醫療保健中的網路安全：風險、最佳實務與框架

醫療保健中的網路安全 可保護病患資料、維持照護持續性，並維護醫院與醫療體系的信任。在 2025 年及未來，這不再只是 IT 的議題，而已成為病患安全的必要條件。

本指南涵蓋您需要了解的所有 網路安全 在醫療保健中的相關內容，包括當今醫院與診所面臨的主要威脅、NIST CSF 和 HIPAA 等關鍵框架，以及預防、偵測與回應的最佳實務。我們也將說明像 SentinelOne 這樣的解決方案如何協助醫療保健提供者強化安全性、將停機時間降至最低，並保護病患信任。

什麼是醫療保健中的網路安全？

醫療保健中的網路安全可保護醫院系統、醫療裝置和病患資料免受網路威脅。其涵蓋電子健康紀錄與遠距醫療平台等核心數位工具，以及用於診斷或監測的連網設備。

這些系統儲存高度敏感的資訊，包括病歷與個人識別資訊，因此成為攻擊者極具吸引力的目標。

有效的網路安全可協助醫療保健組織防止資料外洩、維持關鍵服務的可用性，並保護病患安全。

隨著更多連網裝置與雲端系統投入使用，醫療保健網路安全著重於識別風險、保護存取，以及及早偵測威脅。強大的網路安全是提供安全且可靠病患照護的關鍵組成部分。

為何網路安全對病患安全至關重要

2024 年 2 月，一場重大的 針對 Change Healthcare 的網路攻擊 使美國大部分醫療保健系統陷入癱瘓。這家 UnitedHealth 的子公司，同時也是醫療理賠、資格審查、處方系統與付款流程的關鍵資料處理商，遭到 ALPHV / BlackCat 勒索軟體集團攻擊。

此次攻擊始於 2 月中旬。駭客利用薄弱的遠端存取控制取得入侵權限，在網路中活動數日，隨後對關鍵系統發動加密攻擊。

針對近 1,000 家受影響醫院的調查發現：

• 超過 70% 表示病患照護受到直接影響，包括授權與治療延誤。
• 94% 表示遭受財務損失，
• 33% 表示其超過一半的營收受到干擾。
• 60% 需要兩週到三個月才能恢復正常營運。

此次外洩暴露了近 1.9 億 名個人的資料，使其成為有史以來揭露的最大規模健康資料外洩事件之一。UnitedHealth 支付了約 2,200 萬美元的贖金。

這起 網路安全事件 凸顯出醫療保健基礎架構中單一受損環節如何引發大範圍癱瘓。當核心系統失效時，醫院無法為服務開立帳單，藥局面臨處方延誤，而病患也失去及時獲得照護的機會。

此事件再次強調，醫療保健中的網路安全必須嵌入每一個營運層面，從治理與臨床工作流程到供應商關係與資料交換皆然。保護數位系統如今已直接關係到病患安全、信任與照護持續性。

了解醫療保健網路威脅態勢

以下是根據 Forrester、CISA、美國衛生與公共服務部 (HHS) 以及 Health Sector Cybersecurity Coordination Center (HC3) 的洞察，塑造 2025 年醫療保健網路安全的幾項關鍵趨勢。

