Atténuer les risques liés aux modèles de frontière de l’IA dans les organisations de soins de santé

L’émergence de systèmes de frontière de l’IA et de modèles offensifs autonomes comme Mythos représente plus qu’une autre évolution des menaces cybernétiques. Pour les organisations de soins de santé, ces nouveaux modèles de frontière représentent un changement fondamental dans la façon dont les risques cybernétiques peuvent affecter la prestation de soins en soi.

Les soins de santé sont l’un des écosystèmes numériques les plus complexes et les plus réglementés. Les dossiers médicaux électroniques, les appareils médicaux connectés, les systèmes d’imagerie, les