医院信息平台整合中的数据安全策略

202X医院信息平台整合中的数据安全策略演讲人2025-12-16XXXX有限公司202X01医院信息平台整合中的数据安全策略02引言：医院信息平台整合的时代背景与数据安全的战略定位03医院信息平台整合中数据安全的战略意义与核心挑战04医院信息平台整合数据安全的核心策略体系05数据安全策略的实施保障与落地路径06未来趋势：医院信息平台数据安全的演进方向07结论：数据安全是医院信息平台整合的“压舱石”与“助推器”目录XXXX有限公司202001PART.医院信息平台整合中的数据安全策略XXXX有限公司202002PART.引言：医院信息平台整合的时代背景与数据安全的战略定位引言：医院信息平台整合的时代背景与数据安全的战略定位作为医疗信息化领域的实践者，我亲历了过去二十年医院信息化从“单点突破”到“系统互联”的演进历程。从最初的HIS（医院信息系统）、LIS（实验室信息系统）、PACS（影像归档和通信系统）等独立系统“各自为战”，到如今以电子病历为核心的医院信息平台逐步打破数据孤岛，整合已成为提升医疗服务效率、优化患者体验的必然选择。然而，数据在集中整合的过程中，其安全风险也随之呈几何级数增长——患者隐私泄露、医疗数据篡改、系统服务中断等事件，不仅可能引发法律纠纷，更会严重损害医院的公信力与患者的信任。在此背景下，数据安全不再仅仅是信息科的技术“附加项”，而是贯穿医院信息平台整合全生命周期的“核心命题”。正如我在某三甲医院信息平台整合项目中的深刻体会：当患者诊疗数据从分散的10余个系统汇聚到统一平台时，引言：医院信息平台整合的时代背景与数据安全的战略定位如何确保数据在传输、存储、使用、共享全流程的机密性、完整性与可用性，成为决定整合成败的关键。本文将从战略意义、核心挑战、策略体系、实施保障及未来趋势五个维度，系统阐述医院信息平台整合中的数据安全策略，为行业同仁提供可落地的实践参考。XXXX有限公司202003PART.医院信息平台整合中数据安全的战略意义与核心挑战医疗数据的特殊属性：高敏感、高价值、强关联医疗数据是所有数据类型中“敏感度最高、价值密度最大、关联性最强”的一类。从内容上看，其不仅包含患者的基本信息（姓名、身份证号、联系方式）、诊疗记录（病史、医嘱、检查结果）、影像资料（CT、MRI），还可能涉及基因数据、精神健康记录等极度隐私的信息；从价值上看，医疗数据是临床决策支持、医学研究创新、公共卫生管理的基础资源，例如通过分析海量病历数据可辅助罕见病诊断，通过区域医疗数据共享可提升突发传染病响应效率；从关联性上看，医疗数据涉及患者、医生、护士、检验技师、医保机构、科研单位等多方主体，任一环节的安全漏洞都可能引发连锁反应。我曾参与某省级区域医疗信息平台的建设，该平台汇聚了辖区内23家医院的医疗数据。在一次安全评估中发现，某基层医院因未对医生工作站进行严格的访问控制，导致一名实习医生可随意调取其他科室患者的住院记录——这不仅违反了《个人信息保护法》对敏感个人信息处理的“最小必要”原则，更可能因数据误用导致医疗纠纷。这一案例警示我们：医疗数据的特殊属性决定了其安全防护必须“如履薄冰”，任何疏忽都可能造成不可逆的后果。整合场景下的数据安全风险图谱医院信息平台整合的本质是“数据流动与共享”，而流动范围的扩大、共享主体的增多，必然带来新的安全风险。结合实践经验，我将整合场景下的风险归纳为三类：整合场景下的数据安全风险图谱数据集中带来的“单点故障”风险传统医院系统中，数据分散存储于各子系统，风险点相对分散；整合后，核心数据（如电子病历、患者主索引）集中存储于统一平台，一旦平台遭受攻击（如勒索病毒、DDoS攻击），可能导致全院数据瘫痪。例如，2022年某南方医院因信息平台遭勒索病毒攻击，导致门诊挂号、检查检验等系统停摆48小时，直接经济损失超千万元，社会影响恶劣。整合场景下的数据安全风险图谱跨系统接口的安全脆弱性平台整合需通过接口实现不同系统间的数据交互（如HIS与PACS的接口、平台与区域医疗云的接口）。