医疗数字化进程加速，网络安全威胁日益复杂，传统安全运营模式面临响应慢、效率低等挑战。山东省第二人民医院依托济南本地化DeepSeek满血版大模型，构建了"本地预处理+DeepSeek深度研判+人机协同自动化处置"的三段式智能安全体系，实现安全运营的智能化升级，为智慧医疗筑牢安全防线。
如图1所示，医院部署了本地化智慧安全运营平台，并深度融合国家超算济南中心671B满血版DeepSeek医疗AI大模型的语义理解、多模态特征分析与动态威胁建模能力，通过整合医院防火墙、IPS、蜜罐、HIS、PACS、物联网设备及终端日志等多源异构数据，并基于医疗垂直领域大模型，采用自适应机器学习（AutoML）、深度威胁狩猎及研判（Deep Hunting）技术，实现对数据湖中海量信息的实时处理、智能关联分析与智能研判处置，构建起全方位、智能化的医疗安全运营体系。
应用1：深度告警，智能研判
如图2所示，通过平台的智能告警研判功能，用户只需简单点击即可触发深度分析引擎。系统会自动拆解告警数据包内容，并结合医院业务系统上下文（如HIS系统访问权限、PACS数据流向），通过DeepSeek特有的语义理解技术，精准判定告警性质，智能区分误报、真实威胁或需专家介入的可疑事件。
针对确认的威胁，系统会自动生成包含阻断攻击源IP、隔离感染终端、调整用户权限等在内的个性化处置方案，将传统需要数小时的人工分析工作缩短至分钟级完成，大幅提升安全运维效率。
应用2：AI人机协同决策自动化处置
基于医院实际业务场景和安全防护需求，平台运用DeepSeek技术构建了智能化响应机制。当系统检测到潜在外部攻击时，DeepSeek大模型会立即启动多维度分析，通过攻击特征匹配、行为模式识别等技术手段，在秒级内完成威胁研判。对于确认的高风险攻击事件，系统会自动触发分级告警机制，将攻击详情、影响范围及处置建议实时推送至安全运维人员的移动终端（如图3所示），支持运维人员随时随地进行远程处置决策，实现了"监测-研判-响应"的全流程智能化闭环管理。
应用3：AI数字化安全运营专家
医院在智慧安全运营平台上创新部署了基于DeepSeek的AI数字化安全运营专家，为安全运维团队提供智能化决策支持。运维人员通过对话方式获取专业级安全分析服务。
如图4所示，当遇到复杂安全事件时，运维人员可直接提出诸如"展示近24小时所有安全事件，给出影响范围及处置状态"等专业问题，AI数字化运营专家将立即调取安全事件数据库，智能生成包含以下维度的综合分析报告：每个安全事件的发生时间、攻击类型、事件描述、影响的业务系统范围、当前处置进度（已响应/处理中/待处理）等。
应用4：智能图谱寻根溯源
通过知识图谱构建技术与智能时序分析算法，平台深度挖掘安全事件间的关联关系，自动还原完整的网络攻击链条。
如图5所示，系统能够智能分析攻击者的入侵路径、横向移动轨迹以及最终攻击目标，精准定位威胁源头设备或账户。基于DeepSeek的关联分析引擎，平台可自动识别攻击过程中各环节的因果关系，将原本分散的安全事件串联成完整的攻击故事线，使安全团队能够快速锁定核心威胁点，实现从"被动防御"到"主动猎杀"的战术升级。
基于DeepSeek的AI智慧安全运营体系建成后，山东省第二人民医院实现了安全防御从"被动响应"到"主动预测"，数据价值从"碎片化"到"知识化"，运维模式从"人海战术"到"智能运营"的转变。在第七届全省卫生健康系统网络安全技能大赛中，该应用案例荣获三等奖。