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引言

在醫(yī)療設備智能化趨勢下，醫(yī)療器械PC 端軟件不僅能夠處理敏感醫(yī)療數(shù)據(jù)，還能夠直接控制設備運行。當前醫(yī)療軟件面臨的網(wǎng)絡安全威脅日益復雜，包括黑客攻擊、數(shù)據(jù)泄露、通信協(xié)議漏洞等。建立專業(yè)的網(wǎng)絡安全測試體系，既是技術發(fā)展的必然要求，也是保障醫(yī)療安全的重要防線。本文聚焦該領域網(wǎng)絡安全測試技術，分析滲透測試、漏洞掃描、通信安全驗證以及代碼審計四大核心技術。通過解析外部攻擊、內部威脅以及軟件缺陷等風險，提出多技術協(xié)同的測試策略，構建覆蓋軟件全生命周期的安全防護體系。研究證實，專業(yè)化測試可顯著提升醫(yī)療軟件安全防御能力，為行業(yè)標準化測試流程提供實踐指導。

1 醫(yī)療器械 PC 端軟件網(wǎng)絡安全測試概述

1.1 網(wǎng)絡安全測試的重要性

醫(yī)療器械PC 端軟件作為醫(yī)療業(yè)務流程的核心載體，直接介入患者診療數(shù)據(jù)的采集、處理與存儲環(huán)節(jié)，其網(wǎng)絡安全狀態(tài)與患者生命健康、醫(yī)療體系數(shù)據(jù)資產(chǎn)安全形成強綁定關系。當軟件遭受網(wǎng)絡攻擊或出現(xiàn)安全漏洞時，則會引發(fā)診療指令誤判、設備控制異常等風險。例如，遠程惡意代碼注入會導致影像診斷系統(tǒng)數(shù)據(jù)篡改，進而影響醫(yī)生臨床決策，甚至誘發(fā)誤診誤治等嚴重醫(yī)療事故。同時，醫(yī)療數(shù)據(jù)具有高度敏感性，包含患者身份信息、診療記錄等隱私內容，若因網(wǎng)絡安全防護失效導致數(shù)據(jù)泄露，不僅違反《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》《中華人民共和國個人信息保護法》等法律法規(guī)，還會對患者隱私權造成侵害，引發(fā)公眾對醫(yī)療行業(yè)的信任危機。從行業(yè)發(fā)展層面看，構建完善的網(wǎng)絡安全測試體系，能夠提前識別軟件在網(wǎng)絡通信、數(shù)據(jù)交互、權限管理等環(huán)節(jié)的安全隱患，通過修復漏洞、優(yōu)化架構等技術手段，保障軟件在復雜網(wǎng)絡環(huán)境下的穩(wěn)定運行，為智慧醫(yī)療系統(tǒng)的規(guī)?；瘧弥伟踩鬃鵞1]。

1.2 常見網(wǎng)絡安全風險

醫(yī)療器械PC 端軟件面臨的網(wǎng)絡安全風險呈現(xiàn)多元化特征，其中外部攻擊威脅首當其沖。黑客常利用軟件暴露的網(wǎng)絡端口、未修復的系統(tǒng)補丁等薄弱環(huán)節(jié)，實施滲透攻擊與惡意代碼植入。例如，釣魚郵件攜帶木馬程序，一旦用戶點擊執(zhí)行郵件，即可獲取軟件后臺管理權限，進而對患者電子病歷數(shù)據(jù)庫進行竊取或篡改 ；勒索軟件則通過加密關鍵業(yè)務數(shù)據(jù)，向醫(yī)療機構索要高額贖金，導致系統(tǒng)癱瘓與診療服務中斷。而內部威脅表現(xiàn)在醫(yī)療人員操作失誤或權限濫用可能引發(fā)數(shù)據(jù)安全事件，如誤將包含患者隱私的數(shù)據(jù)包發(fā)送至非安全網(wǎng)絡區(qū)域或因賬號密碼管理不善導致未授權用戶訪問系統(tǒng)。同時，部分軟件仍采用安全性較低的傳輸協(xié)議，如未加密的HTTP 協(xié)議傳輸患者影像數(shù)據(jù)，容易被中間人攻擊截取并篡改 ；即使使用HTTPS 協(xié)議，若證書配置不當或加密算法存在漏洞，仍會導致數(shù)據(jù)傳輸過程中的機密性與完整性喪失[2] 。此外，軟件設計缺陷更是長期潛伏的安全隱患，輸入驗證機制缺失會引發(fā)緩沖區(qū)溢出攻擊，越權訪問漏洞會導致低權限用戶獲取敏感操作權限，而會話管理漏洞則會被利用進行會話劫持，冒充合法用戶執(zhí)行惡意操作。

