梁衍旭

（鄆城縣潘渡鎮(zhèn)衛(wèi)生院，山東 菏澤 274700）

傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全掃描方法往往依賴于人工操作，效率低下且容易出錯(cuò)，而基于人工智能的掃描與修復(fù)方法則能夠充分利用機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理等技術(shù)，自動(dòng)化地發(fā)現(xiàn)和修復(fù)醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)中存在的安全漏洞。通過分析大量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)和漏洞信息，人工智能系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識(shí)別潛在的威脅，并提供相應(yīng)的修復(fù)建議，這種方法不僅能夠提高掃描效率，還能夠減少人為操作帶來的錯(cuò)誤和遺漏，提高醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)的整體安全性。應(yīng)不斷研究基于人工智能的醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)安全漏洞自動(dòng)化掃描與修復(fù)方法，為醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)安全漏洞掃描與修復(fù)提供高效而準(zhǔn)確的方法。

1 醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)安全的重要性

1.1 保護(hù)患者隱私

醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)了大量的患者敏感信息，包括個(gè)人身份信息、病歷、診斷結(jié)果等，這些數(shù)據(jù)一旦被黑客攻擊或泄露，將對(duì)患者的隱私和權(quán)益造成嚴(yán)重威脅。個(gè)人身份信息一旦落入不法分子手中，可能被用于進(jìn)行詐騙、冒名頂替等違法犯罪行為。而患者的病歷和診斷結(jié)果等敏感信息，一旦被泄露，不僅可能引起個(gè)人的尷尬和困擾，還可能被不法分子利用進(jìn)行敲詐勒索，所以加強(qiáng)醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)安全可以有效保護(hù)患者的隱私，維護(hù)患者的合法權(quán)益[1]。

1.2 穩(wěn)定醫(yī)院正常運(yùn)行

醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)承載著醫(yī)療設(shè)備、醫(yī)療信息系統(tǒng)和其他相關(guān)系統(tǒng)的運(yùn)行，如果這些系統(tǒng)遭到黑客攻擊，將嚴(yán)重影響醫(yī)院的正常運(yùn)行。例如，黑客可能篡改患者的病歷數(shù)據(jù)，導(dǎo)致錯(cuò)誤的診斷和治療，甚至可能影響到手術(shù)和急救等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。醫(yī)療設(shè)備的異常操作也可能對(duì)患者的健康造成嚴(yán)重威脅，所以保障醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)安全對(duì)于保障患者的生命安全至關(guān)重要。

1.3 保障患者治療安全

醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)涉及醫(yī)療設(shè)備的聯(lián)網(wǎng)和遠(yuǎn)程監(jiān)控，一些高級(jí)醫(yī)療設(shè)備如心臟起搏器、呼吸機(jī)等可以通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)控和控制，這為醫(yī)生提供了更好的治療手段，但同時(shí)也帶來了潛在的風(fēng)險(xiǎn)。如果黑客入侵這些設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)，有可能導(dǎo)致設(shè)備失控或被篡改，從而對(duì)患者造成危害，所以確保醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)的安全性對(duì)于保障患者的治療安全至關(guān)重要。

2 醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)安全存在的問題

2.1 普遍存在安全漏洞

一方面，醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)設(shè)備可能存在安全漏洞，如路由器、交換機(jī)、防火墻等，這些設(shè)備如果未及時(shí)更新補(bǔ)丁或配置不當(dāng)，容易被黑客利用進(jìn)行攻擊或入侵，從而導(dǎo)致醫(yī)院信息系統(tǒng)遭受破壞或數(shù)據(jù)泄露。另一方面，醫(yī)院員工對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全的意識(shí)和培訓(xùn)不足，容易成為黑客攻擊的目標(biāo)，一些員工可能使用弱密碼或未能定期更改密碼，這使得黑客能夠輕易猜測或破解密碼，進(jìn)而獲取敏感信息[2]。

2.2 網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和軟件更新滯后

醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和軟件的更新和升級(jí)是確保網(wǎng)絡(luò)安全的關(guān)鍵措施之一，然而由于醫(yī)院常常注重醫(yī)療技術(shù)的更新和設(shè)備的購買，對(duì)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和軟件的更新升級(jí)卻相對(duì)較少關(guān)注。這導(dǎo)致醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和軟件長時(shí)間沒有得到及時(shí)的安全補(bǔ)丁和更新，容易受到已知漏洞的攻擊，例如，近年來流行的勒索病毒攻擊就是利用已知漏洞入侵網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，對(duì)醫(yī)院信息系統(tǒng)造成嚴(yán)重破壞，甚至導(dǎo)致醫(yī)院癱瘓。

