Το AI είναι ζωτικής σημασίας για την κυβερνοασφάλεια της υγειονομικής περίθαλψης

Οι οργανισμοί υγειονομικής περίθαλψης είναι από τους πιο συχνούς στόχους επιθέσεων κυβερνοεγκληματιών. Ακόμη και όταν περισσότερα τμήματα πληροφορικής επενδύουν σε διασφαλίσεις κυβερνοασφάλειας, κακόβουλα μέρη διεισδύουν σε υποδομές — συχνά με καταστροφικά αποτελέσματα. 

Ορισμένες επιθέσεις αναγκάζουν τους επηρεαζόμενους οργανισμούς να στέλνουν τους εισερχόμενους ασθενείς αλλού επειδή δεν μπορούν να τους αντιμετωπίσουν ενώ τα συστήματα υπολογιστών και οι συνδεδεμένες συσκευές δεν λειτουργούν. Οι μαζικές διαρροές δεδομένων ενέχουν επίσης κινδύνους κλοπής ταυτότητας σε εκατομμύρια ανθρώπους. Η κατάσταση επιδεινώνεται καθώς οι οργανισμοί υγειονομικής περίθαλψης συλλέγουν συχνά μια μεγάλη ποικιλία δεδομένων, από στοιχεία πληρωμής έως αρχεία καταστάσεων υγείας και φάρμακα. 

Ωστόσο, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να επηρεάσει σημαντικά και θετικά τους οργανισμούς υγειονομικής περίθαλψης όλων των μεγεθών.

Ανίχνευση ανωμαλιών στα εισερχόμενα μηνύματα 

Οι εγκληματίες του κυβερνοχώρου έχουν εκμεταλλευτεί τον τρόπο με τον οποίο οι περισσότεροι άνθρωποι χρησιμοποιούν καθημερινά συνδυασμό εργασιακών και προσωπικών συσκευών και καναλιών ανταλλαγής μηνυμάτων. Ένας γιατρός μπορεί να χρησιμοποιήσει κυρίως ένα email στο νοσοκομείο κατά τη διάρκεια της εργάσιμης ημέρας, αλλά να μεταβεί στο Facebook ή σε μήνυμα κειμένου κατά τη διάρκεια ενός μεσημεριανού διαλείμματος. 

Η ποικιλία και ο αριθμός των πλατφορμών θέτουν τις βάσεις για επιθέσεις phishing. Επίσης, δεν βοηθά το γεγονός ότι οι επαγγελματίες υγείας βρίσκονται υπό υψηλή πίεση και μπορεί να μην διαβάσουν αρχικά ένα μήνυμα αρκετά προσεκτικά για να εντοπίσουν ενδεικτικά σημάδια απάτης. 

Ευτυχώς, η τεχνητή νοημοσύνη υπερέχει στον εντοπισμό αποκλίσεων από μια βασική γραμμή. Αυτό είναι ιδιαίτερα χρήσιμο σε περιπτώσεις όπου τα μηνύματα ηλεκτρονικού ψαρέματος στοχεύουν στην πλαστοπροσωπία ατόμων που γνωρίζει καλά ο παραλήπτης. Δεδομένου ότι η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναλύσει γρήγορα τεράστιες ποσότητες δεδομένων, εκπαιδευμένοι αλγόριθμοι μπορούν να εντοπίσουν ασυνήθιστα χαρακτηριστικά. 

Γι' αυτό η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να είναι χρήσιμη για την αποτροπή ολοένα και πιο εξελιγμένων επιθέσεων. Τα άτομα που προειδοποιούνται για πιθανές απάτες ηλεκτρονικού ψαρέματος μπορεί να είναι πιο πιθανό να σκεφτούν προσεκτικά πριν παράσχουν προσωπικές πληροφορίες. Αυτό είναι απαραίτητο, λαμβάνοντας υπόψη πόσα άτομα μπορούν να επηρεάσουν οι απάτες στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης. Μια επίθεση παραβίασε τα στοιχεία 300,000 ανθρώπων και άρχισε όταν ένας υπάλληλος έκανε κλικ σε έναν κακόβουλο σύνδεσμο.

Τα περισσότερα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης που σαρώνουν μηνύματα λειτουργούν στο παρασκήνιο, επομένως δεν επηρεάζουν την παραγωγικότητα ή την πρόσβαση ενός παρόχου υγειονομικής περίθαλψης σε αυτό που χρειάζονται. Ωστόσο, καλά εκπαιδευμένοι αλγόριθμοι θα μπορούσαν να βρουν ασυνήθιστα μηνύματα και να επισημάνουν την ομάδα IT για περαιτέρω έρευνα. 

Διακοπή άγνωστων απειλών Ransomware

Οι επιθέσεις ransomware περιλαμβάνουν κυβερνοεγκληματίες κλείδωμα περιουσιακών στοιχείων δικτύου και απαιτούν πληρωμή. Έχουν γίνει πιο σοβαροί τα τελευταία χρόνια. Κάποτε επηρέαζαν μόνο λίγα μηχανήματα, αλλά οι σημερινές απειλές συχνά θέτουν σε κίνδυνο ολόκληρα δίκτυα. Επίσης, η ύπαρξη αντιγράφων ασφαλείας δεδομένων δεν είναι απαραίτητα επαρκής για την ανάκτηση. 

Οι κυβερνοεγκληματίες συχνά απειλούν να διαρρεύσουν κλεμμένες πληροφορίες εάν τα θύματα δεν πληρώσουν. Μερικοί χάκερ επικοινωνούν ακόμη και με άτομα των οποίων τα στοιχεία είχε το αρχικό θύμα, ζητώντας χρήματα και από αυτούς. Οι κακοί ηθοποιοί δεν χρειάζεται να δημιουργήσουν οι ίδιοι το ransomware. Μπορούν να αγοράσουν έτοιμες προς χρήση προσφορές στον σκοτεινό ιστό ή ακόμη και να βρουν συμμορίες ransomware-for-hire για να χειριστούν τις επιθέσεις για λογαριασμό τους. 