• 勒索軟體仍然是首要的營運威脅。 攻擊者正部署更快速、自動化的攻擊活動，以加密系統並干擾病患照護。 Health-ISAC 和 CISA 均警告，勒索軟體行為者正鎖定各類基礎架構，以勒索醫療保健提供者。
• 供應鏈與第三方風險正在上升。 對供應商、帳務服務與軟體供應商的攻擊，可能同時影響多個醫療保健組織。這尤其具有挑戰性，特別是在第三方平台深度嵌入日常營運的情況下。
• 威脅行為者更加多樣且持續。 以財務為動機的團體、資料勒索集團與國家級行為者都活躍於此領域。這些團體經常竊取病患資料或中斷服務，以在贖金談判期間取得籌碼。
• 遭利用的漏洞與暴露的遠端存取服務是常見的入侵向量。 CISA 的 #StopRansomware Guide 指出，未修補的軟體、過時的 VPN 與設定錯誤的雲端環境都是常見的攻擊向量。強式驗證與快速修補等基本安全實務仍然至關重要。
• 遠距醫療與遠端臨床工具提高了風險與法規審查。 隨著更多病患在家中接受照護，未受保護的端點與個人裝置已成為高風險的存取點。 HC3 和 HHS 報告建議對遠距醫療平台與病患監測工具採取更強化的安全控制。
• 對韌性與營運持續性的關注升高。 醫療系統正投入更多資源於持續營運規劃與事件回應。為了在攻擊期間限制停機時間，桌上推演、離線工作流程與經過測試的復原策略正被採用。
• 政策與法規將趨於嚴格。 Forrester 預測，圍繞基準安全控制、通報義務與供應商監督的聯邦與州層級要求將更加嚴格。預期這些政策將影響 2025 年的醫療保健網路安全預算。

擴展的數位基礎設施、醫療 IoT 裝置與遠距照護，使醫療系統比以往任何時候都更加互聯，但也大幅擴大了攻擊面。

醫療 IoT 裝置經常執行過時軟體，使其成為尋求網路存取權的攻擊者眼中的誘人目標。雲端平台與遠距照護工具為醫院系統創造了額外的入侵路徑。

如今，要保護病患安全，就必須管理整個互聯醫療生態系各層面的網路安全風險。

為何醫療保健比其他產業更容易成為攻擊目標

醫療保健是網路攻擊者最有價值的目標之一，因為它持有高度敏感的個人資料。

醫療紀錄包含診斷病史、治療細節、保險資訊、社會安全號碼或國民身分證字號等唯一識別碼，有時還包括基因或生物特徵資料。此產業中的資料外洩可能造成超越財務損失的長期傷害，例如身分盜用、歧視與長期隱私侵害。

研究顯示，醫療保健組織儲存的敏感資料遠多於大多數其他產業。根據 Rubrik Zero Labs，一家典型的醫療服務提供者目前持有超過 4,200 萬筆敏感資料紀錄，而且這個數字每年持續成長。每一次勒索軟體攻擊都會讓大量這類資訊面臨外洩風險。

攻擊者也因醫療保健在營運上的急迫性而鎖定該產業。病患照護、影像系統、處方服務與緊急作業都依賴系統持續可用，即使是短暫中斷也可能危及生命。

這對醫療服務提供者形成強大壓力，迫使其快速還原系統，進而讓攻擊者在事件期間擁有更多籌碼。僅在 2025 年第 2 季，就有 52 起公開揭露的勒索軟體攻擊針對醫療保健組織，使其成為受創最嚴重的產業之一。

除了資料與營運挑戰之外，醫療保健資料外洩也是成本最高的事件之一。成本包括技術復原、監管罰款、病患通知與聲譽損害。IBM–Ponemon 的 2025 年資料外洩成本報告估計，醫療保健資料外洩的平均成本約為 440 萬美元。

醫療裝置與通訊技術面臨的網路威脅

如今，醫院幾乎在每一項臨床與行政流程中都依賴數位連網系統。影像設備、輸液幫浦與病患監測工具都是更大型醫院網路的一部分，這雖然提升了效率，卻也增加了網路安全曝險。

許多醫療裝置在設計時主要著重功能而非安全性，經常執行過時的作業系統或缺乏加密能力。一旦遭到入侵，這些裝置可能為攻擊者提供存取敏感資料或干擾照護提供的途徑。

過時或安全防護不足的裝置可能洩露病患資料，而這些資料在犯罪市場上需求極高。單一系統故障就可能中斷診斷、監測或治療工作流程。

醫院系統之間的資料共享也會帶來風險，因為 HL7 和 FHIR 等互通性標準需要適當設定與維護，才能避免在傳輸期間發生資料外洩。

COVID-19 疫情後，遠距醫療與遠端診斷的快速成長進一步擴大了這個威脅版圖。遠端工作階段通常透過家庭網路與個人裝置進行，而這些環境往往缺乏強而有力的防護。薄弱的驗證機制或未加密的連線，可能讓攻擊者攔截醫療資訊或入侵通訊平台。

