基于隐马尔可夫模型的医院通信网络DDoS攻击检测方法

常规的医院通信网络DDoS攻击检测矩阵结构一般设定为独立形式,致使攻击检测范围的扩大受到限制,进而一定程度上导致DDoS攻击检测召回率下降。针对上述问题,文章提出了一种基于隐马尔可夫模型的医院通信网络DDoS攻击检测方法。该方法根据当前的测定需求及标准对DDoS攻击进行特征提取,采用多目标的方式设计检测矩阵,解析DDoS攻击方向具体位置以及攻击的范围。在此基础上,构建隐马尔可夫医院通信网络DDoS攻击检测模型,采用多元识别+组合处理的方式来实现DDoS攻击的检测目标。测试结果表明:采用本文所设计的方法,DDoS攻击检测召回率可以达到80%以上,对于医院通信网络的攻击检测效率更高,泛化能力明显提升,具有实际的应用价值。

基于Web的医院后勤物资智能管理平台

传统医院后勤物资管理平台在面对物资量较大的情况时,正确响应率较低。为改善这一问题,设计基于Web的医院后勤物资智能管理平台。首先,选用超高频射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)模块识别物资的远程射频标签;其次,利用Web设计物资智能管理数据库,分类存储各项物资,保证物资存储的安全性;最后,进行测试分析。测试结果表明,该平台的正确响应率均达到98%以上,优于对照组,具有一定的应用价值。