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医疗无线网络中虚假数据注入攻击安全检测方法

2025-06-17 63 上传者：管理员

摘要：由于医疗无线网络中虚假数据注入攻击的隐蔽性较高，导致攻击检测率较低。因此，提出医疗无线网络中虚假数据注入攻击安全检测方法。构建基线模型，比较实时数据与预测值之间的残差，收集医疗无线网络虚假数据。利用堆叠稀疏自编码器模型优化重构误差，提取虚假数据的关键特征。构建基于特征融合、XGBoost与Relief-MLCBF的动态优化模型，实现对医疗无线网络中虚假数据注入攻击的高效实时检测。实验结果表明，设计方法能够有效识别并抵御隐蔽性高的虚假数据注入攻击，为医疗无线网络的安全防护提供了强有力的技术支撑。

关键词：
医疗无线网络
安全检测
注入攻击
网络流量分析
虚假数据
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目前医疗无线网络已成为现代医疗体系中不可或缺的一部分,其有效提升了医疗服务的效率与质量,为远程医疗､移动医疗等新型医疗服务模式提供了强有力的技术支持[1]｡然而,医疗无线网络的广泛应用也带来了严峻的安全挑战,其中虚假数据注入攻击作为一种隐蔽性强､危害巨大的网络攻击手段,正逐渐成为医疗领域安全防护的焦点｡虚假数据注入攻击通过向医疗系统中注入伪造或篡改的数据,干扰医疗设备的正常运行,误导医疗决策,甚至直接危及患者的生命安全[2]｡

在医疗无线网络环境中,由于信号传输的开放性和设备间的相互依赖性,虚假数据注入攻击的风险更加突出｡因此,开发高效､准确的虚假数据注入攻击安全检测方法,对于保障医疗无线网络的安全稳定运行,维护患者权益,具有极其重要的意义｡综上所述,本文旨在深入探讨医疗无线网络中虚假数据注入攻击的安全检测方法,结合医疗领域的特殊需求和无线网络的技术特点,提出一种综合性的检测策略,期望为医疗无线网络的安全防护提供新的思路与方法｡

1、收集医疗无线网络虚假数据

由于医疗无线网络中传输的数据直接关系到患者的生命安全和医疗质量,通过收集医疗无线网络中的虚假数据,可以及时发现并隔离潜在的安全威胁,防止虚假数据注入攻击对医疗系统造成破坏[3]｡因此,本文首先对医疗无线网络中的虚假数据进行收集｡

收集来自各类医疗传感器､监测设备以及用户终端的实时数据,利用统计分析与机器学习算法构建基线模型()tfx｡通过将实时收集的数据tz与基线模型的预测值进行比较,计算出每个数据点与正常状态之间的残差tr,如公式(1)所示:

由于不同数据点可能存在着量纲和尺度的差异,直接比较这些残差可能并不公平｡因此,本文进一步对残差进行标准化处理,以消除这些差异｡这一过程可以通过公式(2)进行表示:

公式(2)中,μr和σr分别表示残差的均值和标准差｡

为了准确量化虚假数据的严重程度,本文设定虚假数据收集阈值为T,旨在平衡误报与漏报的风险,确保收集的准确性｡在收集决策阶段,本文定义一个布尔函数()Dzt,该函数通过比较标准化残差中各元素绝对值的最大值与设定的阈值来作出判断｡一旦最大值超过了阈值,函数立即返回true,表示收集到了虚假数据;否则返回false,表示数据正常｡收集虚假数据过程如公式(3):

一旦发现虚假数据,系统立即启动警报机制,迅速通知管理员或自动执行一系列纠正措施,以确保医疗无线网络中数据的准确性和系统的稳定运行[4]｡

2、提取医疗无线网络虚假数据特征

在收集医疗无线网络中的虚假数据后,本文提取医疗无线网络虚假数据中的关键特征,即对表征攻击行为至关重要的空间特征｡为了优化这一特征选择过程,本文设计原始特征权重值向量,并构建相应的网络结构,如图1所示｡

图1原始特征权重值网络结构图

在特征提取过程中,本文利用堆叠稀疏自编码器模型,通过优化重构误差来训练网络,确保重构后的数据X'能够尽可能接近原始数据X｡重构误差采用均方误差作为损失函数,具体计算公式如下:

其中,n表示样本数量,m表示特征数量,[]Xij和[']Xij分别表示原始数据矩阵X和重构数据矩阵X'在第i个样本和第j个特征上的值｡

为了筛选出对表征攻击行为最为关键的特征,进一步计算原始特征权重值向量[5]｡FWV可以表示为:

式(5)中,L表示SSAE的层数,(,)lfWi表示与特征i相关的所有权重的绝对值之和｡

通过FWV,能够清晰地识别出哪些特征在数据重建和表征攻击行为中占据更重要的地位｡同时,基于FWV的分析结果,筛选出高权重的特征作为后续检测的输入｡

3、虚假数据注入攻击安全检测

以上述提取的虚假数据特征为基础,对医疗无线网络进行安全检测并分析网络流量｡针对医疗无线网络中虚假数据注入攻击的实时检测挑战,本文构建综合检测流程,结合特征融合技术､先进监督学习分类器与Relief-MLCBF方法,以实现对潜在威胁的精准识别与即时响应｡检测虚假数据注入攻击流程如图2所示｡

