潍坊市人民医院：在安全日志分析中引入DeepSeek本地化应用

来源：HIT专家网 作者：付继刚 郭泉成

近日，潍坊市人民医院在IT运维的安全日志分析中引入DeepSeek大模型本地化应用，以提升医院网络安全工作的质量与效率。

DeepSeek大模型将深度学习和强化学习进行融合。在医院安全日志预警方面，借助DeepSeek的MLA（Multi-head Latent Attention，一种创新的注意力机制）技术，可大幅降低推理计算量。即使算力资源有限，也能轻松处理海量安全日志数据。同时，DeepSeek算法框架采用“分层次知识蒸馏”技术，泛化能力强，为复杂的医院网络安全场景的快速分析提供了新的“加速器”。

将DeepSeek大模型本地部署后，有助于医院对敏感数据的访问行为监控：通过深度分析用户访问日志、网络流量等数据，快速构建出基线行为画像；画像让异常操作无处遁形，例如越权访问等潜在风险行为，能够被即时精准识别。

在系统漏洞检测方面，DeepSeek同样表现出色：其能自动审查系统漏洞，还能根据漏洞严重程度生成修复优先级列表，节省人工审核时间，将潜在安全隐患扼杀在摇篮里。遇到突发网络安全事件时，DeepSeek还能模拟攻击路径，快速生成有效的防御策略。

将本地化部署的DeepSeek大模型应用于网络安全方面，是潍坊市人民医院数字化转型路上的一次突破性探索。它不仅让医院网络安全防护能力“更上一层楼”，还可为医院管理、临床诊疗等多领域智能化发展提供可复用经验。后续，信息网络管理办公室将继续深挖大模型在医疗领域的更多应用场景，为患者提供更优质、更安全的医疗服务。（作者任职于潍坊市人民医院信息网络管理办公室）

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