隨著數位照護持續擴展，保護醫療裝置與通訊通道已成為病患安全與醫療保健韌性的關鍵。

醫療保健中的主要網路安全風險

當今醫療保健領域中最活躍的威脅包括勒索軟體、網路釣魚、內部人員濫用、第三方入侵與供應鏈攻擊。

• 勒索軟體仍然是醫療保健面臨最嚴重的威脅。Health-ISAC 2025 report 在 2024 年追蹤到 458 起勒索軟體事件。復原可能需要數週時間，導致程序取消、病患轉送與重大財務損失。
• 網路釣魚仍然是攻擊者的主要入侵點，許多資料外洩事件都始於一封網路釣魚電子郵件。如今許多活動會利用 AI 製作逼真的訊息，誘騙員工分享憑證或安裝惡意軟體。
• 內部威脅，無論是蓄意還是意外，都是重大問題。擁有合法紀錄存取權的員工有時會濫用資料或處理不慎。IBM 報告指出，惡意內部人員攻擊造成的損失最高可達 USD 4.92 million。
• 第三方入侵： 醫院依賴供應商提供帳務、軟體與診斷工具。單一供應商的資料外洩就可能影響多家醫療保健組織。Change Healthcare 勒索軟體事件顯示，第三方失誤如何擾亂理賠處理，並延遲整個產業的付款與其他作業。
• 供應鏈攻擊會在產品送達醫院之前先鎖定軟體與裝置供應商。惡意程式碼或弱點可能透過受信任系統廣泛散播。IBM 報告指出，供應鏈入侵在 2025 年成為第二常見的攻擊向量，且以 USD 4.91 million成為成本第二高的類型。

演變中的威脅與攻擊模型

攻擊者正利用 AI 與自動化，使其戰術更加複雜。

AI 產生的網路釣魚訊息會高度模仿來自醫療機構領導者或受信任供應商的真實通訊，大幅提高成功率。大型語言模型也協助網路犯罪分子更快速地建立惡意程式碼，並規劃複雜的多步驟攻擊。

加密貨幣挖礦劫持已變得更加常見，攻擊者會祕密利用醫院伺服器或醫療設備來挖掘加密貨幣。針對 IT 系統與營運技術 (OT) 的混合式攻擊也在增加，例如連網醫療裝置與設施控制系統。

一項關於 LLM 與 GenAI 安全性的調查預測，到 2025 年，LLM 輔助惡意軟體可能占新惡意軟體開發的 50%。這些AI 安全風險凸顯出對持續監控、更完善的威脅情報共享，以及更強大網路分段的需求日益增加。

網路安全中的人為因素

人為錯誤仍然是醫療保健領域安全事件的主要原因。錯誤設定、弱密碼與不當處理資料都會使系統暴露於攻擊風險之中。繁重的工作負荷與人員流動使持續一致的訓練變得困難，進而造成重大的安全缺口。

降低與人員相關的風險需要持續的教育與測試。定期的網路釣魚模擬、密碼訓練與應變演練可協助員工更快辨識並回應威脅。以角色為基礎的存取控制與活動記錄可提升可歸責性，並減少意外誤用。

由領導層支持並以持續學習為基礎的安全文化，可顯著降低事件發生率。

實現醫療保健網路韌性的核心挑戰

許多醫療保健組織因系統性與結構性障礙，正苦於強化其網路安全態勢。

有限的預算、老舊技術與複雜的法規要求，使組織難以跟上快速演變的威脅。這些問題會直接影響安全成熟度、復原速度與病患安全成果。

資源限制與法規遵循壓力

維持符合資料安全框架，例如 HIPAA、GDPR 與HHS Cybersecurity Performance Goals (CPGs)，對醫療保健預算與營運造成沉重負擔。許多醫院以微薄利潤營運，因此難以投入資金聘用專責安全人員、建置現代化基礎架構，或進行 24/7 監控。

