医疗数据安全范文10篇

医疗数据安全范文篇1

[关键词]区块链；云数据库；数据安全；数据防篡改；分布式存储；隐私保护

在目前的医疗机构中，医疗数据主要面临数据泄露和数据篡改两大方面的风险。患者的电子病历中包含着大量的隐私信息，如患者的病情信息、消费记录等，这些信息会集中存储在医院的服务器上，而大多数医院对信息安全的重视程度不高，医院网站漏洞数不胜数，使攻击者可以轻而易举得到医院的数据库、患者的信息，从而造成用户的隐私泄露，即存在数据泄露风险。同时，若攻击者对数据进行蓄意破坏、篡改，会严重阻碍医疗系统的可用性，即存在数据篡改风险。区块链技术（Blockchaintechnology）是一种去中心化的分布式存储技术，具有不可篡改、去信任、匿名性等特点，可以实现网络中去中心化信用的数据共享、协调与协作。本文提出的基于区块链技术设计的医疗数据存储平台可有效解决上述问题。

1区块链技术简介

区块链技术也称为分布式账本技术，其本质上是一种去中心化的数据库技术，特点是去中心化、不可篡改等。（1）去中心化。区块链是一种分布式数据存储结构，且没有中心节点，所有节点都保存全部的、相同的区块信息，完全实现去中心化，很大程度上保证了分布式数据库开放透明、安全可信、不可篡改的特点。（2）不可篡改性。区块链中存储的交易信息每一条都有相对应的哈希值，若想篡改区块链中的一条记录，不仅要修改此区块的哈希值，还要修改后续所有区块的哈希值。除非能同时修改系统中超过51%的区块，否则对单个区块上数据库的修改是无效的。（3）去信任。因为数据库和整个系统的运作是完全公开透明的，且系统中所有节点之间无需信任也可以进行交易，所以在系统的规则和时间范围内，节点之间无法彼此欺骗，即节点之间去信任。（4）匿名性。由于节点间的交换遵循固定的算法，其数据的交互是无需信任的，因此交易双方无须公开身份就可以让双方产生信任，即区块链技术具有匿名性。

2基于区块链技术的医疗数据存储现状

近几年里，各医疗机构都经历过黑客攻击或数据泄露，患者因此遭受经济威胁、精神痛苦和社会舆论等，利用区块链技术去中心化和不可篡改性的特点不仅可以避免类似事件的发生，还可以大大提高医疗服务效率。区块链包含n个随时间排序的区块，每个区块都有一个指向前一区块的指针，所有区块通过这个指针形成一个链，因此称为区块链。而第一个区块则称为创世块，其后每个想要参与进来的节点都要下载并更新一份从创世块延续下来的数据包。随着医疗数据的积累，基于区块链的医疗数据存储，其数据量会迅速上升，区块承载的数据会越来越多，这便对区块链数据库的存储空间有了更高的要求。如果每一个节点的数据都完全同步，区块链数据的存储空间容量要求就势必会成为一个限制其发展的关键问题，会直接影响医疗部门更新数据信息和医患对数据获取实时性的需求[1]。基于上述问题，本文设计了一个结合区块链和云存储技术的医疗数据存储平台。2.1医疗数据存储平台设计由于区块链的存储容量有限，无法存储患者的全部医疗数据，因此，本设计中区块链只保存医疗数据的元数据和摘要、数据提供者公钥、数据提供者签名以及该医疗记录在云数据库中的引用，而具体的医疗记录保存在云数据库中。基于区块链存储技术和云数据库的医疗数据存储平台体系结构，如图1所示。将区块链技术应用于医疗健康数据平台后，基于区块链的安全特性，医疗健康平台可以确保安全、高效地存储患者数据。以公钥加密为基础的共享访问方式是医疗健康数据平台的重要设计方案。医院及权威机构保管患者公钥，并利用公钥将患者的医疗健康数据进行加密，患者通过私钥访问个人医疗健康数据[2]。同时，由于区块链具有高安全性、隐私保护、高冗余存储、去中心化等特点，因此能够防止遭受攻击或权限管理不当导致的数据丢失，使数据更加安全可靠[3]。对医疗大数据的分析处理需要强大的数据存储和计算能力。针对不同用户，医疗数据云存储具有不同的意义[4]。患者可以在云数据库中存储医疗健康数据并实现随时随地的访问；研究人员可以使用云数据库中汇集的医疗数据进行分析和计算；医疗存储机构采用区块链加云储存方式是一种安全、经济、便利且可以随意改善管理的方式[5]。2.2医疗数据存储虽然区块链技术采用了密码学等相关技术，但整个区块链网络在安全方面仍然存在薄弱环节。尤其是数据隐私方面，现阶段还没有健全的医疗隐私法律保护制度，民众对个人数据也没有较强的自我保护意识，区块链的安全性仍令人担忧[6]。为保证医疗数据的安全存储，基于区块链的医疗数据存储系统的数据存储过程设计如下：（1）医疗机构生成医疗记录，并将医疗记录元数据和摘要上传至区块链。医疗记录元数据包括医疗数据ID及其在云数据库中的URL等信息。（2）医疗记录安全传输至患者。医疗机构将医疗数据以对称加密算法加密后传输给患者，对称密钥的分发采用公钥加密算法进行。患者首先利用个人的私钥解密医疗机构发送过来的会话密钥，然后再用该会话密钥解密医疗记录。该过程可保证密钥的安全分发及医疗记录安全、快速传递。（3）患者对医疗记录加密并上传至医疗云数据库。患者生成新的会话密钥并用该密钥加密医疗记录后上传至云数据库中存储。医疗数据的所有权限归患者所有，其他用户的使用权限也需患者分配以控制不同用户对数据的访问。上述存储过程中医疗元数据和医疗数据分别存储在区块链和云数据库中，可实现医疗数据的分布式存储；患者作为医疗数据的所有者，利用自己的私钥可保证医疗数据的隐私安全性，并具有对医疗数据权限的分配权，这为医疗数据的安全共享奠定了基础。2.3医疗数据共享在医院中，如果使用区块链技术对医疗数据进行保护，当患者、医生在对医疗数据进行访问或者多科室协调工作时，需要对医疗数据进行访问和共享。传统的数据访问机制需要花费大量的时间及硬件资源进行审查和数据校验，因此需要考虑对医疗数据进行访问和共享的需求。调查表明医疗数据中心往往建立在大型重点医疗机构，并提供接口给下属医疗机构使用，而医生和患者是小型在线客户端直接与数据中心进行信息交互[7]。在调查和分析后，本研究采用了自底向上的方式，依次研究了在线客户端、二级医疗机构和顶级数据中心的数据共享与访问机制，在此基础上建立一个完整的医疗卫生信息化系统数据共享与访问模型。大型医疗机构即顶级数据中心的职责是存储数据，并向下属的二级医疗机构提供数据共享接口；二级医疗机构作为区块链模型中的一个节点，对顶级数据中心提供的接口进行解析，接收来自顶级数据中心的医疗数据；在二级医疗机构的基础上再次建立二级区块链模型，以在线客户端作为节点，保障与顶级数据中心交互过程中的数据共享与访问[8]。

3医疗数据的存储安全性分析

本设计的医疗数据存储平台的安全机制是由3个维度共同保证的，如图2所示。第一个维度是分布式账本技术。基于区块链技术实现的医疗数据平台网络具有大量节点，它创建了一个多点分布，网络成员之间共享、复制和同步的数据库。攻击者若要实施攻击、更改医疗记录，必须要在短时间内改动超过51%的节点，其技术难度巨大，计算上几乎不可能实现。第二个维度是巨大的计算力成本。区块链从创世块开始，后续每一个区块中的交易记录都包含前一个区块中的内容，因此区块链中的数据采用链式结构存储。攻击者若想更改医疗交易记录，那么首先需要根据当前交易内容追溯上一个区块的位置，然后更改之前每一个区块中的相应信息，直至完成所有节点中的备份交易记录，而完成这些工作的前提要求其他节点必须都处于静止状态。由第一维度可见，更改一个区块中的记录于计算上是不可行的，而更改多个区块，其难度必然更大。第三个维度是密码学的应用。基于区块链技术的医疗信息平台采用了大量的密码学技术，如Hash算法、椭圆曲线、RSA加密算法等。其中Hash算法的应用最为关键，该算法对区块进行SHA-256加密。SHA-256加密算法的输入长度为256位，输出长度是32字节的随机散列数据。区块链中用Hash算法对一个交易区块中的交易信息进行加密，并压缩为一串由数字和字母构成的散列字符串，该串字符串便是这个区块的Hash值，如图3所示。而按现有的计算机技术，很难找到高效率的解密算法[9]。

