醫(yī)院數(shù)字化發(fā)展過程中，API已成為信息系統(tǒng)間主要的數(shù)據交互方式。信息系統(tǒng)通過標準化接口實現(xiàn)多源異構數(shù)據的統(tǒng)一匯聚與全景可視化呈現(xiàn)，推動了醫(yī)療數(shù)據治理模式向集中化管理平臺轉型，醫(yī)療數(shù)據價值指數(shù)級提升。醫(yī)療數(shù)據的高價值性疊加API的開放性特征，使其成為黑灰產業(yè)的頭號攻擊目標，數(shù)據濫用和泄露風險持續(xù)加劇。
金華市中心醫(yī)院是浙江中西部地區(qū)集醫(yī)療、科研、教學、預防、保健、康復為一體的三級甲等綜合醫(yī)院，“國考”連續(xù)六年進入A+序列。在智慧醫(yī)院和互聯(lián)互通建設中，醫(yī)院數(shù)據在本地存儲以滿足內部醫(yī)療需求外，同時開放至互聯(lián)網、醫(yī)保局、衛(wèi)生健康委等。盡管已部署下一代防火墻、WAF、EDR等傳統(tǒng)安全設備，但在API數(shù)據安全防護方面仍面臨嚴峻挑戰(zhàn)：一是傳統(tǒng)安全防護體系在API交互鏈路可視化方面存在監(jiān)測盲區(qū)，難以對數(shù)據類型、敏感級別及傳輸規(guī)模進行深度審計；二是日均超240萬次的數(shù)據交互中精準識別風險行為面臨技術瓶頸，傳統(tǒng)規(guī)則引擎誤報率高；三是醫(yī)療數(shù)據交互缺乏動態(tài)追蹤能力，無法滿足《中華人民共和國數(shù)據安全法》等法規(guī)的風險監(jiān)測、預警要求。
為突破安全防護瓶頸，醫(yī)院引入DeepSeek本地化AI大模型，與全知科技展開深度合作構建智能防護體系，實現(xiàn)對API的智能化分類分級和API風險告警的降噪，在實時感知和預警數(shù)據風險的同時，精準把控安全風險點，提升醫(yī)院數(shù)據安全運營能力。
本案例通過API交互監(jiān)測引擎與本地大模型的深度融合，構建覆蓋"資產發(fā)現(xiàn)-風險驗證-基線防御-溯源審計"全周期的API安全防護體系，實現(xiàn)醫(yī)療數(shù)據交互場景中的風險精準識別與閉環(huán)處置，有效提升API數(shù)據交互全鏈路防護能力。
1.數(shù)據資產智能測繪：基于RAG技術對業(yè)務系統(tǒng)接口進行敏感數(shù)據識別和分類管理，全面識別醫(yī)院業(yè)務網絡環(huán)境中的應用系統(tǒng)和API，自動發(fā)現(xiàn)并標記接口傳輸?shù)拿舾袛?shù)據，刻畫應用畫像、API畫像、敏感數(shù)據流圖。 2.弱點智能降噪：對API存在的弱點進行智能聚合。根據弱點類型，利用本地大模型思維鏈，自動編排和調用本地工具，智能化驗證弱點的真實性，有效降低弱點誤報，實現(xiàn)高危漏洞的精準定位，降低人工投入。 3.業(yè)務風險基線測繪：通過建立系統(tǒng)接口風險行為基線，監(jiān)測異常行為。配合弱點智能降噪能力，及時精準分析和預警行為風險，覆蓋醫(yī)院偏離訪問次數(shù)基線的API訪問行為、偏離訪問數(shù)據量基線的獲取數(shù)據行為等常見的業(yè)務風險場景。 4.數(shù)據監(jiān)測溯源：利用數(shù)據交互監(jiān)測核心引擎、交互式搜索技術，實現(xiàn)訪問信息線索關聯(lián)分析，快速還原數(shù)據訪問全過程，定位數(shù)據泄露或濫用的源頭，提供從實時預警、攻擊鏈重構到電子證據固定的完整溯源能力。 1.技術架構設計 采用分層架構設計，主要分為協(xié)議技術、API智能畫像、API風險降噪、API審計溯源。如圖1所示。 圖1 平臺架構圖 協(xié)議技術：通過RAG技術、MCP技術，結合DeepSeek大模型，提升數(shù)據分析能力。 API智能畫像：基于處理后的數(shù)據，對API的功能場景、數(shù)據暴露面進行定義標識，并結合API的標簽、數(shù)據類型、數(shù)據敏感等級對API定級，如圖2所示。同時自主學習、實時更新API的參數(shù)結構，如圖3所示。 圖2 API智能畫像 圖3 API參數(shù)自主學習、實時更新 API風險降噪：根據OWASP API Security Top10類別，對弱點進行自動識別，發(fā)現(xiàn)API漏洞、不合規(guī)類風險，并結合智能生成的API業(yè)務基線發(fā)現(xiàn)API的數(shù)據泄露風險，實現(xiàn)基于業(yè)務基線的風險降噪。如圖4所示。 