接口设计若存在认证缺失、参数未校验、加密强度不足等问题，易成为黑客攻击的“入口”。我曾遇到某医院因接口未做访问频率限制，导致外部攻击者通过暴力破解方式批量获取患者数据，最终不得不暂停接口服务并重新开发。整合场景下的数据安全风险图谱多角色权限管理的复杂性整合平台涉及用户角色多样：医生需查看患者完整诊疗记录，护士可录入医嘱和生命体征，行政人员仅能访问脱敏后的统计数据，第三方合作方（如检验外包机构）需调取特定检查结果。若权限划分不清（如未实现“三权分立”：审批、执行、审计分离），易发生“越权访问”或“权限滥用”。例如，某医院曾发生信息科人员利用权限便利，非法获取明星患者病历并出售给媒体的事件，严重损害了医院声誉。数据安全对医院战略发展的核心价值数据安全与医院发展“唇齿相依”：从患者信任角度看，数据安全是患者选择医院的重要依据——2023年《中国患者医疗数据隐私认知调查报告》显示，82%的患者会优先选择数据安全保护措施完善的医院；从合规经营角度看，《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》及《医疗健康数据安全管理规范》等法律法规对医疗数据处理提出了严格要求，违规最高可处千万元罚款；从数字化转型角度看，只有确保数据安全，医院才能放心利用大数据、AI等技术开展智慧服务，例如通过分析脱敏后的患者数据优化诊疗流程，提升医疗质量。XXXX有限公司202004PART.医院信息平台整合数据安全的核心策略体系医院信息平台整合数据安全的核心策略体系面对上述挑战，医院信息平台整合的数据安全策略必须构建“技术防护为基、管理机制为纲、合规框架为界”的三位一体体系。结合多个项目的实践经验，我将该体系拆解为可落地的具体策略。技术体系：构建“全生命周期、多层次”防护屏障技术是数据安全的“第一道防线”，需覆盖数据从“产生”到“销毁”的全生命周期，并针对不同场景部署多层次防护措施。技术体系：构建“全生命周期、多层次”防护屏障数据加密技术：从传输到存储的全链路加密数据加密是防止数据泄露的“核心手段”，需实现“传输中安全、存储中安全”。-传输加密：采用TLS1.3协议对平台内外所有数据传输通道（如API接口、数据交换平台）进行加密，确保数据在传输过程中不被窃听或篡改。例如，在区域医疗平台与医院间数据传输时，可使用双向证书认证（MutualAuthentication）验证双方身份，防止中间人攻击。-存储加密：对静态数据采用“透明加密+文件加密”双重防护。透明加密（如使用Linux内核的dm-crypt模块）对数据库文件实时加密，不影响业务系统运行；文件加密（如使用AES-256算法）对重要文档（如病历PDF、影像DICOM文件）进行加密存储，密钥由硬件安全模块（HSM）统一管理，避免密钥泄露。技术体系：构建“全生命周期、多层次”防护屏障数据加密技术：从传输到存储的全链路加密-密钥管理：建立“集中式密钥管理+分级授权”机制，由HSM负责密钥的生成、存储、轮换，不同级别数据使用不同密钥，且密钥访问需经双人审批。例如，患者主索引数据密钥的启用需信息科负责人与审计人员同时授权。技术体系：构建“全生命周期、多层次”防护屏障访问控制机制：基于“身份-权限-行为”的动态管控访问控制是防止“未授权访问”的关键，需构建“身份认证-权限分配-行为审计”的全流程管控。-多因素认证（MFA）：对平台所有用户（包括内部员工、第三方合作方）实施“密码+动态口令/生物识别”的双重认证。例如，医生登录EMR系统时，除输入密码外，还需通过指纹或手机动态口令验证；第三方人员访问接口时，需使用USBKey+短信验证码。-最小权限原则与RBAC模型：基于角色访问控制（RBAC）模型，按“岗位职责”分配权限，避免“权限过度”。例如，将医生角色细分为“主治医生”“实习医生”，主治医生可查看本科室所有患者病历，实习医生仅能查看带教老师分配的病历；护士角色仅能录入医嘱和生命体征，无权限修改病历。