2 醫(yī)療器械 PC 端軟件網(wǎng)絡安全核心測試技術分析

2.1 滲透測試技術

2.1.1 黑盒測試的邊界攻擊實踐

黑盒測試聚焦軟件外部暴露面，通過模擬真實攻擊場景驗證邊界安全性，測試人員利用Nmap 等工具枚舉開放端口與服務版本，針對HTTP 接口實施OWASP Top10 漏洞驗證，如構造畸形URL 觸發(fā)路徑遍歷或通過Burp Suite 篡改請求參數(shù)嘗試越權訪問。典型案例中，某影像管理軟件因未限制API 調用頻率，被發(fā)現(xiàn)可通過自動化腳本暴力破解醫(yī)生賬號，存在暴露患者影像數(shù)據(jù)強制訪問的風險。

2.1.2 白盒測試的代碼級漏洞挖掘

白盒測試基于代碼可讀性優(yōu)勢，深入函數(shù)邏輯檢測潛在缺陷，通過分析設備控制模塊的C 語言代碼，可發(fā)現(xiàn)未對用戶輸入做長度校驗的strcpy 函數(shù)調用，存在緩沖區(qū)溢出風險。針對Python 編寫的后臺服務，可定位未經(jīng)驗證的反序列化操作，防止惡意構造對象引發(fā)遠程代碼執(zhí)行。結合Coverity 等靜態(tài)分析工具，能精準識別空指針解引用、競爭條件等底層代碼問題，尤其關注多線程數(shù)據(jù)交互場景的同步機制漏洞。

2.1.3 灰盒測試的混合信息利用策略

灰盒測試結合部分系統(tǒng)設計文檔與運行時狀態(tài)，重點突破權限邊界。例如，在測試醫(yī)療數(shù)據(jù)導出功能時，已知業(yè)務邏輯需調用加密中間件，可通過Wireshark 抓取傳輸數(shù)據(jù)，驗證AES 加密密鑰是否動態(tài)生成且符合國密標準。針對登錄模塊，利用已知的賬號權限分級規(guī)則，構造跨角色權限調用請求，檢測服務端是否缺失強制訪問控制（MAC）機制，如普通護士賬號能否繞過邏輯直接下載全院患者數(shù)據(jù)。

2.2 漏洞掃描技術

2.2.1 靜態(tài)掃描的代碼缺陷檢測

靜態(tài)掃描工具通過語法分析與規(guī)則匹配，在代碼編譯前識別結構性漏洞。SonarQube 可檢測SQL 語句硬編碼問題，提示使用參數(shù)化查詢防止注入攻擊。針對醫(yī)療設備通信模塊，需特別檢查DICOM 協(xié)議解析代碼是否存在未處理的異常字段，避免惡意構造的畸形數(shù)據(jù)包導致程序崩潰。此外，對配置文件的掃描不可或缺，如nginx.conf 是否禁用了TRACEMethod，防止HTTP 方法濫用引發(fā)的安全風險[3]。

2.2.2 動態(tài)掃描的運行時漏洞驗證

動態(tài)掃描在軟件運行環(huán)境中模擬攻擊行為，捕捉內存泄漏、邏輯錯誤等動態(tài)缺陷，可使用OWASPZAP 對設備控制接口進行模糊測試，向串口通信函數(shù)發(fā)送隨機字節(jié)流，觀測是否出現(xiàn)緩沖區(qū)溢出導致的程序異常終止問題。針對HTTPS 服務，通過模擬TLS 握手失敗場景，驗證是否存在降級攻擊漏洞，如客戶端能否被強制使用SSLv3 協(xié)議，進而利用POODLE 漏洞解密數(shù)據(jù)。

2.2.3 立體化掃描策略的實施路徑

立體化掃描需構建“開發(fā)階段—集成測試—上線前”的全周期掃描體系，在開發(fā)階段采用IDE 插件實時檢測代碼提交中的高危 函數(shù)（如C++ 的std::getline未指定長度限制）。集成測試階段部署Nessus 掃描器，重點檢測第三方組件漏洞，如某版本OpenSSL 的心臟出血漏洞。上線前結合人工驗證，對掃描結果中的“誤報”進行二次確認，避免因過度依賴工具導致關鍵漏洞漏檢，如醫(yī)療專用協(xié)議解析模塊的定制化漏洞需人工比對協(xié)議規(guī)范。

2.3 通信安全測試技術

2.3.1 數(shù)據(jù)加密傳輸?shù)膮f(xié)議安全性驗證

針對醫(yī)療數(shù)據(jù)傳輸，需驗證TLS 協(xié)議配置的合規(guī)性，可使用SSLLabs 工具檢測服務器支持的加密套件，禁用RC4 等弱算法，確保證書鏈完整且未被吊銷。在DICOM 圖像傳輸測試中，通過構造無效的TLS 證書強制連接，觀察軟件是否具備證書校驗熔斷機制，防止中間人攻擊篡改影像數(shù)據(jù)。同時，需測試加密性能，避免因AES-GCM 算法調用異常導致的傳輸延遲影響設備控制實時性。