4结语

医疗数据安全范文篇2

一、大数据与医院内部审计的关系

（一）大数据与医院内部审计的链接随着技术的发展和信息化时代的到来，大数据已经逐渐成为各行各业改变和提升业务模式的关键因素，医疗行业也不例外。对于医院而言，内部审计是确保医院运营的健康和效率的重要手段。而在大数据的背景下，医院内部审计可以通过大数据的优势，实现对医院业务的全面、深入、实时的审计，从而更好地提升医院的运营效率和服务质量[1]。一方面，医院的业务涉及各种各样的数据，包括患者的个人信息、医疗记录、医疗费用、药品使用情况等。在大数据的帮助下，医院内部审计可以更全面、更深入地对这些数据进行分析，从而更准确地找出可能存在的问题，比如过度医疗、费用虚报等。另一方面，大数据可以实现对医院业务的实时审计。在过去，医院内部审计通常是定期进行的，往往在问题发生后才能发现。但在大数据的背景下，通过实时监控和分析医院的各项业务数据，医院内部审计可以在问题发生的第一时间发现并采取措施，从而大大降低了医院的风险。

（二）大数据对医院内部审计的影响大数据对医院内部审计的影响主要体现在以下几个方面：一是提升了审计的效率。大数据技术可以处理海量的数据，而且能够快速地对数据进行分析。这对于医院内部审计来说，意味着可以在短时间内完成对大量数据的审计工作，大大提高了审计的效率。二是提升了审计的准确性。大数据技术不仅能处理大量的数据，而且能够对复杂的数据进行深入的分析。这对于医院内部审计来说，意味着可以更准确地找出可能存在的问题，从而提高了审计的准确性。三是提升了审计的全面性。在大数据的背景下，医院内部审计可以对医院的各项业务进行全面的审计，包括患者的个人信息、医疗记录、医疗费用、药品使用情况等。这意味着医院内部审计可以更全面地掌握医院的运营情况，从而更好地为医院的管理决策提供支持。

二、大数据背景下医院内部审计新型管理模式构建的意义

（一）提升医院运营效率在大数据背景下，医院内部审计的新型管理模式可以显著提升医院的运营效率。传统的医院内部审计主要依赖人工，对各项业务数据进行收集、整理、分析，工作量大且效率低。然而，当大数据技术被引入审计工作中，这一情况得到了明显的改善。大数据技术可以自动地收集、处理和分析大量的业务数据，极大地缩短了审计的时间，提高了审计的效率。更重要的是，大数据可以通过算法模型对数据进行深度挖掘和智能分析，找出业务运作中的潜在问题和改进空间，为医院的运营决策提供更科学、更精准的依据。例如，通过分析医疗资源的使用情况和病人的就诊情况，可以优化医疗资源的配置，提高医疗服务的效率。

（二）强化风险控制和合规管理在大数据背景下，医院内部审计新型管理模式对强化医院的风险控制和合规管理具有重要意义。在传统的医院内部审计中，由于手段和方法的局限性，往往难以实现对所有业务数据的全面覆盖，存在一定的盲区和漏洞[2]。然而，在大数据的背景下，内部审计可以通过大数据平台，全面、深入、实时地对医院的各项业务数据进行审计，准确地发现和评估风险，有效地防止和控制风险。

（三）创新服务模式，优化医疗服务质量在大数据背景下，医院内部审计的新型管理模式可以为医院的服务模式创新和医疗服务质量的优化提供强有力的支持。首先，通过对大量医疗业务数据的分析，医院可以了解患者的需求和偏好，发现服务中的问题和短板，从而为服务模式的创新提供数据支持。其次，大数据审计可以对医疗服务的过程和效果进行全面的评估，准确地找出影响服务质量的关键因素，为服务质量的提升提供依据。例如，通过对医疗服务的流程数据进行分析，可以发现服务中的瓶颈和延误，及时进行优化。最后，基于大数据的内部审计还可以实现对医疗服务的实时监控，及时发现并解决服务中的问题，保障服务的顺利进行，提升患者的就医体验，从而提升医疗服务的质量。

三、大数据背景下医院内部审计新型管理模式构建问题

（一）数据整合的难题在大数据背景下，医院内部审计新型管理模式的构建面临着数据整合的难题。其一，数据的异构性是数据整合的一大难题。医院的数据来源广泛，数据类型多样，包括结构化的数据，如患者的基本信息、诊疗记录、药品库存等；也包括非结构化的数据，如医生的诊断报告、影像数据等。这些数据的格式、标准、质量都有很大的差异，如何将这些异构数据整合在一起，以便于开展审计工作，是一个复杂且困难的任务。其二，数据的大规模是数据整合的另一个难题。医院每天都会产生海量的数据，这些数据的规模远超过传统的数据处理能力，如何有效地处理这些大规模的数据，以满足审计工作的需要，也是一个重要的问题。

（二）数据安全与隐私保护大数据背景下，医院内部审计新型管理模式的构建还面临着数据安全与隐私保护的问题。随着医疗行业对大数据的深度应用，医院的数据安全与隐私保护问题越来越突出。一方面，数据安全是一个严峻的问题。医院的数据中包含大量的敏感信息，如患者的个人信息、病历、检查结果等。这些数据如果泄露，可能会对患者的隐私造成严重的侵害，甚至可能被不法分子利用，导致更大的损失。因此，如何保障数据的安全，防止数据的泄露和滥用，是医院内部审计必须面对的一个重要问题。另一方面，隐私保护也是一个重要的问题。医院内部审计的过程中，需要对大量的患者数据进行分析，这其中可能涉及患者的敏感信息。如何在保障审计工作的同时，尊重和保护患者的隐私，是一个需要谨慎处理的问题。在大数据背景下，这个问题更加复杂，因为大数据的分析可能会揭示出患者的隐私信息，如患者的疾病状况、家庭状况等。因此，如何制定有效的隐私保护策略，以遵守相关的法律法规，同时满足审计工作的需要，是一个需要解决的问题。

（三）数据分析的技术瓶颈在大数据背景下，医院内部审计新型管理模式的构建面临着数据分析的技术瓶颈问题。数据分析是内部审计工作的核心环节，而在大数据环境下，传统的数据分析方法和工具已经无法满足需求。一方面，数据的规模和复杂性导致了数据处理的困难。医院每天会产生海量的数据，这些数据不仅数量巨大，而且结构复杂，包含了各种类型的数据，如文本、图像、声音等。传统的数据处理工具和方法在处理这样的数据时，既无法有效地处理数据的规模，也无法处理数据的复杂性[3]。另一方面，数据分析的深度和精度也是一个问题。医院内部审计的目标不仅是发现问题，更重要的是深入分析问题的原因，以便提出有效的改进措施。

（四）法规制度的滞后虽然大数据为医院内部审计提供了新的可能性，但在实际操作过程中，却常常受到法规制度的制约。首先，目前的法规制度往往没有明确规定医院内部审计在大数据环境下的行为规范，例如，数据的收集、使用、保存等方面，没有明确的法律依据和指导原则，导致医院在实际操作过程中处于一个模糊的法律环境。其次，目前的法规制度没有跟上大数据技术的发展步伐，很多法规制度中的规定在大数据环境下已经无法适应，例如，关于数据安全和隐私保护的法规制度，往往没有考虑到大数据分析的特性和可能产生的问题。最后，大数据技术的发展和应用还涉及伦理等问题。例如，医院在使用大数据进行内部审计时，可能会涉及患者的隐私问题，然而，目前的法规制度并没有对此进行明确的规定。

四、大数据背景下医院内部审计新型管理模式构建策略

（一）构建统一的数据平台解决医院内部审计在大数据背景下面临的问题，首要策略是构建一个统一的数据平台。首先，统一的数据平台可以实现数据的标准化和集成。通过设定统一的数据标准，可以将来自不同源的异构数据转化为统一的格式，从而解决数据异构性的问题。通过构建数据仓库和数据库等技术，可以将分布在不同系统和平台的数据集成在一起，从而提供全面、准确、一致的数据视图。其次，统一的数据平台可以实现大规模数据的高效处理。通过采用分布式存储和计算技术，如Hadoop、Spark等，可以有效处理大规模的数据，满足内部审计对数据处理速度和效率的要求。再次，统一的数据平台还可以支持高级的数据分析和挖掘。通过构建数据挖掘和机器学习模型，可以从大数据中发现潜在的模式和规律，为内部审计提供更深入、更精准的分析结果。例如，可以通过构建异常检测模型，自动发现潜在的欺诈和风险。最后，统一的数据平台还可以提高数据的安全性和可控性。通过在数据平台上实施统一的数据安全策略和管理机制，可以有效防止数据的泄露和滥用，保护患者的隐私，满足医院对数据安全和合规性的要求。

（二）实施严格的数据安全策略为应对大数据背景下的数据安全与隐私保护问题，医院内部审计新型管理模式应当实施严格的数据安全策略。一是应明确规定谁可以访问哪些数据，什么时间可以访问，以及如何访问。此外，应实施严格的身份认证和权限管理，防止未授权的访问和数据滥用。例如，审计员应只能访问与其审计任务相关的数据，而且只能在执行审计任务的时间段内访问。二是所有敏感的数据，包括患者的个人信息和医疗记录等，都应进行加密处理，防止数据在传输和存储过程中被窃取或篡改。此外，应使用最新的加密算法和技术，确保加密的有效性和安全性。三是应根据数据的重要性和敏感性，制定数据的存储、使用、备份和销毁的策略。例如，敏感的数据应在使用后立即销毁，不应长时间存储在审计系统中。四是应实施实时的数据泄露预防机制，如使用数据泄露预防系统（DLP）进行实时的数据流监控，发现潜在的数据泄露行为，并立即采取阻断措施。