2.3 網(wǎng)絡(luò)安全管理機(jī)制不健全

醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)安全管理機(jī)制不健全是一個(gè)普遍存在的問題，在醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)中，缺乏明確的安全策略和指導(dǎo)，沒有完善的安全管理流程和制度，醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)管理員對(duì)于網(wǎng)絡(luò)安全的重要性認(rèn)識(shí)不足，缺乏對(duì)潛在威脅的及時(shí)識(shí)別和應(yīng)對(duì)能力。同時(shí)醫(yī)院內(nèi)部的人員管理也存在問題，員工的安全意識(shí)普遍較低，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)知和防范措施欠缺。

2.4 缺乏災(zāi)備和恢復(fù)機(jī)制

醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)缺乏災(zāi)備和恢復(fù)機(jī)制，一旦發(fā)生網(wǎng)絡(luò)安全事件，醫(yī)院往往無法迅速做出應(yīng)對(duì)，導(dǎo)致嚴(yán)重的后果。醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的備份和恢復(fù)機(jī)制不完善，一旦遭受黑客攻擊、病毒感染或硬件故障，可能導(dǎo)致重要數(shù)據(jù)的丟失和服務(wù)的中斷。此外，醫(yī)院在面對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全事件時(shí)缺乏應(yīng)急預(yù)案和團(tuán)隊(duì)，無法快速有效地進(jìn)行應(yīng)急響應(yīng)和恢復(fù)工作，給醫(yī)院的運(yùn)營和患者的安全帶來嚴(yán)重影響。

3 基于人工智能的醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)安全漏洞掃描方法

3.1 數(shù)據(jù)收集與分析

數(shù)據(jù)收集是基于人工智能的漏洞掃描的關(guān)鍵步驟之一，在這一階段，需要收集醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)中的各類數(shù)據(jù)，包括網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、設(shè)備配置、日志信息等。通過使用網(wǎng)絡(luò)掃描工具和安全設(shè)備，可以主動(dòng)收集目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的信息。此外，還可以利用被動(dòng)式監(jiān)控和數(shù)據(jù)包分析技術(shù)，實(shí)時(shí)獲取網(wǎng)絡(luò)流量和數(shù)據(jù)包信息，通過大量的數(shù)據(jù)收集，可以為后續(xù)的漏洞分析提供充分的依據(jù)。數(shù)據(jù)分析是基于人工智能的漏洞掃描方法中至關(guān)重要的一步，通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析和處理[3]?？梢越⒙┒磾?shù)據(jù)庫，將已知的漏洞信息進(jìn)行整理和歸類，以便與掃描結(jié)果進(jìn)行對(duì)比和匹配，或者可以利用數(shù)據(jù)分析算法，對(duì)收集到的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行模式識(shí)別和異常檢測，及時(shí)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中存在的潛在漏洞，還可以通過挖掘網(wǎng)絡(luò)日志和事件信息，可以追蹤和還原網(wǎng)絡(luò)攻擊過程，為后續(xù)的漏洞修復(fù)提供有效的參考。在數(shù)據(jù)收集和分析環(huán)節(jié)中，需要注意確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性，避免因?yàn)殄e(cuò)誤或遺漏導(dǎo)致的誤判，應(yīng)保護(hù)數(shù)據(jù)的安全性，采取加密和訪問控制等措施，防止數(shù)據(jù)泄露和非法訪問。還要及時(shí)更新漏洞數(shù)據(jù)庫和分析算法，跟進(jìn)最新的漏洞信息和攻擊手法，提高漏洞掃描的準(zhǔn)確度和效率。

3.2 漏洞檢測與識(shí)別

漏洞檢測是基于人工智能的漏洞掃描方法的關(guān)鍵步驟之一，在這一階段，系統(tǒng)需要通過網(wǎng)絡(luò)掃描工具對(duì)醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行全面掃描，收集各類設(shè)備和應(yīng)用程序的信息，通過分析網(wǎng)絡(luò)流量、檢測網(wǎng)絡(luò)中的異常行為和漏洞特征，系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識(shí)別出潛在的漏洞問題，同時(shí)系統(tǒng)還可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，建立漏洞模型，提高漏洞檢測的準(zhǔn)確性和效率。漏洞識(shí)別是基于人工智能的漏洞掃描方法的另一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，在這一階段，系統(tǒng)需要將掃描得到的漏洞信息與已知的漏洞數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對(duì)，以確定漏洞的類型、危害程度和修復(fù)建議。通過利用人工智能技術(shù)，系統(tǒng)能夠自動(dòng)識(shí)別和分類漏洞，提供準(zhǔn)確的漏洞分析和解決方案。同時(shí)系統(tǒng)還可以利用自然語言處理技術(shù)，將漏洞信息轉(zhuǎn)化為易于理解和操作的形式，方便醫(yī)院管理者和技術(shù)人員進(jìn)行進(jìn)一步的漏洞修復(fù)工作。在漏洞檢測與識(shí)別的過程中，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和安全性至關(guān)重要，要確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性，避免因數(shù)據(jù)誤差或不完整導(dǎo)致的誤判。要保護(hù)數(shù)據(jù)的安全性，采取加密和訪問控制等措施，防止數(shù)據(jù)泄露和非法訪問，還要及時(shí)更新漏洞數(shù)據(jù)庫和分析算法，跟進(jìn)最新的漏洞信息和攻擊手法，提高漏洞檢測與識(shí)別的準(zhǔn)確度和效率。

