大数据技术在医院信息系统安全中应用的可行性分析

卿立银 季瑞齐 彭洪伟 孙佳雯

摘要：医院信息系统由有线网络、无线网络、传统数据终端、智能数据终端、基于微型工业控制系统的精密医疗设备组成。规模仅限于医院内部，并不庞大，但成分却很复杂，符合大数据技术多数据源、多数据渠道、多数据类型的构造特点，可以作为大数据技术的实验平台，推广使用。医院信息系统安全属于新兴热点，适合作为切入层，切入大数据技术。切入分为数据选择、数据采集，数据传输和数据分析四个切入点，其中重点和难点是数据采集技术，即探针程序的开发，要根据不同的平台选择不同的开发语言。

关键词：大数据技术;医院信息系统;信息安全;数据源;数据渠道;数据类型;探针程序;数据分析

中图分类号： TP311        文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2020）35-0025-02

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

1 因为构造的特殊性，大数据技术理论研究多，生产实践少

大数据技术作为新兴的计算机技术，近些年来受到广泛的关注，网络安全等级保护2.0标准甚至为大数据技术订制一套安全指标。但是，该技术仅仅少量投入生产实践，至今仍然以理论研究为主。究其原因，乃是因为该项技术的特殊性。大数据技术不单强调数据量大，更多的是强调数据多样化，尤其是在海量数据基础之上的数据多样化。数据多样化和数据量庞大，是大数据技术的两个基石，缺一不可。如图1所示。

从内部构成而言，大数据技术又称“三多一分析技术”。三多指的是多数据源、多数据渠道、多数据类型，一分析指的是统一的分析模型。如图2所示。

对类似图书馆藏书管理系统这样的中小型信息系统而言，数据源、数据渠道、数据格式都相对单一，数据量较小，不能形成海量数据，缺乏构成大数据分析技术的基础条件。而对于银行核心信息系统这样的大型信息系统而言，数据源、数据渠道、数据格式多样，每日有几亿甚至更多的交易量，具备构成大数据分析的基础条件。但是其核心骨干网络利用率高达80%以上，通信压力过大，不能为大数据技术提供足够的网络带宽，需要开辟专门的通信网络。数据分析模型复杂，运算负荷重，要求配备大量高端服务器才能实现。这要求银行投入大量财力构建基础设施，并配备专业的团队。考虑到成本，银行高层管理人员容易产生抵触情绪。大数据分析技术呈现“高不成低不就”的尴尬局面。目前，除了淘宝、京东等电商平台利用大数据技术分析客户的购物心理外，在其他信息领域上，大数据技术仍然处在理论研究，未投入实践。

2 医院信息领域是大数据技术的良好推广平台之一

为了加快信息化速度，推进大数据技术投入生产实践，笔者结合十几年医院信息系统安全经验，提出在医院信息系统当中推广大数据技术的方法。强调一点，医院信息系统具备推广大数据技术的天然条件。第一，医院信息系统包含有线通信设备、无线通信设备、传统数据终端、智能数据终端、基于微型工業控制系统的精密医疗设备等各式各样的设备，具备多样的数据源。第二，医院信息系统具备无线网、有线网、内网、专网、互联网等多种通信渠道，具备丰富的数据传输网络。第三，医院信息系统存储病人基本信息、病理病例信息、医药信息、医疗设备信息、财务信息、后勤保障信息等多样的数据类型。第四，医院信息系统的覆盖面较小，仅限于医院内部，覆盖面小，则通信压力小，可以为大数据技术划分出专门的通信带宽，用以传输数据。即使通信带宽不足，也可以购买少量通信设备，紧急扩充，以满足需要。

综上所述，医院信息系统，具备推广大数据技术的天然的、相对优良的条件，是大数据技术推广的理想平台之一。

3 推广关键——探针程序的开发

根据前文陈述，或者从图3可以看到，医院信息系统的覆盖面仅限于医院内部，数据传输方面压力不大，不是实现瓶颈。实现瓶颈主要来自数据采集，数据采集又称为数据探针或者探针技术。如何在数据终端中准确无误地安插探针，采集到完整真实的数据，是大数据技术实现的关键之一。