技术体系：构建“全生命周期、多层次”防护屏障访问控制机制：基于“身份-权限-行为”的动态管控-动态权限调整：结合“时间+地点+设备”等上下文信息动态调整权限。例如，医生在工作时间（8:00-18:00）、院内IP地址、医院指定设备上可访问完整病历，但在非工作时间或通过个人设备登录时，仅能查看脱敏后的摘要信息。技术体系：构建“全生命周期、多层次”防护屏障数据脱敏与隐私保护：平衡数据利用与隐私安全医疗数据在科研、教学、统计分析等场景中需“去标识化”使用，数据脱敏是实现这一目标的核心技术。-静态脱敏：对测试环境、培训环境的数据使用“irreversiblemasking（不可逆脱敏）”，例如将姓名替换为“张”，身份证号替换为“110123X”，手机号替换为“1385678”。-动态脱敏：对生产环境的数据使用“reversiblemasking（可逆脱敏）”，根据用户权限实时返回脱敏结果。例如，行政人员查询患者数据时，系统自动隐藏身份证号、家庭住址等敏感字段；仅当患者本人或经授权的医生查询时，才显示完整信息。技术体系：构建“全生命周期、多层次”防护屏障数据脱敏与隐私保护：平衡数据利用与隐私安全-隐私计算：在数据共享场景中应用联邦学习、安全多方计算（MPC）等技术，实现“数据可用不可见”。例如，多医院联合开展糖尿病研究时，各医院数据不出本地，通过联邦学习模型训练，仅共享模型参数而非原始数据，既保护患者隐私，又实现科研价值。4.安全审计与威胁监测：构建“事前预警-事中阻断-事后追溯”闭环安全审计与威胁监测是数据安全的“免疫系统”，需实现对异常行为的实时发现与快速响应。-全操作日志审计：对平台所有操作（如数据查询、修改、删除、导出）进行日志记录，包含“谁、在何时、何地、通过何种设备、做了什么操作”，日志保存期限不少于6年。例如，当某医生在凌晨3点批量下载患者数据时，系统会自动记录并触发告警。技术体系：构建“全生命周期、多层次”防护屏障数据脱敏与隐私保护：平衡数据利用与隐私安全-异常行为检测：基于机器学习构建用户行为画像，识别偏离正常模式的行为。例如，通过分析某医生的日常访问习惯（通常在工作时间访问本科室患者数据），若系统检测到其突然访问其他科室的罕见病病例，可判定为异常并触发二次认证。-威胁情报联动：接入国家级（如国家网络安全威胁情报库）、行业级（如医疗安全联盟威胁情报平台）威胁情报，对恶意IP、恶意域名、新型攻击手段进行实时拦截。例如，当检测到来自某恶意IP的登录尝试时，系统自动封禁该IP并启动应急响应。技术体系：构建“全生命周期、多层次”防护屏障灾备与恢复能力：确保数据可用性与业务连续性数据灾备是应对“极端事件”的最后防线，需确保在数据丢失或系统故障时快速恢复。-数据备份策略：采用“本地备份+异地备份+云备份”三级备份机制。本地备份（如使用磁盘阵列）实现分钟级数据恢复；异地备份（如同步至异地数据中心）应对火灾、地震等物理灾难；云备份（如备份至医疗云）提供弹性扩展能力。-应急响应预案：制定《数据安全事件应急处置手册》，明确不同事件（如数据泄露、勒索攻击、系统故障）的响应流程、责任分工和处置时限。例如，发生数据泄露时，需在1小时内启动预案，2小时内通知受影响患者，24小时内向监管部门报告。-容灾演练：每半年组织一次容灾演练，模拟“主数据中心宕机”“数据损坏”等场景，验证备份数据的可用性和恢复流程的有效性。例如，某医院通过演练发现异地备份数据存在延迟，随后调整备份策略，将RTO（恢复时间目标）从4小时缩短至30分钟。管理机制：从“技术防护”到“体系化治理”的升级技术是“硬约束”，管理是“软保障”。仅有技术防护而无管理机制，数据安全如同“无源之水”。结合医院管理特点，需构建“组织架构-制度流程-人员能力”三位一体的管理机制。管理机制：从“技术防护”到“体系化治理”的升级组织架构：建立“决策-执行-监督”三级责任体系-数据安全委员会：由院长任主任，分管副院长、信息科、医务科、护理部、保卫科等部门负责人组成，负责数据安全战略制定、资源协调、重大事件决策。