为应对医疗数据面临的内外部爬取威胁,构建了一套基于用户和实体行为分析(User and Entity Behavior Analytics,UEBA)的协同防护体系。该体系通过建立用户与实体的动态行为基线,并融合流量异常、异地登录、高频访问等多维度特征,实现了...为应对医疗数据面临的内外部爬取威胁,构建了一套基于用户和实体行为分析(User and Entity Behavior Analytics,UEBA)的协同防护体系。该体系通过建立用户与实体的动态行为基线,并融合流量异常、异地登录、高频访问等多维度特征,实现了对外部恶意数据爬取与内部数据窃取行为的有效识别。在医院OA、互联网挂号及医院信息系统(Hospital Information System, HIS)中的实践证明,该体系成功识别了多起外部渗透与内部违规事件,显著增强了系统对数据泄露风险的主动防御能力。证明基于UEBA的防护体系可系统化地应对医疗场景下的数据爬取威胁,为智慧医院信息安全建设提供可复制、可推广的实践路径。展开更多
文摘为应对医疗数据面临的内外部爬取威胁,构建了一套基于用户和实体行为分析(User and Entity Behavior Analytics,UEBA)的协同防护体系。该体系通过建立用户与实体的动态行为基线,并融合流量异常、异地登录、高频访问等多维度特征,实现了对外部恶意数据爬取与内部数据窃取行为的有效识别。在医院OA、互联网挂号及医院信息系统(Hospital Information System, HIS)中的实践证明,该体系成功识别了多起外部渗透与内部违规事件,显著增强了系统对数据泄露风险的主动防御能力。证明基于UEBA的防护体系可系统化地应对医疗场景下的数据爬取威胁,为智慧医院信息安全建设提供可复制、可推广的实践路径。