（三）提升审计人员的数据分析能力一方面，审计人员需要掌握基础的数据分析技术和工具。例如，他们需要熟悉数据预处理的技术，如数据清洗、数据转换等，以保证数据的质量和一致性。他们也需要熟练使用数据分析工具，如Excel、SPSS、SAS等，以便进行基础的数据统计和分析。另一方面，审计人员需要理解并掌握高级的数据分析方法。例如，他们需要了解机器学习和数据挖掘的原理和方法，如分类、聚类、关联规则、异常检测等，以便从大数据中发现有价值的模式和规律。他们还需要了解并掌握数据可视化的方法，如使用Tableau、PowerBI等工具，将复杂的数据分析结果转化为直观的图形和报告，以便提供给管理层和决策者[4]。

（四）推动相关法规的更新与完善现有的法规可能无法满足大数据背景下的审计需求，因此，推动相关法规的更新与完善是医院内部审计新型管理模式构建的重要策略。首先，医院需要推动更新涉及数据安全和隐私保护的法规。在大数据背景下，数据安全和隐私保护的挑战越来越严重。因此，需要有新的法规明确规定数据的收集、使用、存储、分享和销毁的规则，以及违规的惩罚措施。同时，应推动实施更严格的数据安全标准，如ISO27001等，以提高医院的数据安全管理水平。其次，医院需要推动完善关于大数据技术的法规。例如，应有法规明确规定使用机器学习和数据挖掘等技术的规则和限制，以避免技术的滥用和误用。同时，应有法规鼓励和支持医院采用新的大数据技术进行内部审计，如提供相关的财政支持和税收优惠等。最后，医院需要推动法规对于内部审计的要求进行更新。随着大数据技术的应用，内部审计的方法和流程可能会发生改变。因此，应有法规明确规定新的审计要求，如审计的频率、深度、范围等，以确保审计的效率和质量。总而言之，大数据为医院内部审计提供了新的机遇和挑战。通过构建新型的管理模式，可以更好地利用大数据进行审计，提升医院的运营效率和服务质量，强化风险控制和合规管理。但同时，医院也必须面对数据整合、数据安全、技术瓶颈和法规滞后等问题，并积极寻求解决策略。

参考文献

[1]康晓华.医院内部审计存在的问题反思与优化路径研究[J].商讯，2023（10）：131–134.

[2]王雅馨，鲍舒静，陈晓军.大数据背景下医院内部审计新型管理模式构建探索[J].卫生经济研究，2023，40（05）：86–89.

[3]隋海龙.大数据分析在医院内部审计的应用与成效[J].中国内部审计，2023（01）：59–62.

医疗数据安全范文篇3

关键词：医院；网络建设；数据安全

0引言

随着信息技术的飞速发展，网络与各大领域的融合，各大医院都开始加大对网络信息系统的建设，如逐一装备医院信息系统、医院实验室信息管理系统、医学影像信息系统等，在医院各个部门建设计算机信息系统，有效加快了医院信息化建设，提升医院信息化管理质量及医院工作效率。但在医院网络建设过程中，由于网络信息量过大，通常需要采用互联网形式的计算机网络技术，存在一定的数据安全风险。因此，医院在进行网络建设时，要格外注意网络安全维护，保证医院网络数据的安全性和完整性，提高医院工作质量。

1分析医院网络建设现状

1.1建设网络系统

当前，各大医院进行客户终端服务通常采用Windows系统。而随着信息技术的发展及不断扩大的网络使用扩建，医院也在使用Internet系统，有效开拓了网络空间，提供了更多的信息服务途径，进一步加强网络系统建设。但相应的也导致了计算机病毒、木马程序的增加泛滥，对医院计算机系统安全产生严重危害。因此，医院在建设网络系统时，必须隔离内外网，即使是必须交换信息的情况，也应采取移动硬盘进行操作。而要从指定终端上操作，则必须先杀毒处理木马病毒，之后将内网终端拷贝到硬盘，如此操作保证医院内部数据安全，防止医疗数据泄露、损坏等，提高医院工作质量。

1.2建设数据库

三甲医院工作量较为繁重，接收的患者较多，这就导致在医院信息工作中，对提供支持的数据库具有较高的要求，数据库必须具备高效的运转能力和高储存量，保证信息工作的顺利进行[3]。随着计算机信息技术与医疗领域的融合，在医院管理中运用到一些大型数据库，像Oracie数据库管理系统、SQL数据库管理系统、Sevrer数据库管理系统等，在信息储存和处理方面发挥了重要作用，有效提高了医院信息管理工作效率。但在数据库系统长时间不间断的作业过程中，容易导致计算机运转迟钝，进而发生一系列故障，导致数据库信息数据丢失，不利于医院网络数据安全管理。医院数据库通常处于联机状态，数据记录在动态变化，而医院通常只是定时进行异地备份，信息数据完整性并不能得到有效保证。因此，要加强对数据库系统的安全管理，建立一套全时全地的备份系统，可以保证当系统出现故障时，信息数据能自动恢复到断电时状态。医院网络系统具有内部连接性强、作业强度大等特点，因此在进行网络建设时，要设计数据保护计划，并在异地数据备份进行时机上选择网络低峰期，保证数据库安全运行。

1.3防范病毒

医院机房网络连接紧密，常出现一个网络接口多台计算机使用的情况，导致病毒、木马危及医院网络安全的可能性较高，并且当病毒成功入侵医院机房网络时，则很可能导致整个医院网络的瘫痪，影响信息工作。因此，医院网络建设过程中，应加强对病毒的防范，通过安装防火墙、防毒软件，采取外网下载、合适的杀毒方式、定期更新升级等措施保护网络系统。

1.4保护网络设备

为防止突然断电导致网络系统运转终止，保护计算机相关硬件，很多医院都采用了不间断电源，为计算机操作提供电力支持，保证其正常运转，维护数据库信息完整性。一些大型医院采用的中心服务器模式通常为双机热备份和磁盘阵列柜模式，这种模式下，当服务器发生故障时，会在第一时间切换备份服务器，不间断接管工作，启动数据库，保证数据库无损，完成正常的业务处理工作，有效保护单个服务器。但是，阵列故障则会引起整个系统终止运转，因此需要设置加急服务器，让系统自动转换到应急服务器，实时实地备份数据库信息，保证中心服务器和数据同步。

2采用WIFI技术保证数据安全性

现代医院网络建设的成就值得肯定，但依然是基于有限区域网而建设的信息系统，医疗信息化难以实现，造成医疗信息反馈滞后，工作效率提升不佳。因此，医院应积极建立新型无线区域网络，保证数据安全性[7]。

2.1规划无线覆盖

大型医院部门多、楼面广，因此规范的无线覆盖范围应具有广泛性，触及各个部门领域及户外相关楼栋。保证其能覆盖到整个医院，让用户可以在自由移动的过程中持续连接网络，实现无缝漫游，让医护人员享受无线网络服务，加快信息处理。针对无线网络覆盖范围较广而不稳定的情况，采取侧网络保护无线网络安全性[8]。医院人员众多，因此覆盖的无线网络必须经过实时管理，统一管理覆盖范围内无线AP，合理分配网络配置资源，保证医院工作有序进行。在设置无线网络过程中，工作人员应在设备安全作业的基础上考虑放置点和设备参数，并及时处理假冒AP提高安全管理水平，分析AP流量、Channel信号等提高管理水平。规划的无线网络还应提供便捷的应用环境，提供自动化服务，兼容多种网络设备，具有多种服务功能。

2.2设计无线网络

在设计无线网络中，应考虑AP覆盖能力，设备功能、接入容量等，采用大容量控制器，增加到核心层交换机上满足AP管理要求，采用大功率无线接入点实现医院无线网络全覆盖。并以新增点到无线链路作为备份，由主干交换机路由控制，备份网络链路，维持数据记录，有效保护网络系统安全。

2.3应用无线网络

在保证无线网络的安全性、稳定性的情况下，在医院各个部门中应用，提高信息处理效率，提高医疗工作质量。例如：应用无线网络与移动护士及医生软件协作，发挥移动临床系统功能；应用无线网络准确记录处理病患信息，做好核对工作；通过WIFI定位电子标签，让医生全面掌握病患相关信息，提高信息处理效率，提高医疗工作质量。

3结语

总之，随着信息技术的快速发展，医院在管理、工作、运营等过程中需用到网络信息系统，并借助其积极作用，实现大型医院大规模、高容量的信息化作业，而为保证信息系统持续工作，则需要加强对网络系统安全的维护，防止数据丢失，保证医院正常运转。

参考文献

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[2]王苗.医院HIS网络与医保网络间数据交换安全解决方案[J].信息记录材料,2018,19(7):52-53.

[3]丁莹.基于大数据视角对医院信息化和网络数据安全建设的研究[J].信息与电脑(理论版),2018,13(11):215-217.

