随着信息技术在医疗领域的广泛应用，医院信息系统（HIS）已成为现代医疗机构不可或缺的一部分。这些系统不仅提高了医疗服务的效率，还在病历管理、药物配送和患者监护等方面发挥了重要作用。然而，随着数据量和复杂性的增加，异常检测在确保医院信息系统的可靠性和安全性方面变得越来越重要。尽管医院信息系统的应用带来了诸多便利，但也引发了一系列问题，如数据泄露、错误诊断和系统崩溃等。本研究旨在探索一种更为高效和准确的异常检测方法：关注鸽群算法优化支持向量机（SVM）在医院信息系统安全异常检测中的应用。

1、医院信息系统安全异常检测常用方法

(1）基于规则的方法

基于规则的异常检测方法主要依赖于预先定义的规则集合，这些规则通常是由领域专家或通过特定领域知识构建的。在医院信息系统（HIS）中，这些规则通常用于分析系统日志或事务数据，以识别可能的异常行为或操作。例如，如果一个用户在短时间内多次尝试访问高敏感性的医疗记录，这可能被标记为异常。然而，这种方法存在明显的局限性。首先，规则集合需要定期手动更新和维护，以适应系统或操作模式的变化。其次，这种方法通常无法适应新出现的、未被规则覆盖的异常行为。因此，尽管基于规则的方法在某些情况下可能非常有效，但其适应性和灵活性相对较差。

(2）基于统计的方法

与基于规则的方法不同，基于统计的异常检测方法使用数学模型来识别异常行为。这些模型通常使用各种统计指标，如均值、标准差和百分位数，来衡量数据的正常范围[1]。当观察到的数据点偏离这个范围时，系统会标记为异常。例如，在HIS中，如果某个医生在非工作时间频繁访问患者记录，这种行为的频率和时间模式可能会与正常行为产生显著的统计偏差，从而被识别为异常。然而，基于统计的方法也有其局限性。最明显的是，这种方法通常只能检测到与正常行为有明显差异的异常。统计模型需要大量的正常行为数据来训练，这在新系统或低交互环境中可能是一个挑战。

(3）基于机器学习的方法

机器学习方法在异常检测领域具有显著优势，因为它们能够自动从大量数据中学习和识别模式。这种方法通常使用算法如支持向量机（SVM）、决策树或随机森林来构建一个分类模型，该模型能够区分正常和异常行为。在医院信息系统（HIS）中，这种方法可以用于分析各种类型的数据，包括但不限于用户活动日志、患者医疗记录和系统交互[2]。相对于基于规则和基于统计的方法，机器学习方法具有更高的灵活性和准确性。这些模型可以自适应地调整以适应新的或改变的数据模式，从而提供更高的泛化能力。

(4）基于深度学习的方法

深度学习，作为机器学习的一个分支，使用多层神经网络来模拟复杂的数据模式和结构。在HIS异常检测中，深度学习方法如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）已经得到了广泛应用。这些网络能够自动从大量数据中提取高级特征，并用于识别异常行为。深度学习方法在处理高维、非线性和时间序列数据方面具有显著优势。这使得它们特别适用于检测复杂和隐蔽的异常行为，如多步骤攻击或内部威胁。然而，深度学习模型通常需要大量的计算资源和数据，这可能限制了其在资源受限环境中的应用。

2、异常检测在医院信息系统中的价值

(1）及早发现潜在问题

异常检测在医院信息系统（HIS）中的一个主要价值是能够及早发现潜在问题。这些问题可能包括不当访问、数据不一致或系统性能下降等。通过及早识别这些异常行为或模式，医疗机构可以在问题恶化之前采取预防措施，从而避免可能的负面影响，如误诊、药物错误或更严重的医疗事故。

(2）降低数据泄漏和错误的风险

数据泄漏和错误录入是医疗领域中常见的问题，这些问题不仅可能危害患者的健康，还可能导致医疗机构面临法律责任和声誉损失。通过有效的异常检测，医院信息系统可以识别出不正常的数据访问或修改行为，从而及时阻止或纠正这些行为，显著降低数据泄漏和错误的风险。

(3）提高系统的可靠性和安全性

异常检测还可以提高医院信息系统的整体可靠性和安全性。通过持续监控和分析系统行为，异常检测可以识别出可能影响系统稳定性和安全性的因素，如不合规操作、恶意软件活动或系统漏洞。这不仅有助于维护系统的高可用性，还能增强患者和医疗人员对系统的信任。

3、存在的问题

(1）数据质量问题

在医院信息系统（HIS）的异常检测中，数据质量是一个关键因素。不准确、不完整或不一致的数据可能导致误报或漏报，从而影响异常检测的准确性和可靠性。例如，如果患者的医疗记录存在错误或遗漏，这可能会影响到异常检测算法的判断，进而影响医疗决策和患者安全。