例如，委员会每季度召开会议，审议数据安全风险评估报告，批准年度安全预算。-信息科专职安全团队：设立数据安全工程师岗位，负责技术防护的日常运维（如加密策略配置、漏洞修复、威胁监测），团队规模应与医院数据体量匹配（如500张床位以上医院至少配置2名专职安全工程师）。-科室数据安全联络员：在各临床、医技科室设立1-2名联络员（通常由科室骨干兼任），负责本科室数据安全问题的反馈、安全措施的落地（如督促医护人员规范操作）和事件上报。管理机制：从“技术防护”到“体系化治理”的升级制度流程：构建“全流程、可落地”的管理规范制度是“行动指南”，需覆盖数据全生命周期，并明确“谁来做、怎么做、做到什么标准”。-数据分类分级管理制度：根据数据敏感度将数据分为“公开数据、内部数据、敏感数据、核心数据”四级，并采取差异化保护措施。例如，公开数据（如医院简介、科室设置）可自由访问；内部数据（如员工信息）仅院内员工可访问；敏感数据（如患者病历）需经授权访问；核心数据（如患者主索引）需加密存储且双人审批。-数据生命周期管理制度：明确数据产生（如患者入院建档）、传输（如跨科室共享）、存储（如归档备份）、使用（如科研分析）、销毁（如超过保存期限）各环节的安全要求。例如，数据销毁时需采用“物理销毁（如硬盘粉碎）或逻辑销毁（如数据覆写）”，确保数据无法恢复。管理机制：从“技术防护”到“体系化治理”的升级制度流程：构建“全流程、可落地”的管理规范-第三方安全管理：对合作方（如软件开发商、云服务商、数据服务商）实行“准入-评估-退出”全流程管理。准入时审核其安全资质（如ISO27001认证）、签署数据安全协议；合作中定期开展安全评估（每季度至少一次）；退出时要求其删除医院数据并提供销毁证明。管理机制：从“技术防护”到“体系化治理”的升级人员能力：打造“懂业务、懂技术、懂管理”的复合型团队人是数据安全的“最关键因素”，需通过培训、考核、激励提升全员安全意识与能力。-专业培训：针对不同角色开展分层培训。对管理层，培训数据安全战略与合规要求；对技术人员，培训安全技术（如渗透测试、应急响应）与标准；对一线员工，培训安全操作规范（如密码管理、防钓鱼邮件）与案例警示。例如，某医院每月组织一次“安全小课堂”，通过真实案例讲解“如何防范U盘病毒”“如何识别钓鱼邮件”。-意识培养：通过“安全宣传周”“安全知识竞赛”“模拟钓鱼演练”等活动，将安全意识融入日常工作。例如，在“安全宣传周”期间，医院内网推送《数据安全手册》，门诊大厅播放安全宣传视频，提高患者与员工的安全认知。管理机制：从“技术防护”到“体系化治理”的升级人员能力：打造“懂业务、懂技术、懂管理”的复合型团队-考核激励：将数据安全纳入员工绩效考核，对表现优异者（如主动报告安全隐患、成功阻止安全事件）给予奖励，对违规操作（如泄露密码、越权访问）进行问责。例如，某医院将数据安全考核占比为绩效考核的15%，连续三年无安全事件的科室可评选“安全示范科室”并给予奖金。合规框架：以法律法规为基石，构建合规性保障医疗数据安全需严格遵循法律法规与行业标准，避免“合规风险”。结合最新法规要求，需重点关注以下内容：合规框架：以法律法规为基石，构建合规性保障国家法律法规的遵循与落地-《网络安全法》：落实“网络安全等级保护制度”（等保2.0），医院信息平台需达到三级等保要求，包括物理安全、网络安全、主机安全、应用安全、数据安全等10个层面的测评。例如，某医院在等保测评中发现“未对登录失败进行阻断”的漏洞，随后部署了登录失败次数限制与账户锁定机制。-《数据安全法》：建立数据安全风险评估制度，每年至少开展一次数据安全风险评估，识别数据处理活动中的风险并采取整改措施。例如，评估中发现“第三方接口未加密传输数据”的风险，立即要求合作方升级接口协议。-《个人信息保护法》：遵循“告知-同意”原则，处理患者个人信息前需明确告知处理目的、方式、范围，并获得患者同意。例如，医院使用患者数据开展科研时，需签署《知情同意书》，明确数据用途与保密措施。