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文档简介
临床实验室网络安全管理实践专家共识总结202601CONTENTS02030405共识背景与制订方法网络安全防护体系第三方与全生命周期管理数据安全与身份认证人工智能安全风险06风险评估与持续监控07应急响应与短期预案08长期预案与数据恢复共识背景与制订方法数智化风险攀升缺乏实践指导德尔菲法函询临床实验室的数智化程度不断提高,使其成为整个医疗系统中遭受网络攻击的主要目标之一。目前,国内临床实验室对网络安全的重视程度不足,缺乏可指导实践的指南共识。采用德尔菲法对意见共识组专家进行函询,经过2轮调查,形成共识终稿。共识背景与制订方法网络安全防护体系010203三层防护体系网络分区隔离分级预防措施实验室应部署物理、技术、管理3个层面的网络安全防护体系。实施严格的网络分区与访问控制。建议将检验仪器设备网、LIS服务器网与医院办公网进行逻辑或物理隔离,并在边界部署防火墙或网闸。不同级别的医疗机构应根据信息化建设水平及业务规模,制订相应的网络安全预防措施。网络安全防护体系第三方与全生命周期管理必须规范第三方供应商的远程接入行为,应强制使用安全的虚拟专用网络通道或专用堡垒机。医疗器械制造商应主动承担设备网络安全改进责任,构建覆盖评估、开发、运维到退役的全生命周期管控体系。医疗机构应加强对医疗数据共享、调用的安全管理,明确不同安全级别医疗数据的加密传输要求。远程维护规范全生命周期管控数据共享安全第三方与全生命周期管理数据安全与身份认证123数据安全与身份认证可遵循“3-2-1”规则对LIS数据进行备份,使用2种不同形式的媒介保存3个备份,其中1份离线保存。建议采用“复杂密码+多因素身份验证”机制强化身份认证安全,避免依赖单一账号密码。加强数据的全生命周期安全管理。对存储和传输的患者敏感数据进行加密,严格限制批量导出权限。三二一备份原则多因素身份验证数据全周期管理人工智能安全风险人工智能安全风险新型安全风险联邦学习降险模型透明可信针对人工智能带来的新型安全风险,应在技术应用前开展安全风险评估,加强数据脱敏和访问权限控制。可采用联邦学习在医疗机构的本地数据上进行训练,同时采取数据脱敏、访问权限控制等隐私保护措施。增强人工智能模型的透明度及可解释性,有助于提高模型应用的可信度,并辅助察觉模型是否被恶意篡改。风险评估与持续监控01.02.03.风险评估和持续监控是预防网络攻击的核心环节,需要系统识别易受攻击的数字资产。临床实验室设备或系统的任何变更行为均可能引入网络安全风险,需要提前开展风险评估和模拟测试。鉴于网络犯罪手段持续演化,相关的安全检测系统与工具必须迭代更新并定期接受测试。核心预防环节变更风险评估工具迭代测试风险评估与持续监控应急响应与短期预案应急响应与短期预案组建包含检验专家与信息技术专家等成员的跨学科实验室网络攻击应急响应小组,负责协调人员及落实应急预案。跨学科应急组保证在离线介质或物理隔离的备用终端中存储电子版“检测申请表”应对短期及长期网络瘫痪。检测申请预案对于样本接收,应安排专职人员核查样本信息,包括核对唯一患者标识符及送检科室等。样本接收核查长期预案与数据恢复010203长期预案与数据恢复建议搭建一套“本地化LIS”,实现非联网状态下的样本登记与结果传输,减少人为错误。实验室应在离线介质或物理隔离的备用终端中存储电子“样本报告单”模板,结果输入需双
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