探针是部署在硬件平台上的一段可执行程序，需要做专门的程序开发。站在探针程序开发的角度，将数据终端分为通用操作系统终端和非通用操作系统终端。PC终端、手机等智能终端、自助服务终端等数据终端，统称为通用操作系统终端。通用操作系统终端采用的是Windows、Linux等主流操作系统。这些操作系统具备公开的标准的程序开发接口，英文名称为Application Programming Interface，即API。开发人员可以通过官方API文档，在操作系统层面调用程序接口，采集数据，并通过网络传输接口将数据放置在网络中传输。高压氧舱、生化分析仪、气管镜、内窥镜等智能医疗设备，在性质上属于微型工业控制系统，称为非通用操作系统终端。非通用操作系统终端，不对外开放开发接口，没有API可以调用。但是这些终端会通过某一种方式，将数据导出到某一台PC终端。我们可以将该PC终端作为探针程序的开发对象，调用相应官方API，采集数据并传输。探针数据流向图，如图4所示。

探针程序所采用的开发语言要根据具体的情况确定。如果数据终端是浏览器，开发语言采用JavaScript;数据终端是安卓手机App，开发语言采用Java;数据终端是Windows系列终端，开发语言优先采用C#。开发语言的选择没有硬性指标，要根据实际情况选择适合的语言。

4 最终成果——基于大数据技术的医院信息系统安全管理中心

功能、性能、安全是信息系统的构成三要素。其中安全是当今热点和难点，同时又是相对空白点。将大数据技术应用到医院信息系统安全领域，符合当今形势。前文中论述数据采集即探针技术和数据渠道的实现方法，下面讨论大数据技术的另外两个方面、数据选择和数据分析模型。这两方面内容不必从头做起，因为目前有非常好的模型可以借鉴，即网络安全等级保护2.0标准（以下简称等保2.0）。数据采集的对象，完全可以全盘借鉴等保2.0的网络结构、安全计算环境、安全区域边界等测评对象，针对这些测评对象，从身份鉴别、访问控制、安全审计、入侵防范、数据备份等安全角度抽取原始安全数据，这样操作简单高效。 数据分析模型的关键是全网唯一标识符和时间戳。全网唯一标识符可以对每一个安全对象进行标识和有效定位。时间戳标记安全事件发生的时间。标识符和时间戳联合起来，就可以对安全事件进行二维锁定。因为医院信息系统本身规模较小，同时相比银行、电信、电力、航空等领域信息系统，不容易引起国家级黑客组织的注意，安全压力不大。所以数据分析模型没必要太复杂，仅将全网唯一标识符和时间戳关联起来，针对勒索病毒、DDOS进攻等主流的安全威胁分析确认一下，就足够了。

在上述论述过程中，忽视了一个细节，就是信息格式变换，采集上来的数据，可能是视频、音频、图片或其他各种各样格式的数据。要将不同格式的数据转换成统一的数字或文字格式，需要做专门的数据提取。这种提取技术属于成熟的技术，请感兴趣的读者查阅相关资料，在此不赘述。

5 理论诞生于实践，理论还要回归实践

大数据理论是非常优秀的理论，是信息技术集大成之作。但不论多么优秀的理论，如果不能付诸实践，也只是水中月，镜中花，黄粱一梦而已。广大科研人员不仅要关注理论创新，同时更要关注理论实现，要将理论融入生产实践，用理论去指导生产实践，这样才能真正促进科技发展和人类进步。

参考文献：

[1] 冯丽.大数据技术解析及其安全建设研究[J].电脑知识与技术，2019，15（25）：13-14.

[2] 张杰宏.医院信息系统安全现状及缺陷[J].电脑知识与技术，2019，15（25）：15-17.

[3] 冯丽，王彩学，张杰宏，等.基于大数据分析技术的商业银行信息系统安全预警实施方案[J].电脑知识与技术，2020，16（23）：52-53.

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