3.3 漏洞評(píng)估與分類

漏洞評(píng)估是基于人工智能的漏洞掃描方法的核心環(huán)節(jié)之一，在這一階段，系統(tǒng)將對(duì)醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)中的漏洞進(jìn)行全面評(píng)估，以確定漏洞的危害程度和潛在風(fēng)險(xiǎn)。通過人工智能技術(shù)的應(yīng)用，系統(tǒng)可以自動(dòng)化地分析和評(píng)估各種已知漏洞，包括操作系統(tǒng)漏洞、應(yīng)用程序漏洞、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備漏洞等，同時(shí)系統(tǒng)還可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，通過學(xué)習(xí)歷史漏洞數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)流量，提高漏洞評(píng)估的準(zhǔn)確性和效率[4]。漏洞分類也是基于人工智能的漏洞掃描方法中不可或缺的環(huán)節(jié)，在漏洞評(píng)估之后，系統(tǒng)將根據(jù)漏洞的特征和危害程度，將漏洞進(jìn)行分類。常見的漏洞分類包括遠(yuǎn)程代碼執(zhí)行漏洞、拒絕服務(wù)漏洞、跨站腳本漏洞等，通過將漏洞進(jìn)行分類，系統(tǒng)可以更好地理解漏洞的本質(zhì)和影響范圍，并為后續(xù)的修復(fù)工作提供指導(dǎo)。

3.4 漏洞定位與修復(fù)建議生成

在漏洞定位中，系統(tǒng)會(huì)對(duì)醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行全面的掃描，收集網(wǎng)絡(luò)中的各種安全漏洞，通過人工智能技術(shù)的應(yīng)用，系統(tǒng)可以自動(dòng)分析漏洞的類型、來源和可能造成的危害程度。同時(shí)系統(tǒng)還可以根據(jù)已有的安全漏洞庫和相關(guān)的安全知識(shí)進(jìn)行對(duì)比和參考，以進(jìn)一步確認(rèn)漏洞的準(zhǔn)確性和重要性。在漏洞定位的基礎(chǔ)上，基于人工智能的醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)安全漏洞掃描方法還能生成修復(fù)建議，通過對(duì)掃描結(jié)果的分析，系統(tǒng)可以自動(dòng)生成相應(yīng)的修復(fù)建議，幫助醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)管理員更好地修復(fù)漏洞。修復(fù)建議的生成是基于人工智能算法對(duì)漏洞的分析和評(píng)估，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)漏洞的類型和危害程度，提供相應(yīng)的解決方案和修復(fù)措施，這些修復(fù)建議可以幫助醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)管理員迅速找到并解決網(wǎng)絡(luò)安全漏洞，提高系統(tǒng)的安全性。

4 基于人工智能的醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)安全漏洞修復(fù)方法

4.1 修復(fù)建議的優(yōu)先級(jí)排序

基于人工智能的醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)安全漏洞修復(fù)方法通過對(duì)醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中潛在漏洞進(jìn)行全面掃描和分析，識(shí)別出存在的安全漏洞，要根據(jù)漏洞的嚴(yán)重程度、影響范圍和潛在風(fēng)險(xiǎn)等因素，制定修復(fù)建議，并按照優(yōu)先級(jí)排序，以確保修復(fù)工作的高效性和有效性。在確定修復(fù)建議的優(yōu)先級(jí)時(shí)，應(yīng)考慮根據(jù)漏洞對(duì)醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的影響程度，將其劃分為高、中、低三個(gè)級(jí)別，高級(jí)別漏洞可能導(dǎo)致系統(tǒng)癱瘓或敏感數(shù)據(jù)泄露，應(yīng)優(yōu)先修復(fù)；中級(jí)別漏洞可能引發(fā)數(shù)據(jù)損壞或惡意軟件感染，也需要及時(shí)修復(fù)；低級(jí)別漏洞對(duì)系統(tǒng)影響較小，可以稍后處理[5]。根據(jù)漏洞可能對(duì)醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的各個(gè)模塊和功能造成的影響，將其劃分為廣泛、局部、個(gè)別三個(gè)級(jí)別，廣泛影響的漏洞需要優(yōu)先修復(fù)，以保障整個(gè)系統(tǒng)的安全性；局部影響的漏洞可以稍后處理；個(gè)別影響的漏洞可以放在修復(fù)優(yōu)先級(jí)的后面。根據(jù)漏洞被黑客利用的可能性和造成的潛在危害，將其劃分為高、中、低三個(gè)級(jí)別，高風(fēng)險(xiǎn)漏洞可能導(dǎo)致重大的數(shù)據(jù)泄露和系統(tǒng)癱瘓，需要盡快修復(fù)；中風(fēng)險(xiǎn)漏洞可能導(dǎo)致部分?jǐn)?shù)據(jù)泄露和系統(tǒng)異常，也需要及時(shí)修復(fù)；低風(fēng)險(xiǎn)漏洞對(duì)系統(tǒng)的影響較小，可以稍后處理。

