孙国强：大模型技术提升医院网络安全运营能力的研究与探索

　　信息技术快速发展正深刻推动医疗行业的数字化转型。云计算、大数据、物联网等新技术在医疗场景的广泛应用，极大地提升了医疗服务效率和质量。然而，这种数字化变革也带来了新的安全挑战。医疗行业承载着海量的敏感医疗数据和高价值科研信息，包括患者病历、诊断报告、医学影像、基因组数据等，这些数据具有极高的价值，使其成为持续性高级威胁、勒索软件和定向钓鱼攻击的重点目标。北京协和医院信息中心孙国强副处长强调：“医院信息安全建设工作正面临着持续性的技术对抗，不能仅仅依靠部署安全设备和软件，还需要建立动态、综合的防护理念，以应对日益复杂的网络攻击环境。”

传统安全防护体系在应对新型网络威胁时显得力不从心。首先，告警误报率居高不下，大量无效告警淹没了真正的安全威胁。其次，威胁调查过程复杂耗时，安全人员需要花费数小时甚至数天时间进行溯源分析。此外，处置流程繁琐，从发现威胁到实施防护措施需要经过多个环节，导致响应延迟。同时，医疗系统的特殊性要求必须确保高可用性，任何安全防护措施的实施都不能影响正常的医疗服务开展，这给安全防护带来了额外的挑战。

在这一背景下，党的二十大报告明确提出"构建全域联动、立体高效的国家安全防护体系"，为医疗信息基础设施的安全防护工作指明了方向。近年来，国家密集出台了一系列重要政策文件：2022年发布的《中共中央、国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（"数据二十条"），系统性地构建了数据基础制度体系；2023年底，国家数据局等17部门联合印发的《"数据要素×"三年行动计划（2024-2026年）》，更是针对医疗健康行业提出了加强数据融合创新、有序释放健康医疗数据价值的具体要求。与此同时，《医疗卫生机构网络安全管理办法》《卫生健康行业数据分类分级指南》《数据安全技术数据分类分级规则》等政策文件共同构成了医疗行业网络安全建设的制度框架，也为新技术的应用创造了有利条件。

医院传统网络安全运营面临多重挑战

首先，海量告警过载是常态，每日产生的安全告警数以万计，其中大量是误报和低危告警，安全工程师需耗费大量精力进行人工筛选，犹如“大海捞针”，极易导致真实威胁被淹没。告警的多样性和复杂性使得传统规则引擎难以有效应对新型攻击手法，进一步加剧了安全团队的工作负担。

其次，关联分析效率低下，攻击事件调查往往需要跨终端、网络、漏洞等多源数据，人工回溯攻击路径耗时长达数小时甚至数天。由于医疗系统的异构性，不同设备、系统产生的日志格式差异较大，安全团队需要具备跨领域的技术能力才能完成有效的关联分析。

再者，自动化处置能力不足，从IP封禁到策略调整，大量操作依赖人工，响应迟缓。传统安全体系中的策略配置通常较为僵化，难以根据实时威胁动态调整，导致在面对快速变化的攻击时防护效果有限。

此外，新型钓鱼邮件防不胜防，攻击者利用社会工程学手段绕过传统防护机制，而安全人员知识体系更新速度难以追上威胁演变速度，这些因素共同构成了医院网络安全运营的主要难点。

安全大模型提供新的技术路径

面对这些挑战，大模型技术为医院网络安全运营提供了新的解决思路。安全大模型通过融合自然语言处理、知识图谱、威胁情报分析等多种技术能力，能够理解安全日志语义、关联碎片化攻击线索，并进行逻辑推理，从而构建形成“态势感知-大模型”的分层协同防护体系。

在技术部署方面，可采用“混合部署”模式，既确保敏感数据存储在院内，满足数据安全要求，又能够利用云端能力增强威胁感知水平。这种模式通过本地化部署核心数据处理模块，结合云端威胁情报库和模型更新服务，实现了安全与效能的平衡。在该架构中，态势感知平台承担数据汇集和初步处理功能，安全大模型则负责高阶的关联分析、研判决策和自动化处置建议生成。

安全大模型的核心优势在于其能够处理多模态安全数据，包括网络流量、终端日志、邮件内容等，并通过预训练和微调技术，使其具备领域特定的知识推理能力。例如，模型可以通过学习历史攻击案例，识别出新型攻击手法中的共性特征，从而实现对未知威胁的检测。

安全大模型的场景验证

通过在医院网络环境中的测试验证，安全大模型在多个核心运营场景中展现出技术价值：

1.告警降噪效果改善：运用“思维链”技术对告警进行深度研判，使降噪效率得到显著提升，有效减轻了安全工程师的工作负担。传统方法中，降噪主要依赖于规则匹配和静态阈值调整，而大模型能够结合上下文信息，识别出攻击的成功可能性，从而更精准地筛选出需要关注的告警。

2.事件调查效率提高：通过跨源数据关联分析，能够在较短时间内完成攻击路径还原，并自动生成包含攻击意图分析和处置建议的结构化报告。例如，模型可以从终端日志、网络流量和漏洞数据中提取关键信息，快速定位攻击入口点和扩散路径，帮助安全团队迅速采取应对措施。

3.自动化处置能力增强：结合API联动机制，将处置流程响应时间大幅缩短，实现了从威胁发现到处置的快速闭环。例如，在检测到恶意IP地址后，模型可以自动调用防火墙接口完成封禁操作，并通过预案库生成针对类似攻击的自动化处置策略。

4.钓鱼邮件识别优化：通过深度理解邮件语义和上下文意图，能够识别传统规则引擎难以发现的社交工程攻击。模型可以分析发件人行为模式、邮件内容特征以及附件和链接的潜在风险，从而有效降低误报和漏报率。

5.安全知识问答支持：作为辅助工具，能够解答安全政策、漏洞原理等专业问题，并提供可操作的安全建议。例如，安全人员可以通过自然语言询问特定漏洞的修复方案，模型能够基于知识库生成详细的修复步骤和验证方法。

安全大模型应用的展望与挑战

尽管安全大模型展现出巨大潜力，孙国强也指出，当前仍面临模型“幻觉”、部署成本高、复杂工具集成等挑战。模型“幻觉”可能导致误判或生成不准确的建议，因此在关键场景中仍需人工复核。此外，大模型的部署需要较高的算力支持，对许多医疗机构而言是一笔不小的投入。

未来，需要建立可验证的推理框架来抑制幻觉，并通过标准化接口实现与现有安全工具的深度协同。例如，可以通过多模型协同校验机制，提升研判结果的可靠性。同时，轻量化模型的研发和优化也将有助于降低部署成本，推动技术在更广泛场景中落地。

从发展趋势看，安全大模型将从当前的辅助功能阶段，逐步向业务闭环和智能协同方向演进。例如，未来模型可以承担更多日常运营工作，如自动完成漏洞扫描、修复验证和安全策略优化等任务。通过大模型技术的深入应用，有望推动医院网络安全防御体系从“规则驱动”向“认知驱动”转变，为智慧医院建设提供更加可靠的安全保障。

总体而言，大模型技术为医院网络安全运营带来了新的可能性，其在告警降噪、事件调查、自动化处置等场景中的表现展示了其在提升安全效能方面的价值。然而，技术的成熟和广泛应用仍需要克服模型可靠性、成本及集成复杂度等挑战。未来，通过持续的技术优化和实践探索，安全大模型有望成为医疗行业网络安全体系中的重要组成部分，助力构建更加智能、高效的安全防护能力。