洪石陈：AI重构医院网络安全防范全流程（附直播预告）

生成式AI技术的快速普及，正在切实改写网络攻防的完整链路。过去，一次完整的网络攻击，需要攻击者具备深厚的代码功底、漏洞积累、渗透实战经验，要耗费数天甚至数周才能完成情报搜集、漏洞探测、构造攻击载荷、实施入侵的全套动作。如今借助大模型工具，普通攻击者也可能自动化完成较多攻击环节，攻击门槛大幅降低。

医疗行业作为承载海量患者病历、身份信息、医保健康数据的重点领域，一直是网络黑产重点瞄准的目标。但反观绝大多数医疗机构现有的安全防护思路，依旧停留在传统模式：等漏洞预警下发、等厂商发布补丁、等年度等保测评发现问题，出现安全事件之后再开展应急处置。

在AI自动化攻击的大环境之下，这套“被动等待”的防护逻辑已经逐渐跟不上威胁变化。医院的网络安全防护思维、建设思路、运营方式，都必须做出调整，建立适配AI时代的全新安全理念。

AI已覆盖完整攻击链，医疗行业风险正在升级

完整的网络攻击分为信息侦察、漏洞挖掘、攻击载荷生成、漏洞验证、入侵横向移动、数据窃取等多个环节。在没有AI工具的时代，每一步都高度依赖攻击者个人能力。

现在大模型可以全程参与攻击全流程：通过AI批量爬取医院官网、互联网医院、公众平台，快速搜集域名、人员信息、业务接口；利用大模型分析代码，快速发掘潜在漏洞；自动生成、修改绕过防护设备的攻击脚本；批量对互联网暴露资产开展自动化验证。整套流程可以批量、循环执行，不需要人工持续介入。

对于攻击者而言，攻击成本下降，效率成倍提升；但对于医疗机构来说，风险的变化十分直观。

第一，漏洞利用不再依赖公开PoC（概念验证代码）。以往漏洞需要安全社区公开利用代码之后，才会被大规模攻击。现在 AI 可辅助攻击者根据漏洞描述快速生成或修改攻击脚本，漏洞刚披露，医疗机构就可能面临被攻击的风险，留给防御方的修复窗口被大幅缩短。

第二，攻击实现规模化批量扫描。AI工具可以7×24小时不间断对全网医疗机构外网资产进行探测。不管是中小型基层医院，还是大型三甲机构，只要业务系统暴露在公网，就几乎会持续面对不间断扫描试探。

第三，攻击手法迭代速度加快。AI可以自动调整攻击语句，绕过防火墙、WAF（Web 应用防火墙）的规则，传统依靠特征库拦截的安全设备，对抗AI变形攻击时会出现大量失效。

落到医疗行业现实场景，可以看到大量客观短板。

很多医院外网业务持续扩张：互联网医院、线上预约挂号、慢病随访系统、远程会诊、患者查询平台陆续上线。不同科室、不同外包服务商建设业务系统，资产台账更新不及时，不少子域名、业务接口处于“无人知晓、无人管控”的状态，成为攻击者优先突破的入口。

医院安全团队普遍人员配置有限，工作人员大多偏向运维背景，缺少真实攻防实战经验。安全设备虽已部署，但策略配置不合理、规则长期不更新，防护能力并未真正发挥。漏洞处置大多是收到上级单位预警之后，才开始排查整改，属于典型被动防御模式。多重现实叠加，让医疗机构在AI新威胁面前的处境变得更加严峻。

读懂医疗行业安全监管底座，安全建设不是“应付检查”

医疗行业网络安全工作始终建立在明确的法律法规与行业规范之上。各项政策文件，不只是用于应付测评检查的纸面要求，更是应对AI新型威胁的根本遵循。

《网络安全法》经过修订之后，对人工智能安全、个人信息保护、关键信息基础设施防护提出全新要求；《数据安全法》《个人信息保护法》明确健康医疗信息属于高度敏感个人信息，采集、存储、传输每一个环节都有严格约束。

