2024年的國家網絡安全宣傳周已于9月9日至15日在全國范圍內統一開展，今年的活動主題是“網絡安全為人民，網絡安全靠人民”。在醫療行業，網絡安全的重要性尤為突出。《醫療衛生機構網絡安全管理辦法》明確了醫療衛生機構在網絡安全管理中的主體責任，要求建立健全的網絡安全管理制度和責任體系，加強數據安全管理，并對關鍵信息基礎設施運營者提出了安全保護計劃的要求。這些措施旨在保障醫療數據安全和個人隱私保護，同時提升醫療衛生機構的網絡安全防護能力。

　　隨著技術的迅猛發展，人工智能和機器學習(Machine Learning)正在成為網絡安全防護策略的重要組成部分，通過與傳統的網絡安全措施相結合，共同構建了一個更為主動和智能化的網絡安全防護體系。

　　自動化水平：傳統網絡安全防護主要依賴于人工監控與分析，而機器學習能夠實現自動化的威脅檢測與快速響應，這不僅減少了對人工的依賴，也在一定程度上緩解了網安專業人才的短缺問題，同時顯著提升了網絡安全防護的效率。

　　響應速度：機器學習能夠實時處理和分析海量數據，通過學習正常網絡行為的模式，迅速識別并響應安全威脅，相較于傳統模式，后者往往需要更長的時間來處理和響應。

　　準確性：通過分析歷史數據和學習正常行為模式，機器學習能夠更精確地識別和預測安全威脅，有效減少誤報和漏報，同時提升安全團隊的工作效率。

　　適應性：機器學習能夠適應不斷演變的網絡環境和攻擊手段，從而有效增強網絡安全防護的防御能力，而傳統模式可能難以應對新型攻擊和威脅。

　　資源利用：機器學習的自動化處理能力使得資源分配更加高效，減少了人力資源的消耗，從而提高了網絡安全運維的整體效率。

　　綜上所述，機器學習在網絡安全領域的應用，不僅提升了網絡安全防護的自動化、響應速度、準確性和適應性，還優化了資源利用，為網絡安全防護帶來了革命性的變革。由此，這種新策略應用也變得非常廣泛，比如利用機器學習模型分析軟件的靜態和動態特征，可以快速識別并分類惡意軟件，有效防止其傳播;網絡入侵檢測系統(IDS)通過深度分析網絡流量數據，使用如孤立森林算法的模型來識別異常流量，及時發現并阻止網絡攻擊;采用用戶和實體行為分析(UEBA)技術監控用戶行為，通過對比正常行為模式與當前行為模式，識別出可疑或未經授權的活動，保護敏感數據不被泄露;利用機器學習模型分析網絡流量、系統日志和用戶行為模式，識別異常并標記潛在的安全威脅;隨著云計算的普及，機器學習技術在云環境中的實施有助于識別和解決數字異常威脅等。

　　本文主要通過分享兩例機器學習算法在數據異常檢測和網絡流量監控方面，以簡單直觀的可視化結果，說明機器學習能夠從海量數據中學習并識別潛在的模式和異常行為，對安全威脅進行檢測和防御。這種技術的應用，使得網絡安全防護能夠更加主動和智能化，提高了網絡安全防護的整體效率和效果。

　　在實際應用中，網絡異常流量數據集通常可從網絡監控工具、流量檢測軟件、硬件探針或無線傳感器網絡中獲取，主要包含了正常流量和各種類型的攻擊流量，如DDos、BotNet、PortScan等，這些數據共同支持了異常檢測任務，幫助識別和處理網絡中的異常行為。數據集中包括了Traffic Volume(流量總量)和Connection Rate(連接速率)、Packet Size(數據包大小)、Data Transfer Rate(數據傳輸速率)、Session Duration(會話持續時間)、Port Activity(特定端口的活動)等多個特征。

　　案例一決策樹算法在數據異常檢測中的應用

　　該案例首先使用IsolationForest進行異常檢測，這是一種基于集成學習的異常檢測算法，它通過構建多個決策樹來隔離觀測值。在訓練過程中，它嘗試找到那些容易隔離的數據點，這些數據點通常是異常值，異常值會被標記為-1。再由決策樹DecisionTreeClassifier通過一系列的問題將數據分類，用1表示一類正常的數據點。每個問題都是基于數據的一個特征，這些“問題”實際上是決策樹在內部節點進行的屬性測試，它們基于數據的特征來決定數據應該被分到哪個子節點。通過這種方式，決策樹能夠識別出數據中的異常模式。最后通過計算異常檢測的準確率來評估模型性能。

　　本案例依次輸出：繪制散點圖，按顏色不同標注出異常點和正常點，我們可以直觀地看到正常數據點和異常數據點的分布情況;繪制混淆矩陣熱力圖，我們計算了被正確標記為異常值的比例，來評估模型的特異性、敏感性和總體準確性;繪制ROC曲線和AUC分數圖，以評估模型在不同閾值下的性能。最后一圖是該案例的部分代碼截圖。本作者也同時實現了SVM(向量機)、GBT(梯度提升樹)和KNN(K最近鄰)等算法，各算法均有其優勢，需在具體應用場景中再進行選擇。

　　案例二隨機森林算法在網絡流量異常檢測中的應用

　　作為集成學習方法的一種，隨機森林算法通過構建多個決策樹并結合它們的預測結果，來提高整體的預測準確性。隨機森林能夠處理高維數據，并且對于噪聲和異常值具有較好的魯棒性。通過分析網絡流量的特征，該算法可以有效識別出異常流量，如異常的數據傳輸峰值或不尋常的通信協議使用，從而及時發現并阻止惡意軟件的傳播或網絡攻擊。

　　本案例運行結果，主要通過設定閾值、對計算出的異常分值進行判定是否異常，依次展示散點圖(其中正常值按分值熱力圖顯示、異常值標注為特殊標志，且異常值大于0.5)、及異常IP地址輸出，便于網絡安全員主動進行識別，盡早找出威脅隱患。以下是該案例的部分代碼截圖。

　　綜上所述，機器學習在網絡安全領域的應用案例充分展現了其在提升檢測精度、減少誤報以及自動化處理方面的顯著潛力。隨著模型的持續優化和調整，機器學習在網絡安全中的作用日益凸顯，為防護措施提供更為堅實的支撐。然而，這一領域也面臨著諸多挑戰，包括數據質量的不足、環境的動態性和不確定性、攻擊者的隱蔽性，以及網絡結構的復雜性。為了有效應對這些挑戰，我們必須著力提升數據質量、增強模型的魯棒性，并加強隱私保護措施。通過這些綜合策略的實施，機器學習將在網絡安全的未來發展中發揮更加關鍵的作用。

　　作者簡介

　　安志萍，高級工程師，在職博士學歷。CHIMA委員，中國研究型醫院學會醫療信息化分會理事，中國醫療保健國際交流促進會醫學工程與信息學分會委員，中國醫學裝備協會醫院物聯網分會委員。長期從事醫院信息化建設工作。作者觀點純屬與同行做技術交流，歡迎批評指正。