在不同網(wǎng)絡(luò)入侵攻擊作用下，均表現(xiàn)出了較高的穩(wěn)定性。通過(guò)本論述的研究和設(shè)計(jì)，希望能夠?yàn)閷?shí)際的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理提供有價(jià)值的幫助，通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效監(jiān)測(cè)，為后續(xù)的防御措施應(yīng)用提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，助力計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息處于安全狀態(tài)。

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