[4]卢振洲.浅谈网络环境下医院信息系统数据安全保障体系的构建[J].科技经济导刊,2017,12(10):15-16.

[5]宋理国.基于大数据视角对医院信息化和网络数据安全建设的分析[J].网络安全技术与应用,2016,10(6):67,69.

[6]赵爽.医院HIS网络和医保网络数据安全交换的实现路径[J].电子技术与软件工程,2016,14(7):228.

医疗数据安全范文篇4

1区域医疗信息化网络安全建设中的具体要求

区域医疗信息网共享建设项目的规模比较多，并需要涉及到避免大的范围以及大型医疗机构，这也就对医疗信息服务平台的网络数据安全性提出了更高的要求。在该系统的运行过程中，一旦任何一个网络节点出现了问题，也就会直接影响到整个系统的网络数据安全性。此外在区域医疗信息化网络平台中，所有联网的医疗机构都能够借助于该平台来进行医疗数据的有效交换，但是部分医疗数据中还包含有患者的个人因素数据，一旦透漏还会对患者造成一定的损害，这也就要求各医疗结构能够做好信息化网络安全建设工作，并需要在充分保障各医疗机构网络独立性这一基础上，来进行各种医疗信息的有效共享，这样才能够有效避免不同医疗机构出现网络干扰的影响，借此来使得该医疗信息网络平台的运行安全性得到进一步的提升。因此，在进行区域网络信息化建设过程之中，需要加强对网络安全系统的构建工作，整个安全防护体系还需要同时包含医院的行政管理、业务操作跟技术部署多个环节。只有这样才能够对各种潜在的安全风险进行准确有效的识别，并能够从整体上来保障网络的运行安全性。通过全方位安全防护体系的构建，然后在结合实际的基础上进行安全管理对策的合理调整，才能够充分满足网络安全防护的具体需求，从而获得良好的网络安全防护效果。在拥有统一的安全管理规范基础上，还要求各医疗机构以及网络节点能够对这些医疗规范进行充分的落实，借此来使得网络安全控制力度得到有效加强。因此说在进行医疗信息共享系统的网络安全建设过程中，还需要充分满足可靠性、开放性、可扩展性、安全性以及易于管理等各项要求，借此来充分满足区域医疗信息化网络的实际安全建设需求。

2几点常用的网络安全防护措施

2.1进行安全技术的有效部署。为了获得良好的区域医疗信息化建设效果，还需要进行网络安全防护技术的积极应用，这也是保障网络信息数据安全的基本要求。在区域医疗信息共享平台的构建过程中，因为其具备有复杂性的特征，也就需要通过应用多种安全防护技术的模式来进行立体化网络安全构架的构建工作，才能够获得一个良好的安全防护效。在现阶段区域医疗信息共享平台的安全建设过程中，主要应用到的是以下几点安全防护技术。(1)防火墙安全防护技术，通过在信息共享系统中应用网络防火墙的模式，其能够进行数据中心应用跟外界网络的隔离，从而使得内部信息数据的安全性得到进一步提升。此外通过对信息平台加装防火墙的模式，能够通过路由限制的模式来进行访问者的管理，这样只有通过系统内医院网络访问的模式才能够获得相应的数据信息，并促进这个数据平台的应用安全性获得大幅度提升。一般在进行医院节点防火墙的部署过程之中，需要同时涉及到医院内网、联网接入区以及DMZ区3个区域，在该系统中可以借助于内网实现对数据中心的访问，但是数据中心是被禁止进入内网的，这样也就可以使得各医院的信息系统在运行过程中具备有良好的独立性，借此来保障整个信息平台的运行安全性。(2)入侵检测技术。通过完整的入侵检测系统的应用，还能够实现所有探测烟气的统一监管，并能够对网络攻击行为进行及时的识别与处理，从而获得良好的网络安全防护效果。比如，在上海市级医疗信息共享平台之中，就进行了完整入侵管理系统的配置工作，在该系统之中主要应用了2台千兆的探测引擎来从事相应的入侵检测工作，在Web服务区还进行了2台百兆探测引擎的配置。内网核心区中还进行了交换机的设置，这也是该入侵检测系统的核心组成部门，并能够实现对整个信息共享平台的实时检测以及监控。该检测系统能够借助于镜像方式来进行网络流量的有效映射，然后再将映射到的信息输送给入侵检测系统之中，这样就能够在入侵等事故出现之后及时进行处理，从而使得网络攻击行为得到有效的控制。(3)漏洞扫描技术。上述所描述的两种网络安全防护技术均属于被动防护手段，而漏洞扫描技术则是一种主动的网络安全防护措施。该安全防护系统可以在结合医院信息共享系统的网络安全要求基础上，来进行整个系统的定期以及不定期扫描处理，并对该信息的运行安全性进行安全等级评估，在对网络平台进行扫描过程中一旦发现了系统漏洞或者安全隐患，还需要及时采取相应的措施来进行修补，从而使得系统的更新维护及时性得到有效的保障。2.2安全防护对策。(1)采用政务外网线路。该线路可以将用户们接入到托管机房之中，并能够实现跟公务网的物理隔离以及跟互联网的逻辑隔离，能够使得系统网络的独立性得到有效的保障，这样在未获得授权单位允许的情况下，用户们是无法对该数据库进行访问的。(2)网络隔离措施。在该安全防护措施中可以直接将整个数据平台系统分为数据中心跟网络节点两种类型，前者包含医院中的各端节点，后者则包含有内网应用处理区跟Web服务区。内网应用处理区能够完成各种类型数据的收集以及分析处理工作，并能够将汇总之后的数据跟关联单位进行交换。Web服务区的主要作用是在医疗机构的门户网站上来进行重要信息的工作。(3)网络设备配置措施。通过对控制列表进行增加以及构建内部访问控制措施的模式，则能够有效避免资源掠夺等情况的出现，通过对过滤功能进行强化的模式，还能够有效避免非法访问接入的出现。通过权限管理措施的应用，则能够有效避免越级操作等情况的出现，从而使得该平台中的信息安全性得到进一步的提升。

3结语

网络安全建设作为区域信息化建设工作中的重要组成部分，只有做好网络安全防护工作，才能够使得区域医疗信息共享系统的职能得以最大限度发挥，对于我国医疗行业的进一步发展也有着一定的积极意义。本文主要就区域医疗信息化网络安全建设中的具体要求已经实际网络安全防护措施进行了深入的研究，希望能够给予区域医疗信息化网络安全建设工作提供一些理论上的帮助。

参考文献

[1]温海燕,穆卫农,胡华,等.区域卫生信息化环境下信息安全策略与实践[J].中国卫生信息管理杂志,2013(2):157-162.

[2]许显杰.区域医疗信息化网络安全规范的建设[J].商情,2017(51):131.

医疗数据安全范文篇5

一、落实数据备份制度和信息系统运行的日志档案制度情况。

我中心自成立以来，充分认识到确保信息系统数据安全的重要性，建立了比较完备的信息系统日常管理制度，指派专业系统管理员负责信息系统的日常维护和管理工作。

为确保网络和数据库安全，我中心做到每日数据及系统运行日志不同时段多次备份并将备份数据刻录光盘妥善保管；协同医疗保险信息系统软件开发公司对应用软件进行日常维护和完善工作；建立专业机房，专人管理；监督本中心工作人员以及定点医院、药店操作员严格维护医疗保险信息管理系统的信息安全，禁止用系统内设备上互联网，禁止非本单位工作人员上机，禁止移动信息存储器乱接入等现象的发生。

通过自查，我中心在信息系统日常维护及管理工作上仍存在如下问题：一、由于定点医院、药店数量众多，操作人员的安全意识参差不齐，管理难度较大，所以在定点机构的安全操作和维护信息安全工作上存在一定的隐患；二、中心部分工作人员安全意识不强，不能严格按照规定做到所有移动信息存储器先杀毒再接入，给医保信息系统造成安全隐患；三、机房物理安全仍存在安全隐患，由于机房空调年久失修，已不能保证服务器等设备的安全运行环境；机房人员管理权限不明确。

针对以上问题，我中心应进一步加强本中心和定点医疗机构管理人员及操作员的安全管理和教育，要求其严格按照信息系统管理制度进行日常安全防范工作，确保数据安全；尽快改善机房的物理环境，明确机房的管理权限，做到权责分明。

二、重要部位的铁门、铁窗、铁柜等物理防范措施及防范火灾各项措施落实情况。

我中心已安装防盗门、防盗窗，资料文件都使用铁柜保存，具备基本消防设施。存在问题：一、由于办公条件、办公设施有限，单位没有专职值班人员，周末、节假日值班制度落实不到位；二、暂无灭火器等专用消防设施，办公楼下是餐厅，存在消防隐患。