法規稽核與事件通報要求也會增加工作負荷，尤其對較小型的醫療服務提供者而言更是如此。因此，組織往往僅達到法規遵循的最低標準，卻未能做好主動式風險管理。

務實的做法是根據關鍵性與暴露程度來排定控制措施的優先順序。像是NIST CSF或 HHS 的 CPGs 等框架，可協助醫院將有限資源集中於最具成效的行動，例如網路分段、身分管理與資料加密。

遠端工作與端點安全

遠距醫療與混合式工作環境的興起，為端點安全帶來新的挑戰。醫師、行政人員與遠端照護團隊如今會從各種地點與裝置存取敏感系統。若未妥善監控或保護，每一次連線都會增加遭入侵的可能性。

為了解決這個問題，醫院正導入零信任存取模型，在授予存取權之前驗證每一個連線。裝置監控、多重要素驗證與持續性的網路分段，有助於在潛在威脅擴散之前將其隔離。

隨著醫療服務提供模式變得更加分散，這些控制措施對保護臨床與行政營運都至關重要。

缺乏統一的事件回應與業務持續性

在許多醫療保健系統中，事件回應仍然分散於 IT、臨床與高階管理團隊之間。這種缺乏協調的情況會在攻擊發生時延誤遏制與復原。彼此脫節的回應計畫也可能在關鍵時刻造成混亂，影響資料復原與病患照護的持續性。

整合式回應框架，例如 NIST 與美國衛生及公共服務部所概述的框架，可促進跨部門協作。

統一的作戰手冊若能明確定義角色、溝通管道與升級步驟，將有助於組織更快速回應並限制停機時間。定期演練與事件後檢討也能進一步強化整備能力與韌性。

醫療保健網路安全的框架與最佳實務

醫療保健組織正採用結構化的網路安全框架，以強化防禦、偵測與復原能力。

例如Zero Trust、MITRE ATT&CK與 NIST CSF 等框架，提供了降低暴露面並提升韌性的路線圖。若能有效套用，這些框架可協助醫院保護病患資料、及早偵測威脅，並在事件發生期間仍維持業務持續性。

實作零信任架構

Zero Trust Architecture (ZTA)的運作原則是預設不信任任何使用者、裝置或系統。在醫療保健領域，由於連網系統與第三方整合數量眾多，此模型尤其重要。

以下是實作 ZTA 的務實方法：

• 識別所有資產與使用者： 建立連接至網路的使用者、端點與醫療裝置的準確清冊。
• 持續驗證身分： 對員工與供應商皆使用強式驗證方法，例如多重要素驗證。
• 區隔存取： 根據工作角色限制存取權限，並將關鍵系統與一般 IT 網路隔離。
• 監控並分析活動： 使用行為分析來偵測異常行為或未經授權的存取嘗試。
• 自動化回應： 實作可自動隔離遭入侵裝置或封鎖可疑流量的系統。

套用 MITRE ATT&CK 與 NIST 網路安全框架

MITRE ATT&CK framework 可透過將已知攻擊技術對應到入侵的每個階段，協助安全團隊了解對手如何運作。醫療保健組織可使用此模型來識別可視性缺口、測試防禦，並使偵測策略與真實世界的攻擊行為保持一致。

NIST Cybersecurity Framework (CSF) 透過將網路安全活動組織為五項關鍵功能來補足 MITRE ATT&CK：識別、保護、偵測、回應與復原。

• 識別： 了解哪些系統與資料對營運最為關鍵。
• 保護： 套用加密與存取管理等預防性控制措施。
• 偵測： 使用即時監控來發現異常與潛在入侵。
• 回應： 在事件期間進行遏制與溝通，以將干擾降至最低。
• 復原： 還原系統並從事件中汲取經驗，以強化韌性。

