中国报告大厅网讯，2025年是 “十四五” 规划目标任务全面完成的关键一年，在《“十四五” 国家信息化规划》深入实施与《“数据要素 ×” 三年行动计划 (2024-2026 年)》推进的背景下，数据作为生产要素的作用愈发突出。随着医疗信息化的不断深入，线上服务持续拓展，智慧医疗领域的数据增长迅猛，其安全管理成为重中之重。医院数据具有多源性、多样性、高敏感性和长存储周期等特点，在管理中面临诸多痛点，构建完善的数据安全治理体系十分必要。

  一、智慧医疗数据的特点与管理痛点解析

  智慧医疗行业数据有着鲜明的特点，其采集方式多样，包括人工填报、检查检测结果录入以及可穿戴设备采集等，存储内容涵盖患者基本情况、病史、诊断结果、检查及检验报告等，既有结构化数据，也有非结构化数据，呈现出数据种类多、总量大的特征。尤其是肿瘤疾病的复杂性和长期治疗性，使得患者需要长周期检查和治疗，进一步扩大了数据规模。同时，智慧医疗数据涉及病人隐私及健康信息，敏感度极高，在采集、存储、传输、处理和交换过程中，必须严格遵循相关法律法规和伦理规范以保护患者隐私。

  在管理方面，智慧医疗数据存在不少痛点。海量病患信息具有巨大价值，能为新治疗方案、药物研究、人工智能诊疗等提供支持，但数据分享给第三方时可能流出安全域，监管和保护难度加大。相关法律法规要求医院建立数据分类分级制度，虽然国家标准层面已发布《数据安全技术 数据分类分级规则》GB/T 43697-2024、《信息技术 大数据 数据分类指南》GB/T 38667-2020 等标准，但地方实施进展、指导意见及医疗机构自身建设情况不一，缺乏明确细致的指导和标准，统一医院数据分类分级原则面临巨大挑战，导致医院在数据安全管理中常遇到数据流动难监控、分级防护难实现等问题。

  二、智慧医疗数据管理体系的构建思路

  结合智慧医疗数据的特点、痛点和使用场景，以《数据安全法》《个人信息保护法》《医疗卫生机构网络安全管理办法》等政策为导向，明确合规差距，以数据安全能力成熟度模型(DSMM)与数据安全治理(DSG)理论为实践路线，面向数据全生命周期，以覆盖数据处理安全为核心，可梳理出适合医院的智慧医疗数据安全治理思路，进而建设具有本地化特点的数据安全管理体系。

  《2025-2030年全球及中国智慧医疗行业市场现状调研及发展前景分析报告》指出，依据数据全生命周期内的建设要点，制定医院数据生命周期安全要求框架，并分阶段开展建设，分为治理规划、治理目标、管理体系、技术体系和能力支撑五个阶段。其中管理体系、技术体系、能力支撑相互关联、相互支持，共同构成满足合规合法要求、把控数据安全风险、促进数据价值释放、保护个人信息安全的治理目标和多建设规划的完整数据安全管理实践框架。治理规划包括全域数据流动感知、分类分级技术防护、非结构化数据治理、专业人才梯队建设、医疗数据互联互通、访问控制精细管理;治理目标为满足合规合法要求、把控数据安全风险、促进数据价值释放、个人信息保护;管理体系涉及组织、制度、人员等方面，包括资产盘点、供应、防护、责任确权、数据使用流向、数据安全风险评估、风险预警安全保障等;技术体系涵盖分类分级、权限加密脱敏水印、分类分级技术防护等，涉及数据识别、敏感个人信息识别、全生命周期的传输、存储、使用等环节的安全策略及数据库审计、态势感知等;能力支撑包含 “四制两措”，即系统上线评估机制、弱点风险跟踪机制、威胁情报执行机制、网络安全协同机制以及一体化监防措施、攻击面收敛措施。

  在该实践框架中，技术体系是重点。数据安全体系建设需建立在网络安全合规基础上，以 “四制两措” 健全的网络安全机制作为技术驱动。数据安全规划分为四步：资产盘点、敏感数据识别、数据分类分级、数据安全风险评估。数据安全管理工作庞大复杂，在落实实践框架时，要打破 “单品堆砌 + 独立功能拼凑” 的固有思维，结合医院数据安全治理思路，打造集数据资产发现、敏感数据流动监测、人员行为基线监测和数据安全风险把控等能力于一体的数据安全管理平台。