医疗数据安全范文篇6

关键词:大数据;肺炎疫情防控;复工复产

2020年初，病毒肺炎疫情突然来袭，给我国经济社会带来了前所未有的影响。2020年2月23日，在统筹推进肺炎疫情防控和经济社会发展工作部署会议上指出，要统筹推进疫情防控和经济社会发展工作，落实分区分级精准复工复产。在确保疫情防控到位的前提下，尽快推动复工复产，这关系到民生保障、社会稳定和实现经济社会发展目标，关系到能否按计划全面建成小康社会和完成“十三五”规划。面对突如其来的疫情，大数据凭借其成熟的技术和产业、强大的数据采集和分析能力，结合互联网、云计算、区块链、物联网等新兴技术，为疫情追踪、区域防控、数据、模型预测等提供了技术支撑，在疫情防控和复工复产中发挥了巨大的作用。因此，要充分发挥大数据技术优势，精准助力复工复产，坚决打赢疫情防控阻击战。

一、大数据在疫情防控和复工复产中发挥的积极作用

(一)大数据助力疫情防控。全国各地积极运用大数据助力疫情防控，通过数据回溯和人口流动分析，跟踪、筛查、预测疫情发展，及时发现确诊、疑似病例和密切接触者;通过二维码、APP、微博、微信等平台，使群众及时了解疫情最新发展动态。我国多个超算中心正在协助中国疾控中心研发病毒疫苗、进行病毒溯源和药物研发等工作，多家互联网企业也相继宣布免费开放算力，帮助科研机构缩短研发周期。各地部分做法如表1所示。(二)大数据助力复工复产。随着企业陆续恢复生产，各地都在着手“两线作战”，既要严防疫情蔓延，也要稳定就业和推动经济发展。为加快推进企业复工复产，多地创新运用大数据技术，监测企业复工情况，创新招商方式和政务服务方式，通过线上招商、线上签约、线上审批、线上交易等方式，实现“不见面、不聚集、智能化、移动化”，为企业复工提供技术保障。各地部分做法如表2所示。

二、大数据应用和治理体系中存在的问题

当前，大数据在疫情研判、防控部署、人员监测上发挥了重要作用，为产业协同、线上招商、复工复产提供了有力支持。然而，面对疫情防控和复工复产的严峻考验，我国大数据应用治理体系仍暴露出一些问题。(一)疫情防控的数据基础不坚实。一是数据收集不充分，疫情防控存在盲点，部分人员未能进行轨迹分析，导致遗漏密切接触者。二是数据标准化程度低，存在格式不同、内容不准、关键字段缺失等问题，难以统一录入数据库。三是数据共享和整合不够，存在相似表格在不同层级部门间重复报送的情况。政府、企业、机构等不同来源间数据共享程度较低，医疗、交通、水电、通信、互联网等不同行业间数据整合不够，全国性的疫情信息数据库有待建立和完善。四是数据分析能力有待提高，对疫情海量信息的快速分析处理能力还有欠缺，算法和算力有待进一步优化提高。(二)国家应急管理体系智能化程度不高。一是部分官员的数据应用意识不强，对疫情防控中大数据的作用认识不足，仍依靠传统的“人海战术”进行拉网式大排查。技术终究只是手段，运用手段的人才是发挥技术的关键。二是疫情初期存在“一刀切”的现象，未根据大数据进行差异化划分区域风险。三是物资保障体系的智能化程度不高，物资储备信息管理系统有待完善，物资动态管理能力有待提高。四是公共卫生事件的监测预警能力有待提高，大数据动态分析模型和疑难病例自动上报机制尚未建立，造成疫情初期研判不及时。(三)大数据应用缺乏法律支持和保护。随着国家互联网信息办公室2019年5月28日《数据安全管理办法(征求意见稿)》、上海市2019年10月1日实施《上海市公共数据开放暂行办法》，我国大数据立法工作已积累了一些经验。然而，我国大数据的相关法律体系仍不完善，在疫情防控和复工复产各环节中运用大数据仍缺乏相关法律支持。一是各地经验有待总结，行政层面的各种办法、条例、规定、细则有待上升到法律层面。二是数据权属模糊，所有权、使用权、收益权不明确，缺乏相关法律支持，政府和企业间的数据共享面临困难。三是数据安全存在隐患，公共数据和个人隐私存在被攻击、窃取和滥用的风险。

三、做好大数据应用的几点政策建议

(一)健全国家应急管理体系，围绕大数据构建重大疫情防控机制。一是加强数据收集和监测能力，确保基础数据真实准确、更新及时、具有权威性，加强区域和部门间数据整合和共享。建立重大卫生事件预测预警动态模型，监测重要医疗卫生数据指标，自动上报疑难病例并分析特征，一旦超出设定阈值即自动发出警报。二是建立集中统一高效的领导指挥体系，围绕大数据构建重大疫情应急响应机制，做到指令清晰、系统有序、条块畅达、执行有力。三是完善疫情防控数据信息系统，发挥大数据对疫情防控各项工作的引领作用，使之成为各级指挥平台决策部署的重要依据。四是做好流行病学数据分析，抓好确诊、疑似、重点、关联人员的防控工作，自动筛查交通工具和同乘人员信息，精准定位防控人群和防控区域。加强数据分析能力，优化算法、提高算力，实现对疫情等海量信息的快速分析。五是推进应急物资保障体系智能化建设，制定数据采集的统一标准和规则，自动生成应急物资配置建议方案，构建科学高效的物资储备信息管理系统，提高物资动态管理水平和协同保障能力。六是充分运用医疗大数据，加快全民健康基本信息平台建设，推进大数据在医疗影像、远程诊断、疫苗研发、电子病历等方面的应用。(二)运用大数据助力复工复产，增强产业链协同联动。一是增强产业链上下游协同联动，以行业为轴，统筹推进复工复产。打通“大数据+供应链”，及时发现并解决用工、原料、资金、水电、物流等问题，确保全产业链无断点。二是监测企业复工情况，通过“企业复工电力指数”对各行业进行“画像”，对复工情况进行监督和排名，重点支持复工困难的企业。三是建立复工复产信息系统，监控返岗情况、简化填报流程、筛查日常健康、缩短审批时间、统计防疫物资，实现有效管理、安全防控、科学复工。四是建立产业链中央监控体系，围绕订单这个核心，从洽谈接单到分批排产，明晰全产业链运作数据，实现科学、精准、信息化管理。五是创新招商方式，拓宽市场渠道，通过线上招商、线上会展、视频洽谈、“云签约”等多种方式，为企业牵线搭桥。六是确保复工劳动力供给，创新招聘方式，通过线上平台、网络招聘等渠道招聘和求职信息。七是推广使用“健康码”，做好企业员工健康监控，尽快实现全国各地区“健康码”信息共享和互通互认。八是确保物资调配和货运畅通，逐步放开低风险地区的交通管制。建立全国防控物资信息平台，加大中央调控向重点疫区和低生产力地区倾斜力度。借助北斗卫星导航系统，通过高精度定位和大数据算法生成最佳运输线路。九是引导涉农企业复工，运用中国农技推广平台，确保春耕备耕顺利进行。十是支持电子商务、在线教育、远程医疗、“宅经济”等新业态发展，补齐新业态的产业链、供应链、价值链。十一是加大“新基建”财政支持力度，加快5G、人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设。(三)加快推进大数据立法，充分发挥“压舱石”作用。推动数字经济发展，不但要着眼于当前疫情的短期冲击，更要站在顺应新一轮产业技术革命的高度进行制度设计，加快推进相关法律体系建设。一是总结地方经验并加以推广，鼓励贵州、上海、京津冀等八个部级大数据综合试验区先行探索，细化落实已出台的政策制度，加快配套实施细则的制定和完善。二是提高立法层次，在国家层面推进大数据立法，加快修订《中华人民共和国数据安全法(草案)》，将行政层面较为成熟的条例办法等尽快上升到法律层面。三是完善数据权属立法，建立数据知识产权保护制度，明确数据在收集、存储、利用、共享、销毁等各环节中的所有权、使用权、收益权和知情权。四是完善数据安全立法，细化数据安全责任制度，统一数据采集技术标准，加强个人隐私保护。五是加强信息数据组织保障，打通部门壁垒，加强政府信息公开程度，逐步实现公共数据资源的汇聚。

参考文献:

［1］.在统筹推进肺炎疫情防控和经济社会发展工作部署会议上的讲话［J］．网信军民融合，2020(2):9－15.