SentinelOne 在 MITRE ATT&CK Enterprise 2025 evaluation 的結果凸顯了自動化與分析的價值。

該平台在 143 個攻擊步驟中達成 100% 的偵測涵蓋率，零漏失偵測，並在整個攻擊鏈中提供即時可視性。其自主回應能力可將 Mean Time to Respond (MTTR) 最多縮短 90%，展現出在準確性與營運效率方面可衡量的改善。

建立強健的網路衛生計畫

良好的網路衛生實務是任何安全策略的基礎。定期修補、最小權限政策，以及安全的資料備份，可降低許多常見攻擊的影響。過時系統與薄弱的存取控制，仍是醫療保健領域發生資料外洩的主要原因。

CISA’s Mitigation Guide 對 Healthcare and Public Health (HPH) Sector 建議了幾項關鍵行動：

• 在安全性修補程式可用後儘快套用。
• 將管理員權限僅限於必要人員。
• 維護關鍵系統的離線且加密備份。
• 定期測試還原程序，以確認資料復原能有效運作。

打造具韌性的網路安全文化

若缺乏強健的安全文化，單靠技術無法保護醫療保健組織。建立韌性需要領導層、臨床人員與 IT 團隊之間的協作。

• 領導層支持： 高階主管必須將網路安全視為核心業務職能，並配置適當資源。
• 員工訓練： 定期的資安意識計畫與模擬網路釣魚測試，有助於員工辨識威脅。
• 問責機制： 明確定義各部門的安全責任角色。
• 溝通： 鼓勵公開通報事件或可疑行為，而不必擔心遭受指責。
• 測試與衡量： 追蹤參與度、回應時間與訓練完成率，以衡量改善情況。

將這些實務做法納入日常營運，有助於組織保持準備就緒，並與長期安全目標保持一致。

在威脅偵測與回應中運用 AI 與自動化

AI 和機器學習正顯著協助醫療保健組織偵測並回應網路威脅。

這些技術會分析大量網路與裝置資料，以識別可能預示攻擊的異常行為。預測分析有助於更早偵測風險，讓組織能在中斷發生前更快介入。

機器學習模型會隨著新的威脅模式持續演進，隨時間提升準確性。它們能辨識傳統系統可能遺漏的細微異常，這對於保護敏感的病患資訊與連網醫療裝置至關重要。

自動化可透過處理重複性的安全任務來補強這些能力。它能立即隔離受影響的系統、封鎖惡意活動，並觸發復原動作。這可加快回應時間並降低營運影響，協助醫院即使在事件期間也能維持持續照護服務。

協作、情報分享與法規遵循

醫療保健領域的網路安全仰賴協作與共享情報。

與 CISA、HC3、H-ISAC 及 Joint Cyber Defense Collaborative (JCDC) 等機構合作，有助於醫療服務提供者領先掌握新興威脅。這些合作關係讓組織能取得專為醫療保健產業量身打造的即時警示、威脅報告與緩解策略。

主動遵循法規標準可在強化整體風險管理的同時，建立病患與合作夥伴的信任。

事件通報與法規義務

依據 HIPAA 和 GDPR 等框架進行外洩通報，需要及時揭露與清楚溝通。

透明的通報有助於降低財務與法律處罰，同時維持利害關係人的信心。完善的事件文件紀錄也能提升根本原因分析的準確性，從而加快復原速度，並更有效預防未來事件。

公私協力與集體防禦

公私部門協作對於在整個醫療保健生態系中建立更強大的防禦至關重要。與政府機構、網路安全聯盟及私人威脅情報平台合作，可縮短回應時間、提升態勢感知，並協助組織更有效地因應不斷演變的攻擊手法。

醫療保健領域的網路安全趨勢

隨著數位轉型加速，醫療保健產業正經歷快速變化。以下是塑造 2026 年醫療保健網路安全的關鍵趨勢。

醫療保健領域日益擴大的威脅態勢

根據 Health-ISAC 2025 Annual Threat Report，勒索軟體部署仍是整個醫療保健領域最受關注的網路安全問題，其次則是第三方事件與資料外洩。

