【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及网络安全评估的，尤其涉及基于随机游走模型的医疗数据中心网络风险评估方法。
技术介绍
1、传统医疗网络风险评估方法多采用静态拓扑分析（如节点度中心性、介数中心性）或基于固定规则的安全评分机制，存在以下缺陷：
2、1、忽略动态流量特征：无法反映节点间实时数据交互对风险传播的影响；
3、2、立节点分析：未考虑节点间风险传导效应，导致对隐蔽攻击路径（如跨节点数据泄露）的识别能力不足；
4、3、缺乏自适应调整：评估结果依赖预设权重，无法根据风险变化动态修正模型参数。
5、另外现有技术中，随机游走模型虽被用于社交网络分析（如pagerank）或生物分子网络研究，但尚未见其与医疗网络风险评估深度结合的方案。因此，亟需能够量化风险传播路径、支持动态迭代优化的评估方法。
技术实现思路
1、本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说...
【技术保护点】
1.基于随机游走模型的医疗数据中心网络风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于随机游走模型的医疗数据中心网络风险评估方法，其特征在于：步骤二中基于节点间历史数据流量大小为图中的边分配权重，权重值与数据流量大小成正比。
3.根据权利要求1所述的基于随机游走模型的医疗数据中心网络风险评估方法，其特征在于：步骤四中对于每一节点，判断该节点在转移概率矩阵中的最大转移概率是否大于预设阈值；
4.根据权利要求3所述的基于随机游走模型的医疗数据中心网络风险评估方法，其特征在于：当所述高风险节点的数量大于预设阈值时，按...
【技术特征摘要】
1.基于随机游走模型的医疗数据中心网络风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于随机游走模型的医疗数据中心网络风险评估方法，其特征在于：步骤二中基于节点间历史数据流量大小为图中的边分配权重，权重值与数据流量大小成正比。
3.根据权利要求1所述的基于随机游走模型的医疗数据中心网络风险评估方法，其特征在于：步骤四中对于每一节点，判断该节点在转移概率矩阵中的最大转移概率是否大于预设阈值；
4.根据权利要求3所述的基于随机游走模型的医疗数据中心网络风险评估方法，其特征在于：当所述高风险节点的数量大于预设阈值时，按照预先设定的权重调整因子对所述带权无向图中的所有边权重进行重新调整，并重新执行步骤三至步骤四，以更新节点风险评分。
5.根据权利要求4所述的基于随机游走模型的医疗数据中心网络风险评估方法，其特征在于：在完成步骤五后，判断所述整体网络风险评分是否大于第二预设阈值；
6.根据权利要求5所述的基于随机游走模型的医疗数据中心网络风险评估方法，其特征在于：若触发风险预警模块且迭代次数小于预设上限m，则执行一次迭代次数加1操作后，返回步骤二继续进行...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐力，陈再精，周爽，臧昊，李若晨，张敢，
申请(专利权)人：江苏智先生信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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