图2检测虚假数据注入攻击流程

利用特征融合技术,将来自不同维度的多维特征信息整合成一个全面且富含信息的特征向量12(,,,)FfFFF=Kn,其中,Fi代表不同维度的特征｡基于这些特征,利用先进的监督学习分类器XGBoost构建预测模型｡XGBoost通过集成多个梯度提升树12(,,,)TTTKm,对输入样本x进行深度预测,其预测结果yˆ是各树预测结果的加权和,如公式(6)所示:

其中,qa表示第q棵树的权重｡

鉴于传统神经网络模型在泛化能力上的局限性,本文采用Relief-MLCBF方法,摒弃固定模型结构的传统做法,转而采用动态优化策略,根据训练过程中的实际表现自动调整模型架构｡在训练阶段,引入汉明损失作为核心评估指标,直接反映模型预测标签与真实标签之间的差异比例[6]｡汉明损失可以通过公式(7)进行表示:

公式(7)中,其中qy和ˆqy分别表示第q个样本的真实标签和预测标签,N表示样本总数｡

通过持续监控每一级联层输出结果的汉明损失,若连续三层未观察到显著下降,则自动停止级联层的扩展,输出此时的检测结果,避免模型因结构复杂度过高而导致的过拟合或欠拟合问题[7]｡同时,Relief-MLCBF的级联结构设计巧妙地采用了递增式参数配置策略｡从第一层开始,树分类器数量和最大划分深度均随层数递增｡这种参数设置不仅丰富了模型的分类表示能力,还使得Relief-MLCBF能够在不同医疗场景下保持高效且稳定的FDIA检测性能,几乎无须手动调整超参数｡至此,完成了本文医疗无线网络中虚假数据注入攻击安全检测方法的研究｡

4、实验分析

4.1实验准备

为了验证本文方法的可行性,精心搭建一个模拟实验环境｡该环境旨在模拟真实的医疗无线网络场景,系统地测试并评估所提出的安全检测方法在实际应用中的有效性和性能｡实验环境中各个关键组件及其具体参数/配置详情如表1所示｡

表1医疗设备无线网络模拟与安全测试配置表

为了全面且深入地评估医疗无线网络系统的防御能力,实验应设计多种攻击场景,覆盖反馈通道､前向通道及部分传感器测量数据等多个层面,以全面评估系统的防御能力｡在实验过程中,必须严格遵守数据保护与隐私的法律法规,确保所有医疗数据在测试过程中的安全性与匿名性｡

4.2实验结果及分析

为了验证本文方法的有效性,设计并实施了一系列针对性的攻击场景实验,以评估所提出的安全检测机制在医疗无线网络环境中的表现｡不同攻击场景下的攻击检测率结果如表2所示｡

表2不同攻击场景下的攻击检测率

从表2的实验结果来看,本文提出的方法在多类型攻击检测中表现卓越,尤其是在单一数据包注入等关键攻击上,实现了高检测率,彰显了其强大的拦截能力｡面对DDoS这类大规模､高流量的复杂攻击,本文方法通过实时流量监控与快速响应机制,有效保障了网络服务的稳定运行｡对于伪装合法设备､加密数据篡改等隐蔽攻击,本文方法同样展现了较高的检测能力,凸显了其在复杂攻击识别上的技术优势｡尽管在协议劫持与SQL注入模拟中检测率略逊,但整体而言,本文方法在不同攻击场景下均保持了较高的检测水平｡综上所述,本文方法不仅在基础攻击防御上成效显著,而且在应对复杂多变的网络威胁时同样展现出了强大的实力和潜力,为医疗无线网络安全领域的研究与应用提供了新的思路和方向｡

5、结束语

为了提高医疗无线网络中虚假数据注入攻击检测率,本文针对医疗无线网络中虚假数据注入攻击的安全检测方法进行了深入研究,收集医疗无线网络虚假数据,提取医疗无线网络虚假数据特征,实现虚假数据注入攻击安全检测｡通过理论分析和模拟实验,验证了所提检测方法在提高检测效率､降低误报率方面的优势,为医疗无线网络的安全防护提供了新的思路｡

参考文献:

[1]谢盈,曾竹,胡巍,等.一种虚假数据注入攻击检测与补偿方法[J].信息网络安全,2023,23(06):22-33.

[2]伍虹,杨超,鲁杰,等.基于自适应UKF算法的虚假数据注入攻击检测研究[J].智能计算机与应用,2023,13(06):168-173.

[3]诸德律,翟晓萌,方向,等.一种智能电网虚假数据攻击的检测和防御[J].微型电脑应用,2023,39(02):24-26+29.

[4]鲁杰,杨超,杜刃刃,等.电力CPS中的虚假数据注入攻击[J].智能计算机与应用,2022,12(06):121-126.

[5]夏云舒,王勇,周林,等.基于改进生成对抗网络的虚假数据注入攻击检测方法[J].电力建设,2022,43(03):58-65.

[6]胡凯波,於立峰,郑美芬,等.基于虚假数据注入攻击的网络安全检测[J].系统仿真技术,2022,18(01):58-63.

[7]杨杉,谭博,郭静波.基于双马尔科夫链的新型能源互联网虚假数据注入攻击检测[J].电力自动化设备,2021,41(02):131-137.

文章来源:朱鑫,杨阳.医疗无线网络中虚假数据注入攻击安全检测方法[J].网络安全技术与应用,2025,(06):77-79.