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行業(yè)解決方案
技術(shù)解決方案
醫(yī)院AI數(shù)據(jù)分類分級(jí)解決方案
引入大模型技術(shù)，賦能醫(yī)院醫(yī)療數(shù)據(jù)分類分級(jí)工作，優(yōu)化數(shù)據(jù)分類分級(jí)識(shí)別效率和準(zhǔn)確率，實(shí)現(xiàn)對(duì)全院數(shù)據(jù)資產(chǎn)梳理，建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)地圖。同時(shí)建立數(shù)據(jù)為核心安全防護(hù)措施，平衡業(yè)務(wù)發(fā)展和安全防護(hù)之間的沖突，賦能醫(yī)院數(shù)字化全面轉(zhuǎn)型
方案咨詢《數(shù)據(jù)安全法》《個(gè)人信息保護(hù)法》《醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)安全管理辦法》等法規(guī)落地，醫(yī)療機(jī)構(gòu)在數(shù)據(jù)安全工作面臨強(qiáng)監(jiān)管。醫(yī)院內(nèi)部承載患者隱私數(shù)據(jù)（如基因、病史、診療記錄）及敏感業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)（如財(cái)務(wù)、科研資料），這些數(shù)據(jù)分散在不同的服務(wù)器上，既有敏感數(shù)據(jù)，也有非敏感數(shù)據(jù)，如何對(duì)這些數(shù)據(jù)展開(kāi)差異化管控是醫(yī)院面臨的挑戰(zhàn)。在此背景下，對(duì)醫(yī)療內(nèi)部數(shù)據(jù)展開(kāi)分類分級(jí)工作，成為平衡合規(guī)性、安全性、創(chuàng)新性的首要選項(xiàng)
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缺少可參考的數(shù)據(jù)分類分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)
《數(shù)據(jù)安全法》《個(gè)人信息保護(hù)法》及衛(wèi)健行業(yè)規(guī)范對(duì)數(shù)據(jù)分類分級(jí)工作重要性指出，多維度合規(guī)要求存在交叉，沒(méi)有統(tǒng)一的分類分級(jí)規(guī)范，分類分級(jí)工作難以推進(jìn)
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數(shù)據(jù)復(fù)雜，數(shù)據(jù)梳理困難
承載數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)種類繁多，傳統(tǒng)通過(guò)人工和規(guī)則進(jìn)行數(shù)據(jù)分類分級(jí)，投入成本巨大，并且數(shù)據(jù)分類分級(jí)的效率、識(shí)別率和準(zhǔn)確率無(wú)法保障
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數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)缺乏細(xì)化管控支撐
數(shù)據(jù)調(diào)用、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中存在嚴(yán)苛管理和粗放管理等一刀切的方式，難以聚焦敏感數(shù)據(jù)制定安全防護(hù)措施，限制數(shù)據(jù)價(jià)值釋放。
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明確分類分級(jí)框架
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自動(dòng)化數(shù)據(jù)抽取
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恒腦安全垂域大模型賦能
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明確分類分級(jí)框架
基于安恒信息醫(yī)院數(shù)據(jù)安全分類分級(jí)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)積累，貼合國(guó)家合規(guī)要求、行業(yè)合規(guī)要求、組織建設(shè)需求，搭建匹配現(xiàn)狀所需的數(shù)據(jù)分類分級(jí)邏輯框架，滿足數(shù)據(jù)分類分級(jí)要求
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自動(dòng)化數(shù)據(jù)抽取
自動(dòng)掃描數(shù)據(jù)庫(kù)元數(shù)據(jù)信息，在授權(quán)場(chǎng)景下進(jìn)行數(shù)據(jù)抽樣，自動(dòng)將抽取的元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)樣例、數(shù)據(jù)分類分級(jí)邏輯框架推送給安全垂域大模型，為AI數(shù)據(jù)分類分級(jí)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐
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恒腦安全垂域大模型賦能
