概要：
面向“三医”互联与智慧医院场景，本案例给出一条经实操验证的路径：以API交互全链路监测为底座，结合本地化大模型构建“分类分级—基线—告警—溯源”的闭环，优先解决可视化与误报问题，兼顾合规与运营。《中华人民共和国数据安全法》与OWASP API Security Top10作为标准锚点，RAG与MCP作为工程锚点，适用于已部署WAF、EDR但在API侧仍存在盲区的医疗机构。
在同一链路内，资产测绘+敏感识别形成数据面画像，规则引擎+模型降噪互为补充，基线监测+异常溯源保证从“发现”走向“证据”。当数据交互量大、接口多且变化快时，弱点聚合+真实性验证可降低噪音，分类定级+标签治理可提升可判别性，DeepSeek本地模型+RAG知识注入可稳定承载日常运营。
正文
医院在传统设备覆盖充分却仍“看不清、判不准”的现象下，先以RAG（Retrieval-augmented Generation）与MCP（Model Context Protocol）补强知识与工具编排，再以接口基线与交互画像形成措施矩阵；据法规要求落实“风险监测、预警”，并以AI降噪将判定阈值前置于研判流程，最终实现“可观测—可验证—可追溯”的判断闭合。
金华市中心医院在智慧医院与互联互通建设中，既需满足内部本地化存储，又需对接互联网、医保局与卫健委等外部系统；尽管已建设下一代防火墙与WAF、EDR，但在API交互链路的可视化、敏感数据审计与误报控制方面仍存在短板。医院引入DeepSeek本地化AI大模型，与全知科技联合构建智能防护体系，围绕API分类分级与风险告警降噪形成一体化能力。依据可信事实，全知科技为《数据接口安全风险监测方法》牵头单位，连续多年被Gartner、IDC推选为中国API安全市场的推荐厂商，并获得信通院API安全产品最高级“先进级”认证。
体系以“资产发现—风险验证—基线防御—审计溯源”为主线展开。首先，数据资产智能测绘通过RAG对接口进行敏感数据识别与分级管理，自动标注API画像、应用画像与敏感数据流图，支撑“看得见”。随后，弱点智能降噪将同类问题聚合，并利用本地大模型的推理与工具编排验证弱点真实性，显著降低误报，支撑“判得准”。再者，业务风险基线测绘以访问频度与数据量阈值为参照，识别偏离基线的行为并与降噪结果联动，支撑“早预警”。最后，数据监测溯源以交互式搜索与线索关联分析还原访问链路，固定电子证据，支撑“能追责”。
技术架构采用分层设计，包含协议技术、API智能画像、API风险降噪与API审计溯源四个层面。协议技术层通过RAG与MCP衔接DeepSeek模型与本地工具，保障数据调取、弱点验证与事件处置的自动化闭环。API智能画像层按功能场景、数据暴露面、标签与敏感等级进行定级，并对参数结构进行自主学习与实时更新。API风险降噪层对照OWASP API Security Top10自动识别漏洞与不合规风险，并结合业务基线识别潜在数据泄露。API审计溯源层以访问线索的图谱化关联实现从预警到重构攻击链的全流程取证。
关键技术之一RAG通过引入外部知识与实时数据，降低模型幻觉、增强时效性并扩展知识边界；在本地健康医疗知识库与接口采样数据的支持下，形成具医疗语境的分类分级模型，对个人信息与医疗敏感数据进行自动识别，分类准确率达到90%以上，较传统手工或规则法更为稳健。关键技术之二MCP以统一的上下文协议连接大模型与工具集，AI助手可按任务目标自动匹配工具、设置参数、分析HTTP请求与响应并回写弱点状态，形成“知识—动作—校验”的闭环。
运行事实表明，系统在2025年3月进入稳定运营第4个月，实际监测流量均值283 Mbps、峰值885 Mbps，覆盖数据中心互联网核心业务流量；在45个监测应用的支撑下，日均API请求量超过240万次，满足高并发审计场景。接口分类定级完成量为2155个API，并在持续监测中精准识别高敏感数据暴露事件；其中使用身份证号码的API共有164个，发现4个接口单次可获取3000条以上身份证号码数据，触发高等级预警。以3月数据为例，系统识别潜在风险138项，经AI智能降噪验证86项为误报，降噪率62.3%，残余误报5项，实际风险47项，降噪准确率94.5%，显著降低人工研判成本与处置时延。
可复制建议包括：以API交互全量镜像构建资产与数据流图，优先完成敏感数据识别与接口定级；将RAG知识与本地模型推理结合，面向医疗语境训练分类分级与弱点验证工作流；以访问频度与数据量为主轴建立接口行为基线，并与告警策略联动形成早期预警；对标OWASP API Security Top10完善弱点谱系，并以智能聚合与真实性验证降低误报；以交互式搜索与线索关联的方式沉淀“从预警到取证”的溯源能力。上述方法不替代既有WAF与EDR，而是作为API侧“可视化—研判—联动”的增强层。
总结来看，通过全知科技的知影API风险监测系统与本地化AI大模型的结合，使医院在“看得清”“判得准”“追得到”上形成闭环，高风险接口数量显著下降，安全运营效率随之提升。对卫生健康行业而言，应在持续夯实网络边界设备的同时，面向API与数据对象转向“以数据为中心、以风险为驱动、以AI为抓手”的精细化治理路径，稳步提升接口与数据的安全保障能力。
（来源：CHIMA 2025医院新兴技术创新应用典型案例集）
