摘要?：随着医疗信息化建设的深入推进，医院信息系统承载着海量患者诊疗数据、医疗资源管理信息等关键内容。然而，网络攻击、数据泄露等安全风险日益严峻。本文基于人工智能技术，探讨医院信息安全风险预警与防控体系的构建，分析人工智能在数据安全、网络安全等领域的应用优势，提出风险预警模型与防控策略，旨在为提升医院信息安全防护能力提供理论支持与实践参考，保障医疗信息系统的稳定运行与患者信息安全。?

关键词：人工智能；医院信息安全；风险预警

一、引言

近年来，以电子病历系统、医院信息管理系统（HIS）、实验室信息管理系统（LIS）等为代表的医疗信息系统在医院广泛应用，极大提升了医疗服务效率与管理水平。但与此同时，医院信息安全面临着诸多挑战。医疗数据涵盖患者敏感隐私信息，一旦泄露将严重侵犯患者权益；信息系统故障或遭受恶意攻击，可能导致医疗业务中断，威胁患者生命安全。传统的信息安全防护手段在应对复杂多变的安全威胁时逐渐显现出局限性，而人工智能凭借强大的数据分析、模式识别和预测能力，为医院信息安全风险预警与防控体系的构建提供了新的解决方案。

二、医院信息安全风险现状分析

2.1 数据安全风险

医院积累的大量患者诊疗数据、健康档案等，包含个人身份信息、疾病史、基因数据等敏感内容，具有极高的经济价值和社会价值。一方面，内部人员因操作不当、权限滥用等原因，可能导致数据泄露。例如，医护人员违规查询、复制患者信息；系统管理员权限分配不合理，造成数据被非法获取。另一方面，外部黑客通过网络攻击手段，如勒索软件攻击、SQL 注入攻击等，窃取或篡改医疗数据，部分攻击者还会将数据在暗网上售卖，获取非法利益 。

2.2 网络安全风险

医院信息系统网络架构复杂，涵盖内部局域网、外部互联网、物联网设备等多个部分。医疗设备（如监护仪、呼吸机等）的联网化使得网络攻击面进一步扩大，这些设备往往存在安全防护薄弱、更新不及时等问题，容易成为黑客攻击的入口。此外，医院无线网络覆盖范围广，若安全配置不当，攻击者可通过无线网络接入医院内部系统，造成数据泄露或系统破坏。网络攻击不仅会导致医疗数据丢失，还可能影响医疗设备的正常运行，对患者生命健康构成直接威胁。

三、人工智能在医院信息安全风险预警与防控中的应用优势

3.1 数据分析与模式识别

人工智能技术中的机器学习算法，如神经网络、决策树、支持向量机等，能够对海量的医院信息安全日志、网络流量数据等进行深度分析，识别出正常操作与异常行为的模式差异。通过对历史安全事件数据的学习，建立异常行为检测模型，及时发现潜在的安全威胁。例如，基于深度学习的入侵检测系统，可以自动识别网络流量中的恶意攻击模式，包括新型的未知攻击，相较于传统基于规则的检测方法，具有更高的检测准确率和适应性。

3.2 风险预测与预警

利用人工智能的预测分析能力，结合医疗信息系统的运行数据、安全事件历史数据以及外部威胁情报，能够对未来可能发生的信息安全风险进行预测。通过构建风险预测模型，计算出风险发生的概率和影响程度，并在风险发生前发出预警，提醒安全管理人员提前采取防范措施。例如，基于时间序列分析的预测模型，可以根据系统资源使用情况、网络流量变化等数据，预测系统可能出现的故障或遭受攻击的时间节点，为系统维护和安全防护争取时间 。

3.3 自动化响应与防控

人工智能技术可以实现安全防护的自动化响应。当检测到安全风险时，智能防控系统能够自动采取相应的措施，如隔离受感染的设备、阻断恶意网络连接、修复系统漏洞等。同时，通过强化学习等技术，系统可以根据防控效果不断优化响应策略，提高防控效率和准确性。例如，自动化的防火墙策略调整系统，能够根据实时的网络攻击情况，自动更新防火墙规则，阻止攻击行为，减少人工干预带来的延迟和误操作风险。

四、基于人工智能的医院信息安全风险预警与防控体系构建

4.1 风险预警模型构建

数据采集层：整合医院信息系统中的各类数据，包括网络流量数据、系统日志、用户操作记录、设备运行状态数据等。通过部署传感器、日志采集工具等，实现数据的实时、全面采集。同时，接入外部威胁情报数据，如黑客攻击趋势、新型恶意软件信息等，为风险预警提供更丰富的数据源。

数据处理与分析层：利用人工智能的数据清洗、特征提取等技术，对采集到的数据进行预处理，去除噪声和冗余信息，提取出与安全风险相关的关键特征。然后，运用机器学习算法，如聚类分析、异常检测算法等，对数据进行深度分析，识别异常行为和潜在的安全威胁。

风险评估与预警层：根据数据分析结果，结合风险评估模型，对安全风险进行量化评估，计算出风险等级。当风险等级达到预设阈值时，通过短信、邮件、系统弹窗等多种方式发出预警，通知相关安全管理人员及时处理。同时，对风险事件进行溯源分析，明确风险来源和影响范围。

4.2 防控体系构建

访问控制与权限管理：基于人工智能的用户行为分析技术，对医院信息系统用户的操作行为进行实时监测和分析。通过建立用户行为基线模型，判断用户操作是否符合正常权限范围。当发现异常操作时，自动调整用户权限，限制或禁止其进一步操作。同时，采用基于角色的访问控制（RBAC）模型，结合人工智能动态权限分配算法，根据用户的职责、工作场景等因素，动态分配和调整权限，提高权限管理的灵活性和安全性。

网络安全防护：部署基于人工智能的网络安全防护设备，如入侵检测与防御系统（IDS/IPS）、防火墙等。利用机器学习算法对网络流量进行实时监测和分析，识别并阻断恶意网络攻击。同时，通过人工智能技术实现网络安全设备的自动配置和优化，根据网络安全态势动态调整防护策略。

数据安全保护：采用人工智能的数据加密技术，对医院敏感数据进行加密存储和传输，确保数据在存储和传输过程中的安全性。利用数据分类与分级算法，对医疗数据进行分类和分级，根据数据的敏感程度和重要性，采取不同级别的保护措施。

应急响应与恢复：建立基于人工智能的应急响应机制，制定完善的应急预案。当发生信息安全事件时，智能应急响应系统能够自动分析事件类型、影响范围和严重程度，快速启动相应的应急预案，并协调相关资源进行处置。

五、结论与展望

基于人工智能构建医院信息安全风险预警与防控体系，能够有效应对当前医院面临的复杂信息安全风险，提高医院信息安全防护的智能化水平和应急处理能力。未来，随着人工智能技术的不断发展，应加强对这些问题的研究和解决，进一步完善基于人工智能的医院信息安全风险预警与防控体系，为医院信息安全提供更可靠的保障，推动医疗信息化建设的健康、可持续发展。

参考文献

[1] 姜育民 . 基于人工智能技术的计算机信息安全防护研究 [J]. 移动信息 ,2024, 46(10):182-184.

[2] 张鹏然 . 人工智能技术在网络信息安全中的应用策略 [J]. 计算机应用文摘 , 2023, 39(10):62-64.

[3] 魏敏 . 基于人工智能的计算机网络信息安全防护模式研究 [J]. 信息记录材料 , 2024, 25(11):130-132.