2.3.2 通信協(xié)議的合規(guī)性與健壯性測試

協(xié)議測試需對照HL7FHIR、DICOM 等醫(yī)療標準，以HL7 消息為例，故意構造缺少必選字段的異常消息，驗證軟件是否拒絕處理并記錄日志。針對設備控制使用的Modbus TCP 協(xié)議，模擬連續(xù)發(fā)送未認證的寫寄存器指令，檢測是否觸發(fā)訪問控制機制，防止惡意設備偽造指令篡改治療參數(shù)。此外，需驗證協(xié)議版本兼容性，如舊版軟件能否正確解析新版DICOM 文件的加密元數(shù)據(jù)。

2.3.3 身份認證與訪問控制的旁路攻擊測試

在雙因素認證（2FA）測試中，嘗試繞過短信驗證碼機制，如通過攔截通信接口偽造驗證碼接收響應或利用會話固定攻擊劫持已認證的會話。對于基于角色的訪問控制（RBAC） 系統(tǒng)，需驗證權限邊界是否清晰。例如，低權限的護士賬號是否可通過修改HTTP 請求中的用戶ID 參數(shù)，訪問其他患者的診斷報告。此外，針對醫(yī)療軟件的本地認證（如Windows 登錄集成），需檢測是否存在緩存憑證泄露風險，如通過內存dump 工具提取明文密碼。在生物識別認證場景中，需測試指紋識別模塊的抗偽造能力，使用硅膠指紋膜模擬非法身份驗證，驗證系統(tǒng)是否具備活體檢測機制。

2.4 安全代碼審計技術

2.4.1 自動化工具的規(guī)則化漏洞掃描

在Java 開發(fā)的醫(yī)療信息系統(tǒng)中，Checkmarx 可檢測不安全 的反序列化漏洞（如使用Apache Commons Collections 庫 的默認配置），此類漏洞會導致遠程代碼執(zhí)行。針對Python 代碼，Bandit工具可識別加密函數(shù)的不當使用，如使用MD5 進行密碼哈希存儲。此外，針對醫(yī)療軟件特有的數(shù)據(jù)脫敏模塊，需定制化規(guī)則檢測敏感信息（如身份證號、醫(yī)?？ㄌ枺┑拿撁舨呗?，確保掩碼處理符合 GB/T35273 等個人信息保護標準，避免因正則表達式錯誤導致部分敏感字段未被過濾。自動化工具的輸出需結合人工復核。例如，誤報的“未使用HTTPS”警告可能因測試環(huán)境配置差異產(chǎn)生，需排除環(huán)境因素干擾[4]。

2.4.2 人工審計的邏輯漏洞挖掘

人工審計側重業(yè)務邏輯缺陷，如預約系統(tǒng)的時間戳校驗是否存在跨日漏洞，導致患者預約時間被錯誤覆蓋 ；在設備校準功能中，檢查是否缺少二次確認機制，防止未授權用戶通過偽造HTTP POST 請求觸發(fā)設備參數(shù)重置。針對權限管理，需逐行審查ACL（訪問控制列表）配置，確認“只讀賬號”是否被錯誤賦予數(shù)據(jù)修改權限，尤其關注復雜業(yè)務流程中的權限傳遞邏輯，如實習生賬號通過多級跳轉獲取管理員操作界面的漏洞。

2.4.3 代碼缺陷的修復與防護體系構建

對于緩沖區(qū)溢出漏洞，需采用安全編碼實踐（如使用strncpy 替代strcpy），并啟用編譯器防護技術（如GCC 的-fstack-protector）。針對SQL 注入風險，推廣參數(shù)化查詢（如PreparedStatement）而非拼接SQL語句。修復完成后需進行回歸測試，驗證補丁是否引入新漏洞。例如，某PACS 系統(tǒng)修復文件上傳漏洞后，應測試是否導致合法DICOM 文件無法正常導入。同時，構建持續(xù)集成/ 持續(xù)部署（CI/CD）管道中的安全門禁，將代碼掃描工具集成至Jenkins 流水線，強制要求漏洞修復率達到100% 方可發(fā)布。此外，針對醫(yī)療行業(yè)的長期維護需求，需建立代碼版本控制系統(tǒng)（如Git）的安全分支策略，確保歷史版本漏洞在補丁回退時可追溯。例如，為遺留系統(tǒng)創(chuàng)建獨立的安全維護分支，定期同步通用漏洞庫（CVE）的修復方案。

結語

醫(yī)療器械PC 端軟件的網(wǎng)絡安全測試，是技術規(guī)范與醫(yī)療倫理的交匯點。通過滲透測試模擬攻擊場景、漏洞掃描實現(xiàn)風險可視化、通信協(xié)議驗證保障數(shù)據(jù)傳輸安全以及代碼審計筑牢安全防線，可構建多層次防御體系。實踐表明，將測試技術融入軟件研發(fā)全流程，是應對網(wǎng)絡威脅的有效途徑。醫(yī)療行業(yè)需持續(xù)完善測試標準，推動技術創(chuàng)新與臨床需求融合，實現(xiàn)安全與效率的平衡發(fā)展。