4.2 自動(dòng)化修復(fù)與補(bǔ)丁管理

基于人工智能的安全漏洞掃描技術(shù)可以高效地檢測醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的漏洞，這些技術(shù)能夠自動(dòng)掃描整個(gè)網(wǎng)絡(luò)，識(shí)別出存在的漏洞，并生成相應(yīng)的修復(fù)方案，通過使用人工智能技術(shù)，醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)管理員可以大大減少手動(dòng)檢測漏洞所需的時(shí)間和精力，提高修復(fù)效率。自動(dòng)化修復(fù)是基于人工智能的醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)安全漏洞修復(fù)方法的核心，一旦漏洞被檢測出來，系統(tǒng)可以自動(dòng)進(jìn)行修復(fù)操作，無需人工干預(yù)，這種自動(dòng)化修復(fù)能夠快速有效地消除漏洞，降低黑客攻擊的風(fēng)險(xiǎn)，并保護(hù)醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的安全。補(bǔ)丁管理也是基于人工智能的醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)安全漏洞修復(fù)方法中不可或缺的一部分，補(bǔ)丁是修復(fù)漏洞的關(guān)鍵措施之一，但大規(guī)模的醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中，漏洞數(shù)量繁多，補(bǔ)丁管理變得非常復(fù)雜。利用人工智能技術(shù)，可以自動(dòng)跟蹤漏洞修復(fù)進(jìn)展，及時(shí)更新補(bǔ)丁，并對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行監(jiān)控和管理，通過智能化的補(bǔ)丁管理，醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)管理員可以更好地掌握漏洞修復(fù)情況，及時(shí)采取措施，提升網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的安全性。

4.3 修復(fù)效果評(píng)估與反饋機(jī)制

在修復(fù)效果評(píng)估方面，可以采用多種指標(biāo)和評(píng)估方式，可以通過對(duì)修復(fù)后的系統(tǒng)進(jìn)行全面的功能和性能測試，以評(píng)估系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可用性[6]?；蛘咄ㄟ^模擬各種攻擊和漏洞利用情景，對(duì)修復(fù)后的系統(tǒng)進(jìn)行滲透測試，以評(píng)估系統(tǒng)的安全性和抗攻擊能力。還可以根據(jù)測試結(jié)果和評(píng)估指標(biāo)，生成評(píng)估報(bào)告，對(duì)修復(fù)效果進(jìn)行綜合評(píng)估。評(píng)估報(bào)告中除了對(duì)修復(fù)效果進(jìn)行定量評(píng)估外，還需要對(duì)修復(fù)過程中的問題和不足進(jìn)行反饋，基于人工智能的醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)安全漏洞修復(fù)方法會(huì)自動(dòng)收集修復(fù)過程中的數(shù)據(jù)和日志，并進(jìn)行分析和挖掘，通過對(duì)這些數(shù)據(jù)和日志的分析，可以發(fā)現(xiàn)修復(fù)過程中的潛在問題和不足之處，以及可能存在的新的安全漏洞，修復(fù)團(tuán)隊(duì)可以根據(jù)這些反饋信息及時(shí)進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，以進(jìn)一步提高修復(fù)效果和系統(tǒng)的安全性。

5 結(jié)語

基于人工智能的醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)安全漏洞自動(dòng)化掃描與修復(fù)方法，為醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)安全提供了一種高效、準(zhǔn)確的解決方案。通過利用人工智能算法的強(qiáng)大計(jì)算能力和智能化分析能力，該方法能夠全面掃描醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)中的安全漏洞，并自動(dòng)修復(fù)這些漏洞，有效提升了醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)的安全性和穩(wěn)定性。這一方法的應(yīng)用不僅可以減少醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)遭受惡意攻擊和數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)，還能夠保護(hù)醫(yī)院的核心業(yè)務(wù)運(yùn)行和患者信息的安全。未來隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，基于人工智能的醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)安全漏洞自動(dòng)化掃描與修復(fù)方法有望成為醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)安全的標(biāo)準(zhǔn)解決方案。