［2］白莉，杨达伟，王洵，等.物联网辅助肺炎诊治中国专家共识［J/OL］．复旦学报(医学版)，2020(1):2－10+1［2020－04－09］．

［3］王志心，刘治，刘兆军.基于机器学习的病毒(2019－nCoV)疫情分析及预测［J/OL］．生物医学工程研究，2020(1):1－9［2020－02－21］．

医疗数据安全范文篇7

以C/S为架构基础的医院信息系统网络，已经实现了对医院各个部门的广泛覆盖，大量联网的计算机在相同的时间段内同时运行，已经与患者在医院就诊的众多环节相联系，导致各类业务空前依赖网络。各大医院，依靠互联网实现了联接，并实现了和医保之间的联网，促进了医院网络越来越开放，这样就使得发生网络攻击、感染病毒的几率显著提高，要是网络信息系统出现故障，势必会使得医院上下的管理与医疗工作遭受影响，使患者、医院均蒙受无法估计的损失。医院信息化管理过程中，暴露的安全隐患大部分集中在系统安全、数据安全、网络安全三大方面。就系统安全来说，具体涉及操作系统安全与物理安全、还有应用程序安全；数据安全涉及数据防护的安全、数据本身的安全；在网络攻防手段与技术等显著发展的影响下，网络安全越来越复杂、多样，新旧安全威胁同时存在。通常而言，网络安全问题涉及四大方面，即技术、物理、应用服务、产品。受人为操作出现错误或失误、自然灾害、各类计算机攻击行为影响，造成的计算机网络无法正常运行，都属于物理方面；研发设计的信息产品有一定的缺陷存在，或者引进使用、日常维护信息技术，受某些非自主、非可控性影响，产生的安全隐患，都属于技术方面的；软件操作系统、硬件设备、应用程序中，被植入恶意代码或隐藏后门等带形成的安全威胁都属于产品方面的；网络终端与网络实现连接以后，面对的各种安全问题，像非法入侵、病毒感染，黑客攻击、违规操作、间谍软件等，导致主机遭遇劫持、系统网络中断、数据被破坏或直接、医疗信息被窃取泄露、病人账户隐私遭到盗窃等，均属于应用服务方面。

2新形势背景下应对医院网络安全问题基本策略

医院网络安全会直接影响到医疗业务能否正常开展，构建一个能够稳定、安全运行的要想实现信息网络环境安全、稳定地运行，一定要把握安全策略、管理制度、技术手段三大方面之间的有效结合。

2.1管理制度完善、健全的规章管理制度是医院网络系统得以正常运行的保障。使用方法与管理制度的制定，要立足于实际，确保其科学合理，像操作使用医疗信息系统制度、维护运行医院网络制度、存储备份医疗资源数据制度等，此外，还要对人员的信息安全意识不断提高，使得医院网络安全管理有据可依，有章可循。

2.2安全策略医院一定要从实际出发，出台完善的安全管理策略，为信息网络系统高效、正常、安全地运行创造可靠的保障。为了保障服务器能够高效、可靠、稳定地正常运行，实施双机热备、双机容错的处理方案非常有必要，关于非常重要的设备，对主机系统供电尽可能使用UPS，一方面有利于供电电压保持稳定，同时对于突发事件防控具有显著的作用；针对主干网络链路，网络架构设计，构建冗余模式非常必要，在主干网络某条线路出现故障的时候，通过冗余线路，依然可以正常传输网络的信息数据；同时要对业务内网和网络外网实施物理隔离，防止互联网同医疗业务网之间出现混搭，有效控制医疗业务数据利用互联网这个途径对外泄漏，防止外部网成为非法用户利用的工具，进入到医院信息系统或服务器，展开非法操作；为了防止医院的业务信息发生丢失或遭到破坏，非常有必要构建数据与系统备份容灾系统，这样即便存储设备或机房发生故障，也能保证信息系统运行较快恢复正常运行；在权限方面实行分级管理，防止发生越权访问的情况、防止数据被修改，针对数据库建立专项的审计日志，实时审计关键数据，能够实现跟踪预警。

2.3技术手段网络安全问题日益多样化，而且越来越复杂，所以依靠技术手段对网络安全防范，也要注意防御措施的多层次性与多样性，对以往被动防护的局面转换，提高预防的主动性。因为医院在网络架构上实行外网与内网相隔离，内网上对在安全要求上，内网的要求相对而言更高，安装的杀毒软件最好为网络版，并成立管理控制中心，能够修复漏洞、对整个网络进行体检、修复危险项、查杀病毒等；将防火墙网关设立在外网和内网之间，对非法用户、不安全的服务予以过滤，能够及时探测、报警网络攻击行为等，对恶意入侵有效防控；还可以通过对专业的入侵检测系统部署，对防火墙存在的缺陷有效弥补，将众多关键点在网络中设置，利用检测安全日志、行为、审计数据或别的网络信息，对网络安全问题及时掌握，并做好应对；也可以对安全扫描技术，扫描网络中存在的不安全因素。

3结语

医疗数据安全范文篇8

［关键词］大数据；大数据安全；信息安全；风险

大数据已成为推动经济转型发展的新动力，提升政府管理能力的新途径。大数据技术在快速发展的同时，其面临的信息安全挑战也日益严峻。美国“棱镜门”事件可以视为大数据时代的重大信息安全事件，主要是通过收集各国的重要敏感数据进行大数据分析。2017年5月在全球爆发的大规模勒索病毒“Wannacry”感染事件再次给世人敲响了警钟，已对我国互联网络构成较为严重的安全威胁。大数据环境下的信息安全威胁已成为全社会共同面临的问题和挑战。首先分析了大数据环境下信息安全的概况，接着对大数据环境下的若干典型信息安全风险进行分析，最后提出了大数据环境下信息安全的应对策略。

1大数据的特征和用途

通常情况下，大数据是指规模庞大，无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有体量巨大、类型繁多、价值密度低、处理速度快等特点［1］。大数据的战略价值不在于庞大的数据量本身，而在于对海量数据进行专业化分析挖掘，从而使发现事物规律［2］，预测未来成为可能，通过广泛应用于科学、教育、商业、医疗等各领域，为经济社会快速发展带来强大的驱动力。

2大数据环境下的信息安全风险分析

大数据在带来巨大价值的同时，也引发了一系列安全问题。大数据环境下信息安全面临着以下风险：加剧了隐私泄露风险、基础设施面临严峻安全威胁［3］、大数据成为网络攻击的重要目标和大数据技术成为网络攻击的手段。2.1大数据加剧了隐私泄露风险。个人隐私信息主要包括个人身份信息、财产信息、位置信息、社交信息、健康信息等。大数据环境下，如果隐私信息未被妥善地处理，很可能会对用户的个人隐私造成极大的侵害。大数据环境下，个人隐私泄露一方面涉及个人隐私信息自身的泄露［4-5］，另一方面，也是更大的风险，就是根据对用户的以往大数据分析，从而对用户的行为和状态进行推断、预测，对用户隐私产生极大的威胁，甚至被用于实施精准营销甚至网络诈骗等，对人们的正常生活造成了严重干扰［6］，甚至会威胁社会生活的正常秩序。2.2大数据基础设施面临严峻安全威胁。大数据基础设施是大数据安全运行的主要载体和重要基础，具有分布式、虚拟化等特点。作为大数据的支撑平台—云计算安全面临着严峻的安全威胁，随着云计算的发展，数据在采集、传输、存储、处理、共享、使用、销毁等环节上进一步集中，大数据在云端的集中存储必然会导致数据安全的风险加剧［7］，大数据基础设施遭受网络攻击的机会增多，从而影响大数据基础设施的正常运行。2.3大数据成为网络攻击的重要目标。随着云计算的发展，传统的网络安全边界已经消失，APT、DDoS、零日漏洞网络攻击等安全风险加剧，传统的网络安全防御方法已经无法适应新形势下的网络安全防护需求。同时由于大数据包含了大量有价值的信息，已成为网络攻击的重要目标［8］，面临着数据篡改、数据窃取等安全风险。2.4大数据技术成为网络攻击的手段。由于大数据包含了丰富全面的信息，黑客通过收集海量的用户隐私信息，运用大数据技术对特定目标发起精准攻击成为可能。数据挖掘和分析等大数据技术被用于网络攻击手段可发起高级可持续威胁（APT）攻击，通过将APT网络攻击代码隐藏嵌入在大数据中，进而利用大数据技术发起僵尸网络攻击，能够控制海量傀儡机进而发起更大规模的网络攻击，严重威胁网络信息安全。

3大数据环境下信息安全的应对策略

根据对大数据环境下的信息安全风险分析，下面分别从四个方面设计大数据环境下信息安全的应对策略。3.1建立大数据信息安全战略保障体系。大数据信息安全需要从战略层面加强顶层规划和整体设计，着重从法律法规、组织规划、大数据监管、安全策略、标准规范、人才支撑等方面进行宏观设计，健全大数据信息安全相关法律法规，完善大数据信息安全管理机构，强化大数据的统一监管，推动大数据信息安全的标准制定工作，构建大数据信息安全人才支撑体系［9-10］，具体如图1所示。3.2构建大数据全生命周期运行保障体系。加强对数据采集、传输、存储、处理、使用、销毁等生命周期全过程的安全防护，构建大数据全生命周期运行保障体系，如图2所示。在数据采集阶段运用数据加密、数据融合等技术提高其安全性。在数据传输阶段采取VPN（虚拟专用网）技术建立数据安全传输的通道。在数据存储阶段运用分布式云存储技术、数据脱敏、同态加密、数据灾备等技术提高其存储安全性。在数据处理阶段，要在做好隐私保护的基础上进行大数据挖掘，确保大数据的安全。在数据的使用阶段，主要使用身份认证、访问控制、数据溯源等技术，确保数据访问可管可控、可溯源追踪。3.3构建重要敏感数据的分级管控体系。根据大数据的重要性和敏感性，建立分级管控机制，实施差异化管理。在政府层面，要加大对重点行业领域、敏感数据的监管，实施信息安全等级保护，制定和完善对重要数据库的管理制度。在企业层面，要加强内部重要敏感数据的监管，明确相关操作方法和操作流程，强化对人员、设备、数据的管理，降低数据泄密风险。3.4加强大数据安全的监测预警及应急响应能力建设。建立大数据的动态安全监测预警机制，实时监测大数据的运行状况，对异常状况及时响应预警。构建大数据安全应急响应体系，建立响应的组织机构，制定应急处理的流程，一旦发生重大的安全事件，立即启动应急预案，对大数据安全事件按照既定的流程快速处置，事后对处置效果进行评估分析，根据评估结果进一步完善相关防护措施，提高大数据安全的综合防护能力。

