蔣覲陽 王 玲
[摘要]計算機技術和遠程通信技術的飛速發展,推動醫療衛生事業運行模式的改革。醫療信息或行為的數字化,為信息的共享、存儲、使用和傳輸提供方便。與此同時我們不得不關注信息在各個環節的安全性問題。在對其現有的入侵防御系統基本原理進行介紹的基礎上,討論人工智能、神經網絡、數據挖掘在入侵防御系統中的應用。
[關鍵詞]信息安全 人工智能 入侵防御 安全平臺
中圖分類號:TP3文獻標識碼:A文章編號:1671-7597(2009)0920079-01
入侵防御系統IPS(Intrusion Prevention System)入侵保護系統IPS是由入侵檢測系統IDS發展起來的。IPS與只進行檢測和報告已發生攻擊行為的IDS不同,它是一種主動的、積極的入侵防范。阻止系統部署在網絡的進出口處,當檢測到攻擊企圖時會自動地將攻擊包丟掉或采取措施將攻擊源阻斷,有效地實現了主動防御。同時IPS大大加強了對數據包的控制能力檢測以及對應用層和高層協議的檢測。我們將基于IPS談論以下設計和改進:
一、提高入侵防御速度
我們研究和設計新的IPS軟件結構與算法,以適應高速網絡環境,如果將入侵防御的核心功能從軟件轉移到硬件來實現,則可以大大提高檢測速度,但同時需要兼顧軟件的靈活性、可更新性等優點。例如,盡可能減少檢測條目,如去除早已過時的、不再使用的攻擊手段,僅對系統所提供的服務進行檢測等。
二、人工智能應用
將人工智能應用于入侵防御領域大大提高IPS的性能。引入計算機免疫技術,通過正常行為的學習來識別不符合常態的行為,使系統能夠自動學習新的入侵活動,提高檢全率和檢準率;研究更好的神經網絡架構,克服目前基于神經網絡的異常檢測技術的缺陷。應用遺傳算法來識別正常行為與異常行為,提高系統分析能力。
三、數據挖掘技術的應用
將數據挖掘技術應用于IPS。由于網絡系統日益復雜、規模日益龐大,導致需要審計的數據迅速增加,如何從海量數據提取出具有代表性的系統特征模式,以便更精確地描述用戶行為,成為實現入侵防御的關鍵,而這正是數據挖掘技術所要解決的問題。因此,利用數據挖掘中的關連分析、系列模式分析等算法,提取相關的用戶行為特征來生成安全事件的分類模型,應用于安全事物的自動鑒別。
四、入侵防御系統架構

五、用戶防御系統和網路防御系統
主要部分采用了神經網絡的結構,管理器則運用了人工智能的部分知識。具體IPS結構如圖2所示。

用戶防御系統:用戶防御系統運行在被監視的主機上,主要進行用戶異常檢測以及防御。傳統的用戶異常檢測是基于統計方法進行的,統計參數包括登錄頻度、口令失敗次數、會話時間、命令或程序執行頻度、訪問敏感文件次數等數據。對于用神經網絡檢測和防御用戶異常行為的代理則是采用了多層感知器MLP(Multilayer pe
rception)結構,逆向傳播算法BP(Back Propagation)進行訓練。網絡防御系統:網絡防御代理運行在網絡中的網絡設備或嗅探器中,進行基于網絡的入侵防御。與用戶防御系統架構基本相同,訓練數據不同。
六、神經網絡的應用
將神經網絡用于入侵防御系統神經網絡可以通過現有的攻擊方法進行訓練來學會知識,獲得預測的能力,并且這一過程可以是很抽象的計算,不需要向神經網絡解釋知識的細節,神經網絡可以根據已有的實例自動掌握系統的各個度量之間的內在關系。當神經網絡學會了正常工作模式之后,能夠對偏離系統正常工作的事件做出反應,進而可以發現一些新的攻擊模式,使入侵防御系統具有自適應的學習能力。同時經過訓練后的神經網絡將把入侵模式的匹配和判斷轉換成具體的數值的計算,從而提高了系統的處理速度,滿足IPS的實時處理要求。
七、總結與展望
信息系統安全作為一門綜合性的動態學科,其研究的內容是多層次和多方面的。
1.重點研究授權訪問控制,控制不同人員對信息資源的訪問權限,根據安全策略對信息資源進行集中管理。完善身份認證機制,提供對客戶和服務方的雙向身份認證,保證合法用戶接收和使用該數據的真實性。
2.針對軍事醫療體系架構下的信息管理,探索研究最新的技術并加以改進使其適合醫療體系的信息安全管理,并且不斷完善安全機制。
參考文獻:
[1]http://www.isi.edu/brian/cidf/drafts/architecture.txt.
[2]Xinyou Zhang,Intrusion prevention system design,Computer and Information Technology,The Fourth International Conference on 14-16 Sept,2004,386-390.
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[4]國家交通戰備辦公室,國防教徒信息管理系統實用教程,2006.
作者簡介:
蔣覲陽,女,漢族,就職于蘭州軍區蘭州總醫院;王玲,女,漢族,就職于蘭州軍區蘭州總醫院。