看见，才能防范；识别，方能保障。本方案聚焦医院数据安全核心痛点，依托人工智能技术，构建覆盖数据流动、风险检测、事件调查全流程的一体化预警体系，助力医疗机构实现”早发现、早预警、早处置”。
一、产品背景
1.1 行业形势
随着医疗信息化建设的深入推进，医院 HIS、LIS、PACS、EMR 等核心业务系统积累了海量的患者诊疗数据、临床科研数据及运营管理数据。这些数据具有高敏感度、高价值、易流动等显著特征，正日益成为外部攻击窃取、内部违规获取、违规外发等风险事件的高发目标。
近年来，医疗数据泄露事件频发，不仅严重侵害患者隐私权益，更直接威胁公共卫生安全与国家数据主权。医疗机构亟需在监管通报前发现违规行为，在数据泄露前识别风险隐患。
1.2 监管要求
当前，医院面临三类主要监管要求，均需严格落实：
| 监管主体 | 核心要求 | 重点内容 |
|---|---|---|
| 卫健委 | 落实医院主体责任 | 明确主要负责人、数据管理部门的责任分工 |
| 公安部 | 数据风险接触管控、审计、登记 | 落实数据风险接触管控、流转留痕、违规溯源 |
| 网信办 | 医疗数据出境与涉外业务需报送 | 涉及涉外医疗合作与跨境诊疗等场景的合规报送 |
三类监管要求并行，医院均需逐项落实，数据安全合规压力日益凸显。
1.3 风险危害
医疗数据泄露的影响远不止于个人隐私层面：
- 患者权益与财产安全收到损失：姓名、身份证号、就诊记录、检查报告等敏感信息一旦泄露，可能被用于冒名就诊、商业推销甚至电信诈骗，对患者就医秩序与财产安全构成直接威胁。
- 公共卫生与国家安全受到挑战：重大疫情监测数据、群体健康统计数据、科研样本信息等具有重要公共卫生价值，泄露后可能被恶意解读、利用，对公共卫生应急和生物安全带来风险。
医疗数据泄露，关乎的不仅是隐私，更关乎国计民生与国家安全。
二、方案实现
2.1 总体架构
本方案以”全流量数据安全风险发现与预警系统”为核心，构建 AI 驱动的医院全场景数据安全防护体系。系统全面覆盖医院核心业务系统的数据访问、传输、外发等关键环节，通过对全量流量的智能分析，及时发现医疗数据违规流转、违规外发、内部违规获取，以及外部攻击窃取和境外组织窃取数据等行为。
2.2 技术路径
方案依托人工智能技术，实现三大核心能力闭环：
- 全量数据流动监测：对医院核心业务系统的全量网络流量进行实时采集与协议解析，完整还原数据访问、传输、外发的全过程。
- 智能风险检测预警：基于 AI 模型对数据流动行为进行智能分析，精准识别违规操作、异常外发、敏感数据接触等风险事件。
- 事件分析调查溯源：对风险事件进行智能溯源与影响评估，自动还原事件脉络，快速定位责任主体与受损范围。
2.3 部署方式
方案支持旁路部署、串联部署等多种灵活部署方式，可根据医院现有网络架构与安全建设情况进行适配，无需大规模改造现有业务系统，即可实现对数据安全风险的全域感知。
三、方案价值
3.1 面向安全运维人员
AI 自动发现，从告警堆栈到一条线定案
系统通过 AI 技术，自动将告警行为进行关联分析，将分散的数据事件串联为完整的风险事件链条。运维人员无需在海量告警中人工筛选，即可快速定位真实风险，工作量与告警噪音显著降低。
3.2 面向信息中心主任
AI 智能补齐，一套系统补齐各类数据安全盲区
方案通过 AI 智能风险分析能力，可对医院现有安全设备告警进行智能研判、关联分析，识别单一设备难以发现的隐蔽风险行为。帮助信息中心以一套系统的投入，补齐数据流动、API 接口、敏感接触等多类数据安全盲区。
3.3 面向医院院长
主体责任能够落实，降低重大数据安全事件发生风险