4结语

医疗数据安全范文篇9

关键词：大数据医疗；临床医疗；生物制药；安全

大数据(bigdata或称megadata)指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产[1]。大数据处理主要针对海量数据的存储、管理、分析、计算以及应用等统筹[2]。医疗健康大数据就是基于现代信息技术与医疗技术相结合的产物。大数据在医疗健康应用领域中，具有数据量巨大、数据类型多、处理速度快、价值密度低、真实性高等特点。如何将医疗中产生的海量数据通过数据挖掘技术从中抽取出有用的信息，是当前医疗大数据需要解决的问题。例如，大数据分析用于预测癌细胞的增长趋势、定量分析血小板数量以及异常病变细胞的游动速度等问题。

1大数据在医疗中的应用

1.1在临床方面的应用。大数据的崛起，使大数据应用分析技术在医疗中发挥巨大的价值。病案系统(EMR)、实验室信息系统(LIS)与影像归档和通信系统(PACS)等数据信息系统的出现，为医生提供了更有效的诊断服务，有效地简化了医疗诊断流程，保证了医疗临床诊断结果更加准确，大大节约了病人和医护人员的时间，提高了医护人员诊断的准确率[3]。对医务人员来说，通过合理应用EMR、LIS与PACS等数据信息系统，使得医疗数据得到全面利用才能够有效、快速解决临床中难以及时处理的问题[4]。基于大数据技术的临床医疗系统的应用，能够使医疗效率加快，并帮助医护人员解决更多病人问题。大数据在临床方面的具体应用。例如，医护人员给女性患者做疤痕子宫剖宫产手术时，在手术期间根据临床出血情况，并结合多名患者的历史数据进行临床应用探讨。最后，可依据大数据技术提取粘连率、手术持续时间、术后出血量、进腹到胎儿娩出时间等价值信息，该信息与首次剖宫产术的关系可得出最佳手术解决办法。与传统的临床医疗相比，大数据分析为医疗提供更多价值信息，对医疗数据进行分析、综合，并做出最大概率的预测，为医护人员提供最优建议。利用大数据分析技术能够更好地提升医疗临床系统决策的合理性，使得医疗临床观察数据更加科学，为医生提供准确的决策数据，保证医疗临床诊断水平、诊断效率得到有效提升[5-7]。1.2在生物制药方面的应用。通过大数据技术分析公众疾病的药品需求情况,所得信息反馈给医药研发部门,使其对有限的资源进行更有效的配置与管理。通过日常医护人员对就诊病人的相关数据汇入到数据仓库中，该数据与历史记录汇集、分类，最后应用数据挖掘技术从数据仓库中获取有效信息，进行行为预测与判断，为生物制药提供有力依据，所以大数据在生物制药中能够全面地发挥出药物的生产与治理效果。通过追踪相关药物并分析判断与决策，帮助医护人员及时准确地了解病人身心健康的实际状况，并根据病人的实际状况及时调整治疗药物的用量问题。与传统的生物制药相比，大数据医疗生物制药能够实时监测药物的效果，及时检测药物的使用情况。通过比对标准药物的成份及含量，检测所含成分是否出现制造假药等情况，为促进健康中国创造有利的基础条件。1.3在穿戴医疗产品方面的应用。大数据以及物联网的不断发展使市场出现大量智能产品，如智能穿戴测心率、监控血压等产品。可穿戴设备依据身体所发出持续性信息可及时发现身体异常症状。该医疗设备主要运用大数据技术对其收集到的数据进行科学地、正确地、及时地分析，并做出高效率和准确的反馈，根据反馈的信息，分析健康状况并做出调整。根据大数据智能产品测出血脂数据与正常数据进行比对，若发现异常，可及时发出警报信息进行反馈，从而依据价值信息做出合理的判断与调整。大数据还可以改善公共健康监控，公共卫生部门通过大量数据收集对公共卫生做出整合处理，快速检测流行性传染病的扩散速度、流感病毒细胞的繁殖速度，以便及时做好防范措施。与传统的医疗设备相比，大数据医疗分析可根据数据库中已有的历史数据，如集合健康数据、生命体征的指标来形成个体化数据库及电子健康档案。最后，通过把对应数据库及电子健康档案信息植入电子设备中，然后可随时监控血压、心率等生命体征指标进行健康管理及疾病提示。建立健康管理档案，实现数据共享，具有比较强的关联能力。

2大数据医疗与传统医疗的对比

传统医疗与大数据医疗存在较大差别，如诊断错误概率、信息处理速度、医疗资源配置、个人医疗信息管理等问题。2.1运作效率快、出错概率小。在传统医疗中，各种数据指标都需要人为操作、汲取和整合信息，人为处理数据的速度较慢且容易出错，更新速度慢，同时不宜做出科学的预测。而大数据医疗能够快速处理医疗数信息，并且出错概率小，可以对数据进行及时更新，信息处理速度快。同时，大数据可以根据数据的整合、总结，做出科学地行为预测与判断。2.2优秀医疗资源分配更加合理。由于传统医疗资源受各方面因素影响，如：医护人员受教育程度、所处地理位置、所在硬件环境等。医疗专家相对集中在大中城市，而乡镇等偏远地区则较为稀缺，医疗资源产生“两极分化”，时常出现看病难，大医院人满为患，小医院得不到良好的医疗资源，由此缺少优质的医疗资源。然而基于大数据的医疗资源分配则更加合理，病人可以通过互联网平台提前预约知名医疗专家为其提供服务，可以实现在线远程指导和医疗帮助，同时很多医疗基础设施可以实现远程共享。所以，医疗大数据资源共享极大地提高了优秀医疗资源的利用率，提高医疗效率，缓解“看病难，看病贵”等问题。2.3个人医疗信息更加完善。在传统医疗服务中，由于医疗费用较为昂贵，使得贫困病人到医院就诊受到限制，所以医院缺少很多关键信息来源。同时在偏远地区乡村中互联网尚未得到普及，电子病历档案尚未归一化。大数据时代下，由于大数据医疗资源的共享应用，更多人建立了自己的电子病历档案和医疗信息。对于个人信息采集与识别、医疗行为与费用支付等问题，大数据资源已在不同医疗系统、医疗机构、地域之间的提供便捷医疗共享服务，进一步助力医疗信息共享变为可能。

3大数据医疗发展趋势

3.1大数据、云服务数据共享。依托大数据、云服务构建大型医学数据仓库,同时建设互联互通的国家、省、市、县四级人口健康信息平台,并在此基础上完成各级医疗机构间数据共享的工作。将物联网、移动互联网等关键技术逐步应用到医疗服务中，加强数据挖掘管理与有效信息的应用,为管理决策工作提供重要信息,进一步推动医疗健康发展，深化医疗资源配置均衡的利用。3.2大数据医疗平台化。为了实现对医疗领域中海量数据的存储、管理与共享，从而建设大数据平台已成为时代不可缺少的应用。党的报告提出要“建立全国统一的社会保险公共服务平台”，其内涵是运用“互联网+”、大数据等信息化手段，为群众提供无地域流动边界、无制度衔接障碍、参保权益信息更加公开透明、社保服务更加便捷高效、各服务事项一体化有机衔接的社会保险公共服务。建立强大的大数据平台需要强大的数据支持能力，由此需要建设适合社会需求、监管、决策、服务的安全大数据医疗共享平台，同时这些也是实现大数据汇集、存储、分析与应用的基础。实现统一标准、统一管制，提升管理效率，为管理层应用决策提供安全合理的保障。

4大数据医疗安全问题

4.1信息安全问题。随着大数据与智能化的深入发展，会产生海量数据。由于医疗数据的庞大性，并且每位患者的电子健康医疗档案中的数据信息共享具有较强的关联能力，从而导致安全数据泄露甚至被贩卖，个人隐私得不到保障。数据库中的数据较多，会出现数据的冗余，使得在进行数据更新时造成数据丢失。数据资源共享的权限设置问题，病人数据由医务人员录入，可能涉及医务人员主管上的随意修改，造成数据不正确并与实际症状结果数据不一致的情况。4.2安全审计问题。大数据安全审计有助于发现自身的安全漏洞，但很少有医疗企业花费财力、物力去做大数据安全审计工作。由于医疗数据审计环节的疏漏，导致在处理医疗大数据的迁移、同步、挖掘时，会出现大数据的丢失。安全审计较为复杂并且增加了数据的检测负担，需要专业人才结合具体问题进行分析，这增加了操作难度。因此，医疗大数据资源的安全审计问题显得尤为重要。但是随着大数据技术的突破性进展，大数据安全审计问题会不断被解决。

