作者：小编 日期：2025-03-15 07:28:56 点击数：
数据安全问题也日益凸显，Verizon Business发布的《2024年数据泄露调查报告》中显示，在安全事件当中，有1/3的泄漏事件涉及勒索软件或其他形式的敲诈手段，报告还显示，这些事件确认占比中，医疗健康行业占88.5%。
中国信通院发布的《2020数字医疗：疫情防控期间网络安全风险研究报告》显示，受调查的医疗单位中近三成存在数据资产泄露风险，有7080家单位使用存在公开漏洞的低版本组件服务，占全部观测对象的44.39%，数据泄露与勒索病毒攻击已成为医疗行业突出且迫切需要解决的问题。
数字化转型已渗透到医疗体系的各个业务领域，如病历电子化、医院上云、远程问诊等。同时，“云、大、物、移、智”等新概念、新方法、新技术在医疗行业的广泛应用，产生了海量的各类健康医疗数据，加大了保护数据的难度。
医疗数据随着网络和应用互联互通，在远程医疗、临床研究、学术交流、器械维护等应用场景中，数据流动交换频繁，涉及多类数据和人员角色，数据的权限管控实施复杂。
医疗数据不同于其他大部分行业“只有海量数据603138）才具有价值”，医疗行业的单条数据价值就非常高，极少量医疗数据泄露也会造成极大影响。
为了有效保护医疗数据资产，防范数据安全风险，必须具备一双数据安全的“金睛火眼”，精准识别、洞悉各类数据资产及其潜在风Kaiyun平台官方险，从而构建坚实的数据安全防线。
任子行300311）数据安全分类分级系统，通过结合医疗机构的实际业务需求，制定Kaiyun平台官方符合医疗行业特点的数据分类分级识别模板，并针对不同医疗机构的具体业务场景，如体检报告数据的使用管理、涉及特殊疾病诊疗的科研数据管理等，进一步细化分类分级识别模板，可以快速精准识别海量医疗数据，协助医疗机构建立数据安全精准防护措施。
同时智能分类分级系统通过与医疗数据流动交换的各个环节深度融合，识别举措、持续覆盖医疗数据的全生命周期过程，纵使数据在流动交换中类别和级别等安全特性发生了72般变化，也逃不过智能分类分级系统的“金睛火眼”。
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