依托 AI 持续运转能力，在数据流通和产生数据泄露风险前发现重大风险。方案事件的发现机制由数据流转全要素记录与回溯支撑，对发生过的所有数据安全风险提供原始记录与印证材料，便于医院履行数据安全主体责任，降低重大数据安全事件的发生概率。
四、核心产品
4.1 产品概览
全流量数据安全风险发现与预警系统（AI 驱动）
一套产品，一次部署，三项核心能力，AI 持续学习并优化识别能力。
4.2 核心模块
系统由三大核心模块组成：
| 模块 | 模块名称 | 核心能力 |
|---|---|---|
| 01 | AI 数据流动监测 | 医疗数据流动智能看得见 |
| 02 | AI 风险检测预警 | 流程与合规风险智能发现停 |
| 03 | AI 事件分析溯源 | 事件结果智能辨得明 |
模块 01：AI 数据流动监测
基于 AI 识别医疗数据内容、持续监测医院数据流动链路，构建完整的医疗数据流动全要素档案。系统自动识别数据流转路径、访问主体、操作行为，为后续风险研判提供完整数据底座。
模块 02：AI 风险检测预警
基于 AI 风险模型发现主要风险点，对各类违规、风险行为进行实时智能研判与分级告警。系统内置丰富的风险检测模型，可灵活适配医院不同业务场景的合规要求。
模块 03：AI 事件分析溯源
基于 AI 自动还原事件与影响脉络，通过智能关联分析，自动厘清事件全貌，定位责任主体与受损范围，输出可追溯的事件调查报告。
4.3 产品亮点
一套产品补齐多类能力
AI 风险监测在分析、医疗数据识别、流程合规、风险预警等多方面具备领先能力，帮助医院快速形成完整数据安全平台协同能力。产品可以与医院现有数据安全产品体系无缝对接，构建一体化数据安全防护体系。
AI 看懂医疗数据，智能发现风险
智能识别就诊内容、保险、身份、电子病历等结构化、非结构化医疗数据，识别隐藏在数据中的敏感信息。基于语法规分析、内嵌语义理解等能力，可发现潜在违规流转数据的行为。
AI 敏锐攻击与违规问题，快速形成证据
自动化风险调查与判定：策略分析、医疗数据风险及数据流转、自动关联分析、形成完整证据链。系统可显著提升事件处置效率，降低人工调查成本。
五、AI 重点识别的风险场景
本方案 AI 引擎可重点识别以下五类医院数据安全风险场景：
5.1 违规处理
识别未经授权或违反内部规范的医疗数据处理行为，包括违规访问、违规复制、违规导出、违规删除等操作，覆盖诊疗数据、影像数据、科研数据等多类数据资产。
5.2 违规外发
识别通过即时通讯、邮件、网盘、移动存储设备等渠道违规外发医疗数据的行为，及时发现敏感数据脱离医院管控范围的风险事件。
5.3 内部违规获取
识别内部工作人员超权限、超范围获取医疗数据的行为，包括非诊疗需要的数据查询、批量数据下载、敏感字段访问等。
5.4 信息窃取
识别利用合法账号、合法操作掩盖下的数据窃取行为，包括”合法”操作掩护下的批量数据获取、离职前数据搬运、第三方人员超范围接触等。
5.5 境外组织窃取数据
识别医疗数据流向境外服务器、境外云服务、境外办公终端的可疑行为，及时发现涉外数据窃取风险，防范医疗数据出境合规问题。
本方案依托 AI 技术构建医院全场景数据安全风险发现与预警能力，全面覆盖数据流动监测、风险检测预警、事件分析与调查全流程。通过持续学习与智能研判，方案可为医院提供从”看见”到”识别”再到”处置”的一体化数据安全防护能力，助力医院落实数据安全主体责任，降低重大数据安全事件发生风险。
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