圖4 API業(yè)務基線 API審計溯源：運用交互式搜索技術，實現(xiàn)訪問信息線索關聯(lián)分析，快速還原風險事件的數(shù)據訪問鏈路，實現(xiàn)風險溯源功能。如圖5所示。 圖5 風險詳情溯源 2.關鍵技術 （1）RAG（Retrieval-augmented Generation） RAG是一種結合了檢索技術與生成模型的混合人工智能技術，旨在通過引入外部知識庫或實時數(shù)據來提升文本生成的準確性、相關性和時效性。 ● 降低幻覺：通過引入外部知識減少大模型編造錯誤信息。 ● 增強時效性：可接入實時數(shù)據（如API分析后的弱點、風險數(shù)據）。 ● 擴展知識邊界：突破模型訓練數(shù)據的局限性。 通過調用本地AI大模型，采用RAG技術，投喂健康醫(yī)療數(shù)據安全指南以及相關的API采樣數(shù)據，搭建編排工作流，形成具有醫(yī)療特色的數(shù)據分類分級模型，實現(xiàn)基于人工智能技術的數(shù)據接口分類分級，借助DeepSeek強大的深度學習推理能力對個人信息敏感數(shù)據以及醫(yī)療敏感數(shù)據準確分類，準確率高達90%以上，超越傳統(tǒng)手動分類或基于規(guī)則的分類分級方式。 （2）MCP（Model Context Protocol） MCP（模型上下文協(xié)議）是一種新的開放協(xié)議，旨在標準化應用程序如何為大型語言模型（LLM）提供上下文。基于MCP開發(fā)出MCP Client和MCP Servers。由MCP Client充當大模型與MCP Servers的橋梁，通過MCP Servers給本地AI大模型提供各種工具來獲取API風險監(jiān)測系統(tǒng)的數(shù)據，根據用戶交互提出的任務目標，AI助手選擇并通過MCP Client調用合適的工具獲取系統(tǒng)數(shù)據并進行處置，進而完成用戶的任務。具體過程如下： 分析用戶給定的任務，根據任務需求智能匹配最合適的工具，并自動設置工具參數(shù)。如圖6所示。 圖6 AI助手-智能匹配工具 根據工具調用返回的HTTP請求、響應信息，分析弱點的真實性，并自動修改系統(tǒng)中弱點的狀態(tài)。如圖7所示。 圖7 AI助手-弱點真實性研判 截至2025年3月，系統(tǒng)已運營4個月。實際監(jiān)測流量均值283Mbps、峰值885Mbps，實現(xiàn)數(shù)據中心互聯(lián)網核心業(yè)務流量監(jiān)測，目前監(jiān)測應用數(shù)量45個，日均API請求量超240萬次。 （1）利用RAG技術，本地AI模型完成共計2155個API的分類定級。在分類分級基礎上，通過持續(xù)監(jiān)測與分析數(shù)據交互，精準識別API業(yè)務使用場景中高敏感數(shù)據暴露事件，實時預警潛在風險。如使用身份證號碼的API共164個，其中4個API單次可獲取3000條以上的身份證號碼數(shù)據，如圖8所示。 圖8 API清單 （2）以3月監(jiān)測數(shù)據為例，系統(tǒng)共識別出138項潛在風險。經AI智能降噪后，驗證判斷系統(tǒng)誤報風險項達86項，AI降噪率達62.3%，經核查，仍有5項誤報，實際風險項為47項，降噪準確率94.5%。極大降低研判風險項真實性的時間和人力成本。 （3）當識別API業(yè)務使用場景中高敏感數(shù)據暴露時，可通過主體溯源模式還原數(shù)據交互路徑。針對風險告警事件，結合訪問信息線索關聯(lián)分析，數(shù)據安全管理員通過交互式搜索快速還原風險事件的數(shù)據訪問鏈路，加速風險接口的精準定位和處置流程的高效執(zhí)行。 通過API風險監(jiān)測系統(tǒng)與AI大模型技術的結合，醫(yī)療數(shù)據交互風險智能監(jiān)測平臺實現(xiàn)了對API弱點風險的智能化、自動化處置，使高風險接口數(shù)量下降89%，提高了安全運營效率。API所帶來的醫(yī)療數(shù)據交互應引起衛(wèi)生健康行業(yè)的重視，在加強傳統(tǒng)網絡安全建設的同時，向“以數(shù)據為中心、以風險為驅動、以AI為抓手”的精細化治理模式轉型。平臺從API智能梳理、接口智能分類分級、風險智能研判等多方面，與新興AI技術結合，提升數(shù)據接口安全保障能力。 （來源：CHIMA 2025醫(yī)院新興技術創(chuàng)新應用典型案例集）
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