(2）安全性挑战

安全性包括保护数据免受未授权访问和修改，以及防止恶意软件和攻击。尽管异常检测可以作为一种安全防护手段，但如果自身存在漏洞或不足，可能会成为攻击的目标或途径。例如，如果异常检测系统本身被篡改，攻击者可能会利用这一点来掩盖其异常行为。

(3）算法挑战

尽管机器学习和深度学习方法在异常检测方面表现出色，但它们通常需要大量的标记数据和计算资源。此外，这些算法需要能够适应不断变化的数据模式和环境，这在实际应用中可能是一个挑战[3]。例如，新出现的医疗设备或治疗方法可能会改变数据模式，需要算法能够快速适应这些变化。

4、鸽群算法优化SVM的医院信息系统异常检测方法

(1）鸽群算法的原理

当探讨鸽群算法的原理时，首先需要理解鸽群算法作为一种群体智能优化方法的核心思想。该算法灵感源自鸽子群体的导航和搜索行为，通过模拟这种行为来寻找多维搜索空间中的最优解。具体而言，每只鸽子代表1个潜在的解决方案，其位置和速度在算法的迭代过程中不断更新。这个更新过程是基于鸽子的个体移动规则和群体协作原则的，个体移动规则决定了鸽子如何根据当前位置Positioni(t)和速度Velocityi(t+1)来更新其位置：

而群体协作原则则允许鸽子之间相互传递信息，以促进全局搜索和局部搜索的平衡。整个算法是一个迭代的过程，每次迭代中，鸽子根据一个适应度函数来评估自己的解的质量，然后根据移动规则进行位置和速度的更新。最终，在算法结束后，根据适应度函数的评估，从群体中选择具有最高适应度的鸽子，其位置对应着最优解。这一系列步骤使得鸽群算法能够在复杂的多维搜索空间中寻找到最优解，并具备全局搜索和局部搜索的能力，确保了算法的高效性和有效性。

(2)SVM在异常检测中的应用

支持向量机（SVM）在医院信息系统（HIS）异常检测中发挥着重要作用。异常检测的目标是识别与正常行为显著不同的异常行为，这对HIS的可靠性和安全性至关重要。以下详细阐述SVM在HIS异常检测中的应用，包括相关公式和专业内容：

一方面，SVM的核心思想是通过一个最优的决策边界来将数据点分为正常和异常两类。这个决策边界由决策函数f(x)=w⋅x+b表示，其中w是权重向量，x是数据点，b是偏置项。决策函数的结果f(x)决定了数据点x到决策边界的距离。SVM的优化目标是最小化权重向量w的范数，即：

同时满足约束条件yi(w⋅xi-b)≥1，其中yi是标签（1代表正常，-1代表异常），xi是数据点。这个优化问题可以通过拉格朗日对偶问题来求解，包括拉格朗日乘子αi和拉格朗日函数。SVM的核函数（如线性、多项式、径向基函数）允许处理非线性问题，这对于医疗数据的复杂性至关重要。

另一方面，HIS异常检测的数据通常是高维的，包括用户活动日志、患者医疗记录和系统交互等。SVM在高维空间中表现出色，因为它能够有效地找到一个超平面，将数据点分隔开，实现正常和异常的分类。支持向量决定了决策边界，它们是距离决策边界最近的数据点。这使得SVM对于异常点的敏感性较低，能够在面对噪声或异常值时保持稳健性[4]。同时，SVM在HIS异常检测中的应用，数据预处理是关键步骤，包括数据清洗、标准化和特征选择。数据质量对SVM的性能至关重要，因为低质量的数据可能导致误报或漏报异常。在SVM的训练中，需要大量标记的正常和异常数据来构建模型。正常数据通常容易获得，但异常数据可能相对稀缺，需要采取策略来有效地处理不平衡的数据集，如过采样或欠采样。

此外，SVM模型的性能评估通常采用交叉验证或其他评估方法，以确保其泛化能力和准确性。在实际应用中，SVM需要进行超参数调优，如惩罚参数和核函数选择，以获得最佳性能。总之，SVM作为一种强大的机器学习算法，其在HIS异常检测中的应用能够提供高度准确的结果，并帮助医疗机构及早发现潜在问题、降低数据泄漏风险以及提高系统的可靠性和安全性。这些数学和技术细节是SVM在HIS异常检测中成功应用的基础。

(3）鸽群算法优化SVM的流程

鸽群算法优化支持向量机（SVM）的流程是一种有效的方法，用于提高SVM在医院信息系统（HIS）异常检测中的性能。

1.初始化参数

一方面，群体大小的确定：群体大小通常表示鸽群算法中鸽子的数量，它直接影响了搜索空间的覆盖程度。在医院信息系统（HIS）异常检测任务中，可以根据问题的复杂性和计算资源的可用性来选择群体大小。如果问题较为复杂或计算资源充足，可以选择较大的群体以增加搜索的多样性。数学表达式可以表示为：

群体大小=N群体

其中N群体是群体的大小。

另一方面，迭代次数的确定：迭代次数是指算法运行的轮数，它影响了算法的收敛性和搜索的深度。在HIS异常检测中，迭代次数的选择需要平衡计算时间和优化性能。通常，迭代次数应足够大，以确保算法有足够的时间搜索超参数空间，但也需要避免过多的迭代，以节省计算资源。数学表达式可以表示为：