利用安全垂域大模型具備的分類分級(jí)智能體實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)分類分級(jí)邏輯框架理解、元數(shù)據(jù)深度思考推理，輸出數(shù)據(jù)分類分級(jí)后的資產(chǎn)目錄，提升數(shù)據(jù)識(shí)別的準(zhǔn)確率和效率
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數(shù)據(jù)資產(chǎn)全局把控
場(chǎng)景：針對(duì)全網(wǎng)數(shù)據(jù)資產(chǎn)分布狀態(tài)、數(shù)據(jù)類別、數(shù)據(jù)級(jí)別進(jìn)行梳理，掌握數(shù)據(jù)表數(shù)量、字段數(shù)量、敏感字段數(shù)量，清晰掌控?cái)?shù)據(jù)資產(chǎn)的級(jí)別和類別信息，摸清數(shù)據(jù)資產(chǎn)家底
方案：通過(guò)安恒恒腦安全垂域大模型系統(tǒng)賦能安恒AiSort數(shù)據(jù)安全分級(jí)及風(fēng)險(xiǎn)管理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的自動(dòng)盤(pán)點(diǎn)和數(shù)據(jù)分類分級(jí)識(shí)別，輸出數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄，并通過(guò)大屏清晰掌控?cái)?shù)據(jù)資產(chǎn)的級(jí)別和類別信息，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)地圖構(gòu)建
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AI賦能數(shù)據(jù)治理
場(chǎng)景：醫(yī)院匯集大量業(yè)務(wù)和個(gè)人信息數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)系統(tǒng)和涉及的開(kāi)發(fā)廠商眾多，匯聚的數(shù)據(jù)字段質(zhì)量參差不齊，部分字段缺乏注釋信息，難以判斷存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)內(nèi)容，難以制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)難以互通，數(shù)據(jù)利用率低下
方案：針對(duì)數(shù)據(jù)表中缺失的數(shù)據(jù)字段注釋信息，通過(guò)恒腦安全垂域大模型結(jié)合字段內(nèi)容對(duì)數(shù)據(jù)字段進(jìn)行推理和解讀，解讀后的數(shù)據(jù)字段釋義用于完善數(shù)據(jù)字段注釋內(nèi)容，賦能醫(yī)院制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、流程和規(guī)范，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量
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AI賦能安全防護(hù)
場(chǎng)景： 建設(shè)完成的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)安全只能對(duì)惡意攻擊行為進(jìn)行監(jiān)測(cè)和阻斷，以正常的訪問(wèn)行為通過(guò)基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)安全檢查后，越權(quán)查看敏感數(shù)據(jù)或進(jìn)行大量數(shù)據(jù)下載行為都無(wú)法進(jìn)行安全防護(hù)，導(dǎo)致內(nèi)部數(shù)據(jù)泄露
方案：已經(jīng)梳理完成的分類分級(jí)結(jié)果同步給安全防護(hù)設(shè)備，聚焦于敏感數(shù)據(jù)本身，制定細(xì)化的安全管控措施，細(xì)化訪問(wèn)敏感數(shù)據(jù)的權(quán)限，保障敏感數(shù)據(jù)安全、合規(guī)的使用，確保數(shù)據(jù)的全面安全保護(hù)
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安恒AiSort數(shù)據(jù)安全分級(jí)及風(fēng)險(xiǎn)管理平臺(tái)
智能化、流程化、開(kāi)放化的數(shù)據(jù)分類分級(jí)工具，通過(guò)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、有監(jiān)督學(xué)習(xí)、大模型等算法，快速完成數(shù)據(jù)分類分級(jí)工作，同時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)分類分級(jí)結(jié)果賦能
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安恒恒腦安全垂域大模型系統(tǒng)
引入智能體核心技術(shù)框架、MoE架構(gòu)，根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)和字段間的邏輯關(guān)系，推斷字段的具體用途和敏感度，提高數(shù)據(jù)分類分級(jí)的準(zhǔn)確性和自動(dòng)化水平
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