Μια μακροπρόθεσμη μελέτη σχετικά με επιθέσεις ransomware σε οργανισμούς υγειονομικής περίθαλψης εξέτασε 374 περιστατικά από τον Ιανουάριο του 2016 έως τον Δεκέμβριο του 2021. Ένα από τα βασικά στοιχεία ήταν ότι η ετήσια Οι επιθέσεις ransomware σχεδόν διπλασιάστηκαν κατά την περίοδο. Επιπλέον, το 44.4% των επιθέσεων διέκοψε την παροχή υγειονομικής περίθαλψης στους πληγέντες οργανισμούς.

Οι ερευνητές παρατήρησαν επίσης μια τάση ransomware που επηρεάζει μεγάλους οργανισμούς υγειονομικής περίθαλψης με πολλούς ιστότοπους. Τέτοιες επιθέσεις επιτρέπουν στους χάκερ να διευρύνουν την εμβέλειά τους και να αυξήσουν τη ζημιά που προκαλείται.

Με το ransomware να έχει πλέον καθιερωθεί ως μια διαρκώς παρούσα και αυξανόμενη απειλή, οι ομάδες IT που επιβλέπουν τους οργανισμούς υγειονομικής περίθαλψης πρέπει να παραμείνουν καινοτόμες με τις αμυντικές τους μεθόδους. Το AI είναι ένας πολύ καλός τρόπος για να γίνει αυτό. Μπορεί ακόμη και εντοπισμός και διακοπή νέων ransomware, διατηρώντας ενημερωμένα τα μέτρα προστασίας. 

Εξατομίκευση Εκπαίδευσης Κυβερνοασφάλειας 

Πολλοί εργαζόμενοι στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης μπορεί να βασίζονται σε μεγάλο βαθμό στην ιατρική τους κατάρτιση και να βλέπουν την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο ως λιγότερο σημαντικό μέρος της δουλειάς τους. Αυτό είναι προβληματικό, ειδικά επειδή πολλοί επαγγελματίες του ιατρικού τομέα πρέπει να ανταλλάσσουν με ασφάλεια πληροφορίες ασθενών μεταξύ πολλών μερών. 

Μια μελέτη του 2023 έδειξε Το 57% των εργαζομένων στον κλάδο είπε ότι η δουλειά τους είχε γίνει πιο ψηφιοποιημένη. Ένα θετικό στοιχείο ήταν ότι το 76% των ερωτηθέντων πίστευε ότι η ασφάλεια των δεδομένων ήταν δική τους ευθύνη. 

Ωστόσο, είναι ανησυχητικό ότι το 22% είπε ότι οι οργανώσεις τους δεν εφαρμόζουν αυστηρά τα πρωτόκολλα κυβερνοασφάλειας. Επιπλέον, το 31% δήλωσε ότι δεν ξέρει τι να κάνει σε περίπτωση παραβίασης δεδομένων. Αυτά τα κενά γνώσης υπογραμμίζουν την ανάγκη για βελτιώσεις στην εκπαίδευση στον κυβερνοχώρο. 

Η εκπαίδευση με τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να είναι πιο ελκυστική για τους μαθητές μέσω της αυξημένης συνάφειας. Ένα από τα δύσκολα πράγματα για ένα εργασιακό περιβάλλον όπως ένα νοσοκομείο είναι ότι η τεχνογνωσία των εργαζομένων θα ποικίλλει πολύ. Μερικοί άνθρωποι στον κλάδο για δεκαετίες πιθανότατα δεν μεγάλωσαν με υπολογιστές και το διαδίκτυο στα σπίτια τους. Από την άλλη πλευρά, όσοι αποφοίτησαν πρόσφατα και εισήλθαν στο εργατικό δυναμικό μάλλον είναι καλά συνηθισμένοι στη χρήση πολλών ειδών τεχνολογίας. 

Αυτές οι διαφορές συχνά καθιστούν λιγότερο πρακτικό την εκπαίδευση για την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο που ταιριάζει σε όλους. Ένα εκπαιδευτικό πρόγραμμα με χαρακτηριστικά τεχνητής νοημοσύνης θα μπορούσε να μετρήσει το τρέχον επίπεδο γνώσεων κάποιου και στη συνέχεια να του δείξει τις πιο χρήσιμες και κατάλληλες πληροφορίες. Θα μπορούσε επίσης να ανιχνεύσει μοτίβα, καθορίζοντας τις έννοιες της κυβερνοασφάλειας που εξακολουθούν να μπερδεύουν τους μαθητές με αυτούς που αντιλήφθηκαν γρήγορα. Τέτοιες ιδέες μπορούν να βοηθήσουν τους εκπαιδευτές να αναπτύξουν καλύτερα προγράμματα. 

Το AI μπορεί να βελτιώσει την κυβερνοασφάλεια στην υγειονομική περίθαλψη 

Αυτοί είναι μερικοί από τους πολλούς τρόπους με τους οποίους οι άνθρωποι μπορούν και πρέπει να εξετάσουν το ενδεχόμενο ανάπτυξης τεχνητής νοημοσύνης για να σταματήσουν ή να μειώσουν τη σοβαρότητα των κυβερνοεπιθέσεων στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης. Αυτή η τεχνολογία δεν αντικαθιστά ανθρώπους επαγγελματίες, αλλά μπορεί να παρέχει υποστήριξη αποφάσεων, δείχνοντάς τους ποιες πραγματικές απειλές χρειάζονται πρώτα την προσοχή τους.