5总结

医疗数据安全范文篇10

［关键词］区块链;大数据;医疗保健;人工智能

1区块链技术的广泛安全性

2019年是区块链诞生10周年，以物联网(IoT)、第五代移动通信技术(5G)、人工智能(AI)、区块链(Block-chain)等为代表的智能科技将极大地拓展智能商业的边界，成为工业互联网时代的推动力。区块链带来的最大价值则是在万物互联的时代，用技术重构信任机制。这将对未来的金融和商业产生深刻影响。由于区块链上文件系统中固有的加密技术，区块链上的数据本质上是高度安全的。这意味着区块链非常适合存储高度敏感的个人数据，这些数据经过精心处理后，可以为生活带来许多的价值和便利。日常生活中，如果使用淘宝或亚马逊网站搜索引擎，它们会推荐我们想要购买的东西。当然，输入这些系统的数据是私密的。通常处理这些私人数据的企业必须投入大量资金来满足数据安全方面的标准。即便如此，大规模的个人数据泄露事件越来越常见。区块链数据库以加密状态保存，这意味着只要私钥安全，链上的所有数据就安全。AI在安全方面也有很多可以与区块链技术融合的领域。众所周知，数据处理过程中的任何一部分暴露了未加密数据，就意味着安全风险的存在。AI的发展使其网络算法能够在数据仍处于加密状态时进行处理或操作。

2医疗健康大数据与人工智能

当前大数据和人工智能的技术与医疗领域的结合日益紧密，使得各个国家的整体医疗技术水平在不断提高。我国已经开始制定相关政策，鼓励健康医疗健康大数据和AI发展。组织专家认证数据融合安全计算的技术可行性。各地政府明确机制，支持地方医院促进医疗AI发展。这些都为医疗AI数据创新提供了发展机遇。在互联网后时代，互联网价值的显著体现就是区块链技术。有了区块链技术，人们可以定义所有的资产，并且创建各式各样的去中心化应用，其中涉及物联网、云计算、大数据、互联网、医疗、保险以及银行等。由于区块链具有每个单个事务的数据库记录，因此它为机构提供了一种数据实时挖掘模式的方法。从另一个角度来看，区块链极大地提高了数据分析的透明度。与以前的算法不同，区块链的设计拒绝任何无法验证且被认为可疑的输入。因此，建立在区块链技术上的大数据分析算法只需处理完全透明的数据。这样意味着数据质量的优化，提高了AI分析计算的效率。

3区块链技术与人工智能大数据处理技术

自互联网技术出现以来，医疗行业一直在大量涌入数据。随着临床数据量的不断增加，医疗健康领域的区块链商业智能已成为巨大的需求。人工智能大数据处理技术是指利用互联网平台，通过AI技术简化某些过程，而无须人为干预来实现预期的数据处理方法。在医疗保健领域，AI技术可以融入广泛的治疗保健流程中，从而减少管理工作量，消除资金浪费，增强信息交换，并能提供实时数据分析以及患者监控。医疗健康数据AI技术，除了能减少医疗保健组织必须处理的大量数据处理工作外，还有助于提高运营效率和降低人员成本。区块链技术与AI大数据处理技术的结合将会使医疗健康机构获得巨大的效益。具体分析如下。3.1改善医疗机构治疗水平。医疗保健组织依靠数字工具和技术来支持他们的日常运营，最终目标是改善医疗水平。建立在互联网上的区块链技术，提供完善的区块链商业智能服务，与医疗保健数据AI相结合。通过使用AI工具引入预测分析元素，确定患者生命安全、检查等待时间、满意度评估、疾病和复发风险、潜在治疗成本、再入院可能性等参数，从而系统自动给出患者护理方案，计算平均住院时间，帮助医疗保健专业人员对患者诊断做出明智的决定。3.2更好分配资源。目前医疗机构以电子方式存储患者记录几乎已成为常态。医疗工作者可以从集中存储的患者数据库中精准挑选出相关的信息，以促进更好地预测和可操作的诊断方案。将医疗保健数据AI与区块链商业智能相结合的另一个关键优势是，通过跨部门分配基于需求的精确数据来更好地管理资源，从而减少浪费。例如，由于预测分析可以帮助确定患者何时准备好出院，因此它还有助于更好地分配病床、药品和员工等资源，以帮助减少浪费。区块链商业智能工具能够从健康应用程序以及可穿戴设备(如计步器和健身带)访问可下载数据。这使医疗保健专家能够利用互联网准确跟踪健康指标和信息。这些数据对于医疗保健从业者了解患者的生活方式和病史非常有用。3.3促进数据挖掘技术广泛使用。大数据技术工具变得越来越便宜，不断增长的吸引力促使各种医疗健康机构有足够的驱动力去购买相应的技术。区块链商业智能非常适合这种模式，它提供经济而全面的解决方案，提高医疗机构的服务质量和运营质量。通过与AI技术的融合，区块链技术能够分析实验室结果和测试报告等临床数据，它可以协助护理人员，帮助他们制定更有效的患者护理计划，更多地关注需要额外关注和护理的患者。区块链商业智能工具的数据挖掘能力可以帮助医疗保健从业者更精确地评估治疗计划，确定选择的治疗方案。这些工具还可用于预测任何给定治疗程序的确切结果，通过帮助组织了解医疗方案的缺陷并采取纠正措施，有助于提高医疗质量。

4区块链技术在医疗健康机构的应用

互联网之所以发展迅速，同互联网一开始就有比较好的场景有关，无论是E－mail还是Web都是互联网信息交流非常自然的应用场景。区块链技术发展至今，存在一个较大的问题是应用场景的缺失，缺少能具体承载区块链技术的舞台和场景。目前，利用区块链商业智能和数据分析的最大障碍是:缺乏有效利用数据分析的资源，无法对分析性能进行基准测试，以及难以将分析结果引入可操作的决策中。随着互联网的蓬勃发展，世界各地的医疗保健机构正在快速转变为分布式数据存储库，这为区块链技术提供了广阔的应用场景。安全和隐私在医疗保健中至关重要。黑客对医疗健康数据的任何攻击都可能对医疗机构造成极大的破坏，因为它们不仅受到经济损失，而且自身声誉也会受到极大影响。最重要的是，在任何违反数据安全的情况下，最大的受害者是患者个人的私人信息，从付款的信用卡详细信息到医疗诊断的结果，隐私没有得到足够保护。医疗机构产生的数据由于需要长期保留而难以管理，这意味着医疗保健机构需要一种有远见的方法来确定数据的存储、访问和使用方式。此外，医学领域的数据管理软件通常具有建立定期访问权限的范围，该权限根据需要为来自不同部门的不同工作人员提供临时查看功能。这些因素使医疗机构更加迫切需要定期审查其数据，以便删除、修改或匿名化信息。同样，输入任何医疗健康机构记录的数据也需要格式化，描述特征和检查结果数据必须准确，然后才能为机构内的不同用户访问，以用于医疗、管理和计费目的。这种要求进一步加剧了在医疗保健领域管理数据的难度。为了应对这些挑战，医疗保健部门正在寻求在四个关键领域:临床、运营、管理和财务领域，使用区块链技术增强商业智能和数据分析工具。区块链技术将协助医疗组织设置中的最高领导者建立正确的部署策略，通过引入数据可视化和智能化，促进医疗技术人员技能升级，建立大数据AI分析技术等新概念，使员工熟悉使用区块链商业智能工具，从机构数据库中获取更多有效的资源。区块链技术针对医疗保健系统大数据进行精心设计，全面规划，通过最少的处理算法，精简数据输入和输出过程，从而形成一个去中心化、智能高效、面向未来的大数据系统。

5总结与展望

医疗健康机构现在比以往任何时候都更加意识到健康的数据AI对于医疗保健的重要性，以便进行分析和决策。数据分析和解决方案将在实施诊断及护理流程中发挥关键作用，这些基于区块链技术的平台使用AI处理大数据，将促进医疗机构收入周期的改善和明智决策的制定。越来越多的医疗机构IT部门参与整个医疗决策过程，提前开始对实施区块链商业智能可能采用的软件和程序进行培训。同时，医疗管理机构也更加专注于网络安全、用户访问和数据管理等方面的技术，通过购买相关技术服务，提高数据安全等级。虽然目前医疗保健机构尚未充分利用区块链技术和AI技术带来的机会，但它正在朝着正确方向迈出重要的一步。医疗保健行业利用区块链商业智能和数据AI处理技术只是一个开始，区块链技术与AI技术的融合，将会开启一个无限可能的世界。

参考文献:

［1］MARCPILKINGTON.Blockchaintechnology:Principlesandapplications［R］．ResearchHandbookonDigitalTransformations，2016:225－253.

［2］徐勤亚.区块链技术在医疗领域的应用研究综述［J］．价值工程，2019，38(24):298－299.