本研究旨在探讨医院信息系统安全异常检测的多种方法,并特别关注鸽群算法优化支持向量机(SVM)的应用.研究涵盖了基于规则、基于统计、基于机器学习和基于深度学习的异常检测方法.其中,鸽群算法被用于优化SVM,以提高异常检测的准确性.基于规则和基于统计的方法在处理复杂和隐蔽异常方面存在局限性.相比之下,机器学习和深度学习方法显示出更高的准确性和泛化能力.特别是,鸽群算法优化的SVM在医院信息系统安全异常检测中表现出色.研究发现,异常检测在医院信息系统安全中具有重要价值,包括及早发现潜在问题、降低数据泄漏风险和提高系统可靠性.鸽群算法优化的SVM提供了一种有效的解决方案,提高了系统的可靠性和安全性.
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