  三、智慧医疗数据安全管理平台的建设与实践应用

  (一)智慧医疗数据安全管理平台的功能设计

  智慧医疗数据安全管理平台以 DSPM 为核心理念，融合医院数据安全治理思路，全流程感知数据安全风险，实现对数据安全态势的全面管理。平台通过对医院全资产、全流量、全行为、全数据、全事件等要素的安全管理，最终形成以资产为基础、以网络为支撑、以数据为中心、以人员为关键、以事件为驱动的数据安全运营体系。

  平台具备资产发现功能，通过主动探测和被动监听相结合的方式，捕获和识别解析网内流量，结合内置的 245 种资产指纹和多流量协议解析能力，准确识别院内网络中的数据资产，包括应用、API、数据库和文件等多种类型。同时，通过资产标签化管理、敏感等级判断、活跃状态判断、数据流转监测等功能，构建资产图谱，实现数据流转的动态监测和风险防控，提升医院资产管理能力和决策支持水平。

  流量监测功能涵盖对域内和域外所有类型流量(包括出口、内部、东西向及南北向流量)的全面监控与解析，通过实时捕获和分析网络流量数据，识别并分类资产、评估流量模式、检测异常行为、敏感数据访问、未备案访问，还能通过跨境流转和跨域访问检查强化边界安全，确保网络环境的安全性和合规性。网络图谱通过箭头表示各级网段访问关系、线条粗细表示各级网段访问量，可视化展示网络流量访问状态。

  行为监测功能可全面监控网内操作行为、运维行为、文件访问和数据访问等维度的人员行为安全。平台通过深度协议解析和账号识别技术，生成详细的访问日志，关联内置及需求定义的风险模型，实现对全网用户行为的精准分析和异常检测。

  数据监测功能能对结构化、非结构化和半结构化数据进行全面识别与分析，通过内置数据分类模板和深度解析多种传输协议，实时监控数据流动、分类存储、敏感信息检测及用户行为追踪，构建数据流动图谱并可视化展示，实现从数据源到终端的全程监控溯源，保障数据的安全性和合规性。

  风险管理功能专注于识别资产暴露面、数据账号、权限及 API 弱点等风险因素，利用 OWASP 风险模型解析接口异常行为。对于安全事件告警，平台可实时监控与预警爬虫行为、XSS 攻击、CSRF 攻击、端口扫描、SQL 注入等多种类型，还针对敏感文件下载、跨境访问、异地访问等高风险行为设置专门告警规则，及时发现并响应院内网络潜在威胁，保护数据安全和系统稳定。

  (二)智慧医疗数据安全管理平台的实践成效

  通过应用智慧医疗数据安全管理平台，医院能对不同等级数据实施不同级别的安全风险监测和监督管理。在网络安全层面，对高风险数据采取安全防护措施，下发安全策略，动态更新安全防护编排。利用流量解析及日志审计技术，建立完整的数据资产审计台账，对重点监控对象进行画像分析，时刻感知风险变动及趋势，实现前瞻预警。

  平台将访问高危数据的业务应用、API、账号等列为重点监控对象，记录其操作行为，完整展示监控对象在 “什么时间” 对 “什么数据” 执行了 “什么操作”，并从时间、频率、数量、类型、源信息、目的信息等多个维度进行统计分析，建立行为基线，构建行为趋势，对数据流动(流动方向、数据类型、数据量)进行动态测绘。同时，分场景制定匹配规则和触发条件，对命中策略的高风险操作及时预警，实现安全可感。

  数据安全事件常由一系列 “微小” 可疑操作组成，风险往往 “隐藏” 在正常访问行为中。平台中建立的风险分析策略(规则匹配、频率异常、内容异常、时间异常、基线偏离、行为链异常)，结合场景特性灵活配置分析列和算法模型，能对命中策略的可疑数据操作及时预警，实现全程追溯。事件发生时，提供 “以人追数” 和 “以数追人” 的详细搜索手段，便于深入搜索，缩小泄密事件排查范围，还原泄密路径，发现数据违规操作，快速锁定涉事主体。事后及时进行事件评估，发现安全盲区，利用全流程回溯数据，建立评估模型，完善资产模板，并根据评估指标和结论，针对薄弱环节提出针对性安全整改建议并落实。

  四、总结

  智慧医疗的快速发展使得数据安全管理的重要性日益凸显。智慧医疗数据具有独特的特点和管理痛点，构建完善的数据管理体系和安全管理平台是应对挑战的关键。通过明确构建思路，建设功能完备的数据安全管理平台并加以实践应用，能够有效提升智慧医疗数据安全管理水平，实现数据合规有序管理、可靠保护和高效运营。未来，随着新技术新方法在智慧医疗中的不断应用，数据安全基线将持续面临挑战，需要不断完善和优化数据安全管理体系，以保障患者信息安全与隐私，为智慧医疗行业持续发展奠定坚实基础。