国家卫生健康委2026年2月出台的《医疗卫生机构数据安全和个人信息保护管理办法（试行）》，更是医疗机构开展安全工作最直接的行业指引，从系统建设、外包管理、数据使用、应急处置等维度给出明确工作标准。等保2.0体系所强调的“一个中心、三重防护”（即安全管理中心，以及计算环境、区域边界、通信网络三重防护），也要求安全建设不能只盯单点设备，要形成感知、防护、响应的完整闭环。

现阶段医疗机构需要面对的安全考核场景十分多元，包括等级保护测评、网络安全攻防演练、关键信息基础设施检查、公安网安专项检测、重大活动网络安全保障等。很多医院现在的工作模式，是检查来临前集中整改，检查结束之后又恢复原状。

但AI驱动的攻击不会跟着检查周期走。威胁无时无刻不在，以“应付检查”为导向的安全建设，很难抵御真实网络攻击。监管政策的底层逻辑，其实是引导医疗机构把安全工作融入常态化运营，从事后补救，转向事前风险预防。

传统防御模式在AI攻击下的现实困境

长久以来，医疗机构主流的防护模式可以简单概括为：外部通报漏洞→内部开展核查→联系厂商获取补丁→完成系统修复。这套流程在人工攻击时代具备可行性，但面对AI自动化攻击，暴露出非常现实的短板。

漏洞修复周期和攻击速度严重不匹配。行业统计显示，部分机构平均漏洞修复周期可达四十余天。过去黑客需要花费大量精力寻找漏洞，四十余天的修复窗口尚可接受。如今 AI 智能体可以批量探测公网资产，一旦发现可利用漏洞会立刻发起进攻，漫长的修复窗口期相当于把系统持续暴露在风险之中。

依赖外部预警，会存在信息差。很多漏洞不会第一时间下发预警通知，部分业务系统是外包定制开发，属于业务逻辑类漏洞，不会出现在通用漏洞库。这类漏洞不会收到官方预警，只能靠自身发现，单纯依靠等保测评通常按年度或规定周期开展的检测频率，很难及时发现问题。

还有一个很现实的问题：大量医疗业务系统受制于外包厂商。不少医院的业务系统源代码掌握在第三方服务商手里，出现漏洞之后，补丁排期由开发商决定，医疗机构自身无法快速完成修复。很多时候只能等待厂商版本迭代，修复工作被迫延后。

单纯依靠“等通报、等补丁”的思路，已经不足以守护医疗网络安全。医院信息科工程师需要建立新的安全理念：预设自身会遭受攻击，并以此为前提开展主动防御。简单来讲，就是要站在攻击者视角思考问题，预先假设医院的外网资产会持续遭受 AI 工具自动化探测。不等外部漏洞预警，主动开展风险自查；漏洞发现之后，就算正式补丁还没有出来，也要优先部署临时防护手段，收缩风险暴露面，最大程度压缩攻击者可以利用的时间窗口。

这一理念并非要放弃补丁修复、等保建设等现有工作，而是在现有体系之上，增加一层主动防御思维。

从理念到实践：医疗机构可落地的路径

“预设自身会遭受攻击”是一套思维方式，并不是要求医院全部采购昂贵的全新硬件设备，结合医疗行业现状，可以拆解成几项可落地的工作。

1.完成互联网资产全面梳理，摸清全部暴露面

所有安全工作的起点，是清楚自己到底有哪些资产。

很多安全事件发生，根源就是医院不清楚自己对外暴露了多少业务系统。科室自主上线的问卷系统、外包搭建的随访平台、遗忘的测试站点，往往不在安全管控清单内。

医疗机构需要定期开展资产测绘，梳理全部域名、子域名、公网端口、Web应用、API接口。区分哪些是必须对外开放的业务，哪些完全不需要暴露在互联网；对于没有业务需求的资产，直接做下线处理；确需对外提供服务的，全部纳入安全管控范围。资产台账动态更新，业务上线、下线及时同步给信息安全岗位。

