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許曉峰:網絡安全≠數據安全

[提要]編者按:隨著醫療信息科技等技術的日益完善,大數據推動人工智能發展勿容置疑,醫療數據安全、倫理十分敏感,需要萬分謹慎的處置。所以作為HIT從業者來說,難免會困惑、會糾結。怎么樣又能安全...

      編者按:隨著醫療信息科技等技術的日益完善,大數據推動人工智能發展勿容置疑,醫療數據安全、倫理十分敏感,需要萬分謹慎的處置。所以作為HIT從業者來說,難免會困惑、會糾結。怎么樣又能安全又能開放使用?我們與翼方健數CSO許曉峰先生,就醫療數據安全展開了一次簡短的對話。

      記者提問1:有沒有一種可能性可以保證獨立的醫療數據安全,又可以將醫療數據發揮出最大的價值?
      目前這一代的人工智能就是以大數據為基礎的。舉個例子來說,醫療人工智能領域有很多做肺結節識別的公司,其原因是公開數據集發揮了很大的作用,一個數據集甚至能催生一個行業。換句話,要是沒有這些數據,人工智能應用就無法實現。人工智能產業要發展,對數據的獲取是一個必要條件。因為人工智能的發展需要大數據,那數據的安全風險就變得非常大,未授權使用、超授權使用,已成為行業表象。現行的數據使用方式往往會脫離數據所有者的視線,原始數據會離開數據平臺,隱私和安全的保護就存在很大的風險。
      我們一直在努力實現數據不離開平臺,數據在平臺內授權使用,平臺只輸出數據的價值和結果,好比將“數據挖掘利用”限定在一個空間里,所有的數據風險都是可控的。
      記者提問2:對于醫療數據安全問題,最大的風險是來自于哪一塊呢?
      我們一講安全,提到的最多的就是防火墻、防水墻、隔離......習慣性的把數據安全和網絡安全等同起來。但其實網絡安全≠數據安全,第三方報告顯示,醫療行業是眾多行業中一個內部威脅大于外部威脅的行業。密歇根州立大學和約翰霍普金斯大學的最新研究發現,近期超過一半以上的個人健康信息(PHI)數據泄露是由于醫療服務提供者的內部問題,53%是由醫療機構內部造成,黑客只占12%,網絡安全非常非常重要,但數據安全也不單是網絡安全,網絡安全了未必數據就安全了。醫學科研、數據挖掘、人工智能模型訓練,一定會有第三方機構和臨床醫生的共同參與,依靠現有制度安全和流程安全是可以過濾一些安全風險,但是遠遠不夠。正因為“技術手段”的缺位,才導致我們只能依賴制度正確和流程正確來保證數據安全,數據安全的隱患一直沒有消退。
      記者提問3:數據安全與數據開放真的是一組對立的矛盾嗎?
      聽起來好像是的!但是人工智能和未來醫學需要大踏步的發展,那這對矛盾必須化解,而且必須是用技術去化解。我們需要一種能夠安全高效地發現數據、處理數據,部署智能服務的技術;我們需要一種可以實現數據使用權、所有權的分離技術解決方案。通過借鑒多方安全計算的理念,建立隱私計算的安全框架,我們就可以實現以上的設想。
      通過隱私計算平臺 “幾乎”封閉的數據存儲和計算環境。實現:原始數據不離開平臺 !數據在平臺內授權使用,通過區塊鏈建立“數據血緣”! 平臺只輸出數據的價值和成果!
      記者:非常感謝許總今天對于我們這群小白的作出的專業的解答,也同樣期待貴公司今后可以在數據安全上越戰越勇,不斷進步,感謝!

(正文已結束)

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[責任編輯:安春華]
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