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【数据安全专家论坛】薛万国：医疗大数据安全的四个特点
从整体上看，医疗行业已经充分认识到网络安全的重要性，当前不重视网络安全的医院已越来越少，特别是大医院在网络安全上也舍得投入。但当前医院网络安全最大的问题是能力不足，大部分医院靠自身的力量无法搞清楚网络安全的风险在哪儿、如何防范、出问题后如何处置，必须依靠第三方。
现在医院都把数据当做资产，大数据安全也是资产保护的问题。在医疗大数据安全防护方面，没有绝对的安全，数据放在那里不动是最安全的，但不能这样做。所以，既要鼓励数据的利用和共享，又要保证安全，要拿捏好折中的度。
医疗大数据安全的四大特点
医疗大数据的安全与医院传统的网络安全还是有差异的，具体表现为如下四点：
首先，医疗大数据使用者的角色不明确，没办法提前设置好“跑道”。
传统的医院信息化在数据安全防护上通常是基于角色的，如：医生、护士、挂号员、收费员等，都是有角色的，可以按照角色去授权使用数据，使用者的职责明确了，他所涉及的数据范围也就明确了，我们就可以给他授权。
但在大数据领域，数据使用者是做数据研究的，往往打破了传统的业务角色，处于角色不明确的状态。使用者应该接触到的数据范围与角色无关，而是与所研究的问题紧密相关，但研究的问题又是随机的，所以就没办法像传统信息系统那样按照业务职责来授权，没办法提前设置好“跑道”。
其次，在大数据环境下，数据是“裸奔”的。
在传统的应用系统里的数据，首先有应用系统的保护，用户要通过系统的授权以后才能拿到数据，而且拿到的数据永远是在系统的框架下。也就是说，用户是受软件制约的，我们可以在软件里加一层限制来保护数据。
大数据研究并非如此，使用者能直接接触到裸数据。或者说，数据是“裸奔”的，使用者拿到的都是原始数据。
第三，大数据所处的技术环境更加复杂，是多元化的。
大数据所处的技术环境既有关系型数据库，也有Hadoop架构，还有些数据是文件类型。过去我们在数据库里做好数据防护就可以了，现在技术环境更复杂、更多元化，导致技术上的防护难度更大。传统的数据审计、追踪等手段，在新的环境下不见得有效了。
第四，接触数据的人员更加复杂，要加强管理。
传统信息系统的用户基本是医院内部人员，而大数据的使用人员更加复杂，包括外部的研究人员与合作研发人员，更要加强管理。外来人员首先要签署数据保密协议，他们接触到的数据都是脱敏的。比如做影像人工智能，我们就把影像相关的数据脱敏后放在平台上，公司人员可以在平台上训练模型，模型能拿走，但数据不能拿走；有些做软件研发的，就给一些测试数据。
当然，由于大数据是封闭在一定范围内、没有延伸出去，所以来自互联网的安全压力要比医院信息系统小很多。
管理+技术，全方位防护
在大数据安全防护的技术层面，如下几方面至关重要。
一是脱敏。脱敏方面的问题很多。比如，在数据研究的时候需要随访，还要给患者打电话，所以说，数据不是在任何情况下都能脱敏的，很多情况下不能完全脱敏；而且，有些数据即便脱敏了，也还有办法还原，美国HIPAA法案对数据脱敏的辨识率是有规定的。
二是统一管理。过去，大数据利用很分散，比如科室找信息部门查数据，查到的数据就给科室了，科室拿到数据后如何利用我们并不知道，这样的数据利用是分散的、失控的。所以从医院资产保护、隐私保护的角度来讲，要在统一的平台上做数据分析和利用，这样可以统一地设置一些安全防护。这也相当于建围墙，数据只在围墙里面转，使用者可以用、可以分析、可以处理，但是不能下载。比如虚拟桌面技术，你看到的数据都可以用，但不能拿到本地。
三是数据最小化原则。在数据利用时，要保持数据最小化原则，用户的研究需要什么我们给你什么，无关的不能给。
四是可审计。要应用一些审计、追踪的手段，谁在什么时间看了什么数据，都要能查到。
最后要强调一下管理。“三分技术、七分管理”，这是老生常谈的真理，最终还是要在管理上下功夫，要制定一套数据安全管理制度，包括对合作企业的管理制度。
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