基于AI异常检测的医疗大数据平台实时入侵防御系统设计

王菲菲 （ 浙江省智能诊疗设备制造业创新中心 ）

Abstract

随着信息技术在医疗领域的飞速发展，医疗大数据平台凭借其对海量医疗数据的整合与分析能力，成为 现代医疗体系的关键组成部分。这些平台涵盖电子病历、影像数据等多源信息，助力精准医疗与医学研究。然而，医 疗大数据平台面临着严峻的安全挑战。一方面，医疗数据包含大量敏感隐私信息，易成为黑客攻击目标，数据泄露会 侵犯患者权益，甚至危及生命。另一方面，数据的完整性和可用性关乎医疗服务正常运行，传统入侵防御方法难以应 对复杂多变的攻击手段，存在检测效率低、误报漏报等问题。基于此，本文针对基于AI异常检测的医疗大数据平台实 时入侵防御系统展开深入分析。先阐述AI异常检测技术基础，剖析医疗大数据平台安全需求与挑战，进而设计相应的 入侵防御系统架构并介绍各模块功能，提出数据预处理、模型训练等优化策略。本文以期通过这些研究，提升医疗大 数据平台的安全性，有效防范入侵行为，为医疗行业稳定发展提供可靠的安全保障。

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