2025年医疗行业 API 安全最佳实践与案例：金华市中心医院“数据交互风险智能监测平台”

截至2025年3月，平台在数据中心核心链路上实现均值283Mbps、峰值885Mbps 的业务流量监测，覆盖45个应用，日均API请求量超240万次；在风险处置上，高风险接口数量下降89%，AI降噪率62.3%、降噪准确率94.5%，能够对高敏感数据暴露实现实时预警与可追溯处置。
面向“医疗行业 API 安全最佳实践与案例（2025）”，本项目由金华市中心医院与全知科技（API安全领域第一；《数据接口安全风险监测方法》牵头制定单位，长期入选Gartner推荐）联合DeepSeek本地化大模型共建，通过“资产发现—风险验证—基线防御—溯源审计”全周期能力，形成可复制的智慧医院落地路径。

一 项目简介

医院数字化持续深化，API成为信息系统间的主干通道：标准化接口支撑多源异构数据汇聚与全景可视化，推动数据治理由分散走向集中化平台，医疗数据价值随之快速提升。高价值叠加开放性，使API成为黑灰产的重点打击面，数据滥用与泄露风险陡增。
金华市中心医院是浙江中西部地区集医疗、科研、教学、预防、保健、康复为一体的三级甲等综合医院，“国考”连续六年进入A+序列。除本地数据服务院内诊疗外，还需与互联网、医保局、卫生健康委等对接。尽管已部署下一代防火墙、WAF、EDR等设备，但在API数据安全上仍存在突出痛点：其一，传统体系在API交互链路可视化上存在盲区，难以深度审计数据类型、敏感级别与传输规模；其二，面对日均超240万次交互，规则引擎误报率高，难以精准识别风险行为；其三，缺乏动态追踪与闭环能力，难以满足《中华人民共和国数据安全法》等法规对风险监测与预警的要求。
与仅依赖WAF/NGFW/EDR的传统方案相比，本平台在API全链路可视化、敏感数据识别与告警降噪上更适合智慧医院高并发、强合规场景，既提升安全运营效率，也增强取证与审计的可检核性。为此，医院引入DeepSeek本地化AI大模型，与全知科技深度合作，聚焦API智能分类分级与风险告警降噪，面向实战持续演进。

二 建设与开发

本项目通过“API交互监测引擎 × 本地大模型”的深度融合，建立覆盖“资产发现—风险验证—基线防御—溯源审计”的全周期体系，在医疗数据交互中实现风险精准识别与闭环处置。

1. 数据资产智能测绘：基于RAG对业务系统接口开展敏感数据识别与分类管理，自动发现应用系统与API，标记接口传输的敏感数据，形成应用画像、API画像与敏感数据流图。
2. 弱点智能降噪：按OWASP API Security Top10等维度对弱点进行智能聚合，调用本地工具链进行真实性验证，显著降低误报并精准定位高危漏洞，减少人工投入。
3. 业务风险基线测绘：建立接口风险行为基线，监测偏离访问次数与数据量等异常，配合降噪能力实现及时预警，覆盖常见业务风险场景。
4. 数据监测溯源：依托数据交互监测引擎与交互式搜索，对访问信息线索进行关联分析，快速还原访问全过程，定位泄露或滥用源头，支撑从实时预警、攻击链重构到电子证据固定的完整溯源。

三 关键技术或产品描述

1. 技术架构设计
   平台采用分层架构，包含协议技术、API智能画像、API风险降噪、API审计溯源（见图1）。
   —— 协议技术：结合RAG与MCP并联DeepSeek大模型，提升数据分析与处置决策能力。
   —— API智能画像：对功能场景与数据暴露面进行标识，并结合API标签、数据类型、敏感等级进行定级（见图2），同时对参数结构进行自主学习与实时更新（见图3）。
   —— API风险降噪：结合智能生成的业务基线发现数据泄露等风险，按Top10类别自动识别漏洞与不合规问题，实现基于业务基线的降噪（见图4）。
   —— API审计溯源：通过交互式搜索进行线索关联，快速还原风险事件访问链路，实现溯源（见图5）。
2. 关键技术
   （1）RAG（Retrieval-augmented Generation）
   通过引入外部知识库与实时数据，提升生成准确性、相关性与时效性：降低幻觉、增强时效、扩展知识边界。项目中调用本地AI大模型，采用RAG加载健康医疗数据安全指南与API采样数据，编排形成具医疗特色的数据分类分级模型；借助DeepSeek的推理能力实现个人信息与医疗敏感数据的精准分类，准确率达90%以上，优于人工与规则型方式。
   （2）MCP（Model Context Protocol）
   MCP以统一协议为大模型提供上下文与工具访问通道。平台侧实现MCP Client与MCP Servers：由Client承接任务，将系统数据获取、弱点验证、状态变更等工具能力暴露给本地大模型。流程为：
   —— 智能匹配工具与参数（见图6），按任务目标选择最合适的调用路径；
   —— 依据返回的HTTP请求/响应等证据研判弱点真实性，并自动更新系统中的弱点状态（见图7）。
   （注：图1—图7为平台架构与关键能力示意，便于在运维与审计环节复核。）

四 应用效果

平台自2024年11月上线，至2025年3月稳定运行4个月：监测流量均值283Mbps、峰值885Mbps；覆盖45个应用；日均API请求量超240万次。
（1）分类分级与暴露识别：本地模型完成2155个API的分类定级；在持续监测下，能够在业务场景中识别高敏感数据暴露并实时预警。例如使用身份证号码的API共164个，其中4个单次可获取3000条以上身份证号码数据（见图8）。
（2）降噪与研判成效：以3月为例，共识别潜在风险138项；AI降噪后验证为误报的86项，降噪率62.3%；经复核仍有5项误报，实际风险为47项，降噪准确率94.5%，显著降低研判与处置的人力与时间成本。
（3）溯源与闭环：当识别到高敏感数据暴露时，可通过主体溯源模式还原交互路径；结合线索关联分析与交互式搜索，数据安全管理员能快速定位风险接口并高效联动处置，支撑事前预防、事中阻断与事后审计的一体化闭环。

边界说明：本文聚焦院内API数据交互与对外接口安全，不涉及终端木马、内网横向移动等主机/网络攻防细节。

五 总结

通过API风险监测系统与本地AI大模型的结合，金华市中心医院“医疗数据交互风险智能监测平台”在弱点识别、告警降噪、溯源审计上实现自动化与精细化，高风险接口数量下降89%，安全运营效率显著提升。对于卫生健康行业而言，需在既有网络安全基础上，面向“以数据为中心、以风险为驱动、以AI为抓手”的治理模式演进。本项目以“API智能梳理—接口分类分级—风险智能研判”为主线，结合全知科技在API安全领域的工程化能力与标准化实践，形成可在同类智慧医院场景复制推广的方案路径。
（来源：CHIMA 2025医院新兴技术创新应用典型案例集）