AI on tervishoiu küberturvalisuse jaoks ülioluline

Tervishoiuorganisatsioonid on küberkurjategijate rünnakute sagedasemad sihtmärgid. Isegi kui rohkem IT-osakondi investeerib küberturvalisuse kaitsemeetmetesse, tungivad pahatahtlikud osapooled infrastruktuuridesse – sageli katastroofiliste tagajärgedega. 

Mõned rünnakud sunnivad mõjutatud organisatsioone saatma saabuvaid patsiente mujale, kuna nad ei saa neid ravida, kui arvutisüsteemid ja ühendatud seadmed ei tööta. Massilised andmelekked kujutavad endast ka miljonite inimeste jaoks identiteedivarguste ohtu. Olukord halveneb, kuna tervishoiuorganisatsioonid koguvad sageli väga erinevaid andmeid alates makseandmetest kuni terviseseisundi ja ravimite andmeteni. 

Tehisintellekt võib aga märkimisväärselt ja positiivselt mõjutada igas suuruses tervishoiuorganisatsioone.

Sissetulevate sõnumite kõrvalekallete tuvastamine 

Küberkurjategijad on ära kasutanud seda, kuidas enamik inimesi kasutab igapäevaselt töö- ja isiklikke seadmeid ning sõnumikanaleid. Arst võib tööpäeva jooksul kasutada peamiselt haigla e-posti, kuid lõunapausi ajal lülituda Facebooki või tekstisõnumile. 

Platvormide varieeruvus ja arv loovad aluse andmepüügirünnakutele. Samuti ei aita see, et tervishoiutöötajad on suure surve all ega pruugi sõnumit piisavalt hoolikalt lugeda, et pettuse tunnusmärke märgata. 

Õnneks on tehisintellekt suurepärane algtasemest kõrvalekallete tuvastamisel. See on eriti kasulik juhtudel, kui andmepüügisõnumite eesmärk on esineda inimestena, keda saaja hästi tunneb. Kuna tehisintellekt suudab kiiresti analüüsida tohutuid andmehulki, võivad koolitatud algoritmid tuvastada ebatavalisi omadusi. 

Seetõttu võib AI olla kasulik üha keerukamate rünnakute nurjamiseks. Inimesed, keda on hoiatatud võimalike andmepüügipettuste eest, võivad enne isikliku teabe esitamist suurema tõenäosusega hoolikalt läbi mõelda. See on oluline, arvestades, kui paljusid üksikisikuid võivad tervishoiupettused mõjutada. Üks rünnak kompromiteeris 300,000 XNUMX inimese andmeid ja alustas kui töötaja klõpsas pahatahtlikul lingil.

Enamik sõnumeid skannivaid tehisintellekti tööriistu töötab taustal, nii et need ei mõjuta tervishoiuteenuse osutaja tootlikkust ega juurdepääsu sellele, mida nad vajavad. Hästi koolitatud algoritmid võivad aga leida ebatavalisi sõnumeid ja märgistada IT-meeskonna edasiseks uurimiseks. 

Tundmatute lunavaraohtude peatamine

Lunavararünnakud hõlmavad küberkurjategijaid võrguvarade lukustamine ja nõuda tasumist. Viimastel aastatel on need muutunud raskemaks. Kunagi mõjutasid need vaid mõnda masinat, kuid tänapäeva ohud ohustavad sageli terveid võrke. Samuti ei piisa taastamiseks tingimata andmete varukoopiatest. 

Küberkurjategijad ähvardavad sageli varastatud teavet lekitada, kui ohvrid ei maksa. Mõned häkkerid võtavad isegi ühendust inimestega, kelle andmed algsel ohvril olid, nõudes ka neilt raha. Halvad näitlejad ei pea ka ise lunavara looma. Nad saavad osta pimedas veebis kasutusvalmis pakkumisi või isegi leida lunavara rühmi, kes rünnakute eest toime panevad. 

Tervishoiuorganisatsioonide vastu suunatud lunavararünnakute pikaajalises uuringus uuriti 374 juhtumit ajavahemikus 2016. aasta jaanuarist kuni 2021. aasta detsembrini. Üks kokkuvõte oli see, et iga-aastane lunavararünnakute arv peaaegu kahekordistus perioodi jooksul. Lisaks häiris 44.4% rünnakutest mõjutatud organisatsioonide tervishoiuteenuste osutamist.

Teadlased märkasid ka lunavara suundumust, mis mõjutab suuri tervishoiuorganisatsioone, millel on mitu saiti. Sellised rünnakud võimaldavad häkkeritel laiendada oma haaret ja suurendada tekitatud kahju.

Kuna lunavara on nüüdseks kujunenud pidevalt esinevaks ja kasvavaks ohuks, peavad tervishoiuorganisatsioone jälgivad IT-meeskonnad jääma oma kaitsemeetodite osas uuendusmeelseks. AI on selleks suurepärane viis. Võib isegi tuvastada ja peatada uus lunavara, hoides kaitsemeetmed ajakohasena. 

Küberturvalisuse koolituse isikupärastamine 

Paljud tervishoiutöötajad võivad suuresti toetuda oma meditsiinilisele koolitusele ja pidada küberjulgeolekut oma töö vähemtähtsaks osaks. See on problemaatiline, eriti kuna paljud meditsiinitöötajad peavad patsienditeavet turvaliselt vahetama mitme osapoole vahel. 

2023. aasta uuring näitas 57% tööstuse töötajatest ütles, et nende töö on muutunud digiteeritumaks. Üks positiivne järeldus oli see, et 76% küsitletutest arvas, et andmete turvalisus on nende vastutus. 

Siiski on murettekitav, et 22% ütles, et nende organisatsioonid ei jõusta rangelt küberjulgeoleku protokolle. Lisaks ütles 31%, et nad ei tea, mida teha andmetega seotud rikkumiste korral. Need teadmiste lüngad näitavad vajadust küberjulgeolekualaste koolituste täiustamise järele. 

Tehisintellektiga treenimine võiks olla õpilaste jaoks köitvam tänu suuremale asjakohasusele. Üks väljakutseid sellise töökeskkonna nagu haigla puhul on see, et töötajate tehniline taiplikkus on väga erinev. Mõned inimesed, kes on aastakümneid selles valdkonnas töötanud, ei ole tõenäoliselt kasvanud arvutite ja Internetiga kodus. Teisest küljest on need, kes on hiljuti lõpetanud ja tööturule sisenenud, ilmselt hästi harjunud kasutama mitmesuguseid tehnoloogiaid. 

Need erinevused muudavad sageli kõigile sobiva küberturvalisuse koolituse vähem praktiliseks. AI funktsioonidega haridusprogramm võiks mõõta kellegi praegust teadmiste taset ja seejärel näidata talle kõige kasulikumat ja asjakohasemat teavet. See võib tuvastada ka mustreid, määrates kindlaks küberjulgeoleku kontseptsioonid, mis ajavad õppijaid ikka veel segadusse nendega, millest nad kiiresti aru said. Sellised teadmised võivad aidata koolitajatel välja töötada paremaid programme. 

AI võib parandada tervishoiu küberturvalisust 

Need on mõned paljudest viisidest, kuidas inimesed saavad ja peaksid kaaluma tehisintellekti kasutuselevõttu, et peatada või vähendada tervishoiusektori küberrünnakute tõsidust. See tehnoloogia ei asenda professionaale, kuid võib pakkuda otsustustuge, näidates neile, millised tõelised ohud vajavad esmalt tähelepanu.