隨著醫療保健組織愈來愈依賴雲端供應商與互連系統，安全團隊也日益關注供應鏈攻擊與零時差漏洞利用。

醫療裝置製造商面臨的安全挑戰

醫療裝置持續面臨複雜的安全挑戰。根據 2025 年的一項研究，22% 的受訪醫療保健組織曾遭遇醫療裝置網路攻擊。

主要問題包括在產品設計初期即整合網路安全、維持定期且安全的更新，以及確保裝置在整個運作生命週期中的長期防護。

隨著醫療裝置的連網程度提高，製造商必須解決這些挑戰，以降低因設備過時或未修補而遭利用的風險。

日益升高的雲端與 AI 相關風險

雲端採用與生成式 AI 正在重新定義整個醫療保健領域的網路安全優先事項。根據 Netskope Threat Labs Report for Healthcare，目前有 88% 的醫療保健組織使用生成式 AI 應用程式。

同時，有 13% 的醫療保健組織回報每月透過 GitHub 等雲端應用程式下載惡意軟體。

這些發現凸顯出，在日益由雲端驅動且整合 AI 的環境中，如何在創新與資料保護之間取得平衡，正成為愈發嚴峻的挑戰。

日益增加的網路驅動照護中斷

在 2025 年，72% 的醫療保健組織因網路事件而經歷病患照護中斷。這些中斷通常源於資料竊取、系統停機，以及同時鎖定 IT 與營運網路的混合式攻擊。

此類事件顯示，網路安全弱點如何轉化為醫院與病患在現實世界中面臨的風險。

未來展望：醫療保健網路安全的下一階段

在未來三到五年內，新興技術與不斷變動的法規將重塑醫療保健領域保護其系統與資料的方式。區塊鏈、機密運算與 AI 治理，都是可能推動產業安全成熟度提升的創新技術。

區塊鏈

區塊鏈技術可能會更廣泛地被採用，作為保護資料完整性並在分散的醫療保健系統中建立稽核軌跡的方法。

在試驗中，將區塊鏈與 AI 結合已將未經授權的存取嘗試降低超過 94%，同時維持符合 HIPAA 與 GDPR 要求。在醫療裝置網路中，區塊鏈架構正被設計用來建立透明且防竄改的韌體更新、存取記錄與資料分享紀錄。

機密運算

機密運算是另一個具前景的方向。這項技術支援在安全硬體環境內處理資料，使敏感的病患資料即使在使用中也能維持加密。

在醫療 AI 工作負載中，機密運算可在演算法訓練與模型推論期間降低曝險。隨著醫療服務提供者採用更多處理受保護健康資訊（PHI）的 AI 模型，機密運算可能成為合規與信任的基準防護措施。

法規變化

法規與政策也將持續演進。美國政府正提出更嚴格的醫療資料外洩網路安全規範，包括強制加密與擴大通報要求。

同時，隨著 AI 工具變得更加強大，監管機構正制定框架，以規範 AI 在臨床環境中的安全使用。這些未來的要求可能需要可稽核性、公平性控制，以及演算法透明度。

結論：打造安全、具韌性且值得信賴的醫療生態系

一個安全且具韌性的醫療系統需要在導入先進技術的同時，進行主動投資與持續學習。

醫院與醫療網路必須建立分層防禦、現代化舊有基礎架構，並在每個部門推動安全意識。強大的網路安全如今已是長期信任與營運持續性的必要條件。

SentinelOne’s Singularity™ Platform透過涵蓋端點、雲端與 IoT 環境的 AI 驅動預防、偵測與回應，協助醫療組織保護病患資料與臨床工作流程。

它透過自主式威脅遏制與即時可視性，降低駐留時間與營運中斷。該平台也透過持續監控與基於身分的存取控制支援 Zero Trust 計畫，同時協助組織維持符合 HIPAA、GDPR 與 HHS Cybersecurity Performance Goals 的合規要求。