010302合规框架：以法律法规为基石，构建合规性保障行业标准的对标与超越-医疗行业标准：遵循《医疗健康数据安全管理规范》（GB/T42430-2023）、《电子病历基本架构与数据标准》（WS/T500-2016）等标准，规范数据的采集、存储、共享与使用。例如，按照电子病历标准，病历数据需包含“病历眉栏、主诉、现病史”等28个必填项，并采用标准数据格式（如XML、JSON）。-国际标准借鉴：参考ISO27799《健康信息安全管理体系》、NISTSP800-66《个人信息保护指南》等国际标准，提升数据安全管理水平。例如，借鉴ISO27799的“风险治理框架”，建立医院数据风险评估模型，量化风险等级并制定处置优先级。XXXX有限公司202005PART.数据安全策略的实施保障与落地路径数据安全策略的实施保障与落地路径再完善的策略，若无法落地也只是“空中楼阁”。结合多个项目的实施经验，数据安全策略的落地需遵循“分阶段推进、资源保障、破解难题”的路径。分阶段实施规划：从“顶层设计”到“全面落地”数据安全建设非一蹴而就，需结合医院实际情况分阶段推进，避免“一刀切”。1.现状评估阶段（1-3个月）：摸清家底，找准风险-数据资产梳理：通过访谈、系统日志分析等方式，全面梳理医院数据资产，包括数据类型、存储位置、流向、负责人等，形成《数据资产清单》。例如，某医院通过梳理发现，检验数据同时存储在LIS系统和EMR系统中，存在数据不一致风险。-风险评估：采用威胁建模（如STRIDE模型：Spoofing身份欺骗、Tampering篡改、Repudiation抵赖、Informationdisclosure信息泄露、Denialofservice拒绝服务、Elevationofprivilege权限提升）识别数据资产的脆弱性与威胁，形成《风险评估报告》。例如，识别出“医生工作站未实施MFA”的脆弱性，威胁为“账号被盗用”，风险等级为“高”。分阶段实施规划：从“顶层设计”到“全面落地”-差距分析：对标等保2.0、法律法规及行业标准，分析当前数据安全防护与目标的差距，形成《差距分析报告》，明确改进优先级。例如，差距分析发现“数据备份策略不完善”，需优先解决。分阶段实施规划：从“顶层设计”到“全面落地”方案设计阶段（2-4个月）：定制化架构规划-技术架构设计：基于差距分析结果，设计数据安全技术架构，包括加密方案、访问控制模型、审计系统等，确保与医院现有IT系统兼容。例如，某医院在设计中考虑到“老旧系统无法支持TLS1.3”，采用“协议适配器”实现新旧系统加密协议的转换。-管理制度设计：结合医院组织架构，设计数据安全管理制度流程，如《数据分类分级管理办法》《第三方安全管理办法》等，明确责任分工与操作流程。-合规路径设计：制定合规实施路线图，明确等保测评、数据出境安全评估等关键节点的完成时限。例如，计划6个月内完成等保三级测评，12个月内完成数据安全风险评估。分阶段实施规划：从“顶层设计”到“全面落地”方案设计阶段（2-4个月）：定制化架构规划3.试点验证阶段（3-6个月）：典型场景先行，迭代优化-试点范围选择：优先选择数据量大、风险高的科室或系统进行试点，如肿瘤科（患者隐私敏感度高）、影像科（数据量大）、EMR系统（核心业务系统）。-效果验证：通过渗透测试、压力测试、安全审计等方式验证方案有效性。例如，对试点科室的访问控制策略进行渗透测试，模拟“越权访问”“账号盗用”等攻击，验证防护措施的有效性。-问题迭代：根据试点反馈优化技术与流程。例如，试点中发现“动态脱敏规则过于严格，影响医生工作效率”，随后调整规则，对“查阅本人主管患者数据”的场景允许查看部分敏感字段。分阶段实施规划：从“顶层设计”到“全面落地”方案设计阶段（2-4个月）：定制化架构规划4.全面推广阶段（6-12个月）：全院覆盖，资源保障-资源保障：确保预算投入（通常占信息化总预算的15%-20%）、技术团队扩充（可引入第三方安全服务团队补充专业能力）、硬件设备采购（如HSM、防火墙等）。