迭代次数=N迭代

其中N迭代是迭代的次数。通过合理选择群体大小和迭代次数，可以确保鸽群算法在后续的数据预处理、模型训练和模型评估阶段中能够有效地搜索到最佳的超参数组合，从而提高SVM在HIS异常检测中的性能。这些参数的确定是一项关键任务，需要根据具体问题和计算资源来进行调整。

2.数据预处理

HIS异常检测中的数据通常包括各种类型和尺度的特征。因此，数据清洗、标准化和特征选择是必要的步骤。数据清洗用于去除噪声和异常值，以确保数据的质量[5]。标准化将数据缩放到相似的尺度，以避免某些特征对模型的影响过大。特征选择则有助于降低数据维度，提高计算效率，并有可能改善模型性能。

3.模型训练阶段涉及使用鸽群算法来优化SVM的超参数。

这包括核函数的选择、惩罚系数等。鸽群算法通过模拟鸽子群体的搜索行为，来寻找最佳的超参数组合。这个搜索过程可以表达为一个优化问题，其中目标是最小化或最大化某个性能指标，例如模型的准确性或F1分数。优化问题的一般形式如下：

其中θ表示超参数向量，f(θ)表示性能指标。鸽群算法通过不断更新超参数来逐步接近最优解。模型评估是流程的下一步，它用于测试优化后的SVM模型的性能。通常采用交叉验证或其他评估方法来评估模型的泛化能力。这可以通过计算模型的预测精度、召回率、F1分数等指标来完成。评估的目标是确保模型在未见过的数据上也能表现出良好的性能，而不仅仅是在训练数据上表现出色。

4.应用模型

在应用模型的阶段，将优化后的SVM模型部署到医院信息系统（HIS）的异常检测任务中。

首先，HIS异常检测任务的输入是系统的行为数据，包括用户活动日志、患者医疗记录、系统交互等。这些数据需要经过数据预处理，包括数据清洗、标准化和特征选择，以确保数据的质量和一致性。数据预处理的过程可以用数学公式表示为：

其中，Xraw是原始数据集，Xpreprocessed是预处理后的数据集。

接下来，使用优化后的SVM模型来监测系统的行为，以检测潜在的异常情况。这可以用SVM的决策函数表示，即：

其中，f(x)表示决策函数的结果，w是权重向量，x是数据点，b是偏置项。如果f(x)的结果表明某个数据点与决策边界的距离超过了某个阈值，那么这个数据点就被分类为异常。这个过程可以用数学公式表示为：

其中，Anomaly(x)表示数据点x是否为异常，Threshold是异常判定的阈值。

最后，异常情况将被报告，以便进行进一步的调查和处理。可以通过系统日志或警报机制来实现。

总之，优化后的SVM模型通过鸽群算法找到最佳的超参数配置，提高了异常检测的准确性和可靠性。结合数据预处理和模型评估，这一流程为HIS异常检测提供了高效且可行的解决方案，有助于医疗机构及早发现潜在问题并提高系统的安全性。

5、结语

在文章中，深入探讨了支持向量机（SVM）在医院信息系统（HIS）的异常检测中的重要性以及如何利用鸽群算法优化SVM模型。首先，介绍了SVM的基本原理，包括其决策函数、优化目标、约束条件、拉格朗日乘子和核函数等关键概念。接着，详细阐述了SVM在HIS异常检测中的应用，强调了其在高维数据、数据预处理和性能评估方面的优势。然后，描述了鸽群算法的流程，包括初始化参数、数据预处理、模型训练和模型评估等步骤，强调了鸽群算法在SVM超参数优化中的作用。最后，介绍了模型应用阶段，说明了如何将优化后的SVM模型应用于HIS异常检测，以实现早期问题发现和系统安全性的提高。SVM与鸽群算法的结合为HIS异常检测领域带来了新的可能性，为医疗信息安全提供了有力支持。

参考文献:

[1]康静雯.基于生物算法优化人工神经网络的城市需水预测模型构建[J].科学技术创新,2023(21):60-63.

[2]于保才,陈善文,白廷海.基于改进鸽群算法的矿井风量智能调节方法[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版),2023,42(03):283-292.

[3]郑凯,裘君,童应楠,等.改进蛇优化算法在室内UWB定位的应用[J/OL].无线电工程:1-7[2023-09-17].

[4]魏超,韦修喜,黄华娟.基于混沌初始化和高斯变异的鸽群算法[J].计算机工程与设计,2023,44(04):1112-1121.

[5]韦修喜,魏超,黄华娟.求解物流配送中心选址问题的改进鸽群算法[J].燕山大学学报,2023,47(02):175-188.

文章来源:郝宁.基于鸽群算法优化SVM的医院信息系统安全异常检测[J].网络安全技术与应用,2024(06):47-49.