2.转变漏洞风险评估逻辑，不能只看CVSS分数

日常工作中，很多单位直接参考CVSS（通用漏洞评分系统）分数判定风险高低。但放到医疗业务场景，需要结合业务实际综合研判。

一个漏洞分数也许并不高，但如果可公网直接访问、无需身份认证，能够被AI工具批量探测，还能够获取患者手机号、病历等敏感医疗数据，那么它在医疗场景下就是高危风险，需要优先处置。

在日常漏洞处置时，综合三个维度判断风险：资产是否公网暴露；漏洞是否容易被自动化攻击；漏洞会不会造成医疗敏感数据泄露。对于已经出现在野攻击利用的漏洞，要重点跟进优先整改。

3.区分“补丁修复”和“临时补偿防护”，不被动等待厂商

这是新理念非常核心的一点。

遇到漏洞，如果外包厂商补丁排期很长，不要原地等待。补丁是最终解决方案，但在此之前，要先部署补偿防护措施。

借助WAF自定义规则、访问控制策略、接口限流、增加鉴权校验等手段，先把攻击路径阻断，把风险挡住，为代码修复争取时间。等厂商正式补丁完成之后，再完成彻底修复并且复测验证。漏洞从发现、临时防护、修复、复测到归档，形成完整闭环，所有记录留存台账，也能够满足各类安全检查溯源要求。

4.开展常态化自测，不要只依赖一年一次的等保测评

年度等级保护测评属于合规检查，时间周期长，无法应对AI不间断扫描。

医疗机构可以在获得书面授权的前提下，使用合规国产化自测工具，定期对外网业务开展模拟风险检测。提前发现逻辑漏洞、未授权访问、越权访问这类传统扫描器容易漏掉的问题。

需要着重强调：所有模拟渗透和风险测试，必须事先取得系统所属方书面授权，严禁随意扫描业务系统，严守法律红线。不建议使用境外AI工具开展医疗行业自测，存在数据出境合规风险。

5.强化外包供应链安全管理

医院大量外网业务由外包公司开发建设，很多安全漏洞根源来自外包代码质量。

要把安全要求前置到招投标和合同环节，明确要求开发商完成上线前安全检测；合同写明漏洞整改责任、整改时限。系统交付之后，定期复测安全风险。对于已经停止维护的老旧框架、建站系统，制定升级替换计划，避免老旧组件带来持续隐患。

6.技术防护之外，筑牢人员安全防线

网络安全永远是技术和人并行。

医疗行业经常遭遇木马钓鱼攻击，攻击者伪装医保通知、科室文件、财务材料，通过社交软件传播恶意程序。一旦终端中招，就有可能作为跳板向内网扩散。

要持续面向全院开展安全科普，不随意打开群聊收到的陌生文件，不运行来历不明程序，可疑文件第一时间上报信息科。安全意识建设是成本最低、回报很高的防护手段。

AI技术为医院高质量发展带来巨大机遇，但同时它也在重塑网络攻防格局。攻击工具门槛降低，是所有医疗机构都要直面的现实变化。

医疗行业守护的是千万患者的健康隐私数据，安全责任重大。面对新威胁，医院信息科工程师不必恐慌，但防护思路不能原地停留。不抛弃已经成熟的等保建设、补丁管理、制度体系，同时融入“预设自身会遭受攻击”的全新防御思维：看清自身资产、主动发现风险、灵活运用临时补偿防护手段，建立更快的漏洞闭环机制。

技术、制度、人员三者协同，才能在AI时代守住医疗机构网络安全底线。

直播预告

在今天14:30举办的CHIMA大讲堂“智能时代 网安护航”医院信息化网络安全研修课中，洪石陈将分享《从漏洞挖掘到样本生成：AI工具重构医疗行业攻击全流程》，解析AI时代医疗行业新型安全风险与核心防御要点。欢迎观看！

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