医疗数字化进程加速,网络安全威胁日益复杂,传统安全运营模式面临响应慢、效率低等挑战。山东省第二人民医院依托济南本地化DeepSeek满血版大模型,构建了“本地预处理+DeepSeek深度研判+人机协同自动化处置”的三段式智能安全体系,实现安全运营的智能化升级,为智慧医疗筑牢安全防线。
如图1所示,医院部署了本地化智慧安全运营平台,并深度融合国家超算济南中心671B满血版DeepSeek医疗AI大模型的语义理解、多模态特征分析与动态威胁建模能力,通过整合医院防火墙、IPS、蜜罐、HIS、PACS、物联网设备及终端日志等多源异构数据,并基于医疗垂直领域大模型,采用自适应机器学习(AutoML)、深度威胁狩猎及研判(Deep Hunting)技术,实现对数据湖中海量信息的实时处理、智能关联分析与智能研判处置,构建起全方位、智能化的医疗安全运营体系。
图1 方案架构图
应用1:深度告警,智能研判
如图2所示,通过平台的智能告警研判功能,用户只需简单点击即可触发深度分析引擎。系统会自动拆解告警数据包内容,并结合医院业务系统上下文(如HIS系统访问权限、PACS数据流向),通过DeepSeek特有的语义理解技术,精准判定告警性质,智能区分误报、真实威胁或需专家介入的可疑事件。
针对确认的威胁,系统会自动生成包含阻断攻击源IP、隔离感染终端、调整用户权限等在内的个性化处置方案,将传统需要数小时的人工分析工作缩短至分钟级完成,大幅提升安全运维效率。
图2
应用2:AI人机协同决策自动化处置
基于医院实际业务场景和安全防护需求,平台运用DeepSeek技术构建了智能化响应机制。当系统检测到潜在外部攻击时,DeepSeek大模型会立即启动多维度分析,通过攻击特征匹配、行为模式识别等技术手段,在秒级内完成威胁研判。对于确认的高风险攻击事件,系统会自动触发分级告警机制,将攻击详情、影响范围及处置建议实时推送至安全运维人员的移动终端(如图3所示),支持运维人员随时随地进行远程处置决策,实现了“监测-研判-响应”的全流程智能化闭环管理。
图3
应用3:AI数字化安全运营专家
医院在智慧安全运营平台上创新部署了基于DeepSeek的AI数字化安全运营专家,为安全运维团队提供智能化决策支持。运维人员通过对话方式获取专业级安全分析服务。
如图4所示,当遇到复杂安全事件时,运维人员可直接提出诸如“展示近24小时所有安全事件,给出影响范围及处置状态”等专业问题,AI数字化运营专家将立即调取安全事件数据库,智能生成包含以下维度的综合分析报告:每个安全事件的发生时间、攻击类型、事件描述、影响的业务系统范围、当前处置进度(已响应/处理中/待处理)等。
图4
应用4:智能图谱寻根溯源
通过知识图谱构建技术与智能时序分析算法,平台深度挖掘安全事件间的关联关系,自动还原完整的网络攻击链条。
如图5所示,系统能够智能分析攻击者的入侵路径、横向移动轨迹以及最终攻击目标,精准定位威胁源头设备或账户。基于DeepSeek的关联分析引擎,平台可自动识别攻击过程中各环节的因果关系,将原本分散的安全事件串联成完整的攻击故事线,使安全团队能够快速锁定核心威胁点,实现从“被动防御”到“主动猎杀”的战术升级。
图5
基于DeepSeek的AI智慧安全运营体系建成后,山东省第二人民医院实现了安全防御从“被动响应”到“主动预测”,数据价值从“碎片化”到“知识化”,运维模式从“人海战术”到“智能运营”的转变。在第七届全省卫生健康系统网络安全技能大赛中,该应用案例荣获三等奖。
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