-培训宣贯：开展全员覆盖的安全培训，通过线上课程（如医院内网学习平台）、线下实操（如模拟演练）、案例警示（如播放安全事件视频）等方式，确保员工理解并掌握安全规范。-监督考核：建立月度安全检查机制，由数据安全委员会组织信息科、医务科等部门对各科室数据安全落实情况进行检查，结果纳入绩效考核。分阶段实施规划：从“顶层设计”到“全面落地”持续优化阶段（长期）：动态调整，能力升级No.3-定期复评：每年度开展一次数据安全评估与审计，评估安全策略的有效性，识别新的风险点（如新技术应用带来的风险）。-技术迭代：跟踪新兴安全技术（如AI驱动安全、零信任架构），适时引入医院信息系统。例如，某医院引入零信任架构后，实现了“永不信任，始终验证”，进一步降低了内部威胁风险。-合规更新：及时跟进法律法规与标准的变化（如《生成式AI服务管理暂行办法》对医疗数据使用的新要求），调整安全策略，确保持续合规。No.2No.1关键成功要素：破解落地难题的实践思考在数据安全策略落地过程中，常会遇到“领导不支持、安全与效率冲突、第三方合作难”等问题，结合实践经验，提出以下解决思路：关键成功要素：破解落地难题的实践思考领导层支持：将数据安全纳入“一把手”工程数据安全涉及跨部门协作、资源投入，需领导层牵头推动。可通过“数据说话”争取支持：用行业案例（如数据泄露事件导致的损失）说明安全投入的必要性，用成本效益分析（如安全投入vs数据泄露损失）证明安全的价值。例如，某医院通过测算发现，投入50万元建设数据安全体系，可避免潜在的数据泄露损失（平均每起事件损失超500万元），最终获得院长在预算与政策上的全力支持。关键成功要素：破解落地难题的实践思考安全与效率的平衡：避免“为了安全而牺牲业务”安全措施需“嵌入业务流程”而非“增加业务负担”。例如，将MFA认证与医生登录EMR系统的流程整合，避免医生重复登录；将数据脱敏规则嵌入查询系统，实现“自动脱敏，无需手动操作”。某医院通过优化安全流程，使医生查询病历的时间从平均30秒缩短至15秒，既保障了安全，又提升了效率。关键成功要素：破解落地难题的实践思考第三方合作的风险管控：选择“懂医疗、懂安全”的合作伙伴第三方合作是数据安全的高风险环节，需严格筛选合作伙伴。可通过“资质审核+现场考察+试用评估”的方式选择合作伙伴：审核其医疗行业经验（如是否有医院项目案例）、安全认证（如ISO27001、等级保护认证）；现场考察其安全管理制度与技术能力；通过小规模试用评估其数据安全保护水平。例如，某医院在选择云服务商时，优先考虑有三级等保认证、医疗数据加密经验的厂商，并在合同中明确“数据泄露赔偿责任”。XXXX有限公司202006PART.未来趋势：医院信息平台数据安全的演进方向未来趋势：医院信息平台数据安全的演进方向随着医疗信息化的深入与技术的快速发展，医院信息平台数据安全将呈现“智能化、主动化、全域化”的趋势。技术趋势：从“被动防御”到“主动智能”-AI驱动的安全运营：通过AI技术实现威胁的“智能检测、自动响应、预测预警”。例如，利用机器学习分析历史攻击数据，预测未来可能发生的攻击类型；利用SOAR（安全编排自动化与响应）平台自动处置“钓鱼邮件”“恶意软件”等常见事件，将响应时间从小时级缩短至分钟级。-区块链技术的应用：利用区块链的“不可篡改、可追溯”特性，构建医疗数据溯源与共享的可信机制。例如，将患者诊疗数据上链，记录数据的访问、修改、共享记录，确保数据流转全程可追溯；在区域医疗平台中，通过区块链实现多医院数据共享的“信任背书”，避免数据篡改。技术趋势：从“被动防御”到“主动智能”-零信任架构（ZeroTrust）的落地：从“边界防护”转向“身份可信”，默认“不信任任何用户、设备、网络”，对所有访问请求进行严格验证。例如，医生访问患者数据时，需通过身份认证、设备认证、上下文认证等多重验证，即使在内网环境中也需验证权限。管理趋势：从“合规驱动”到“价值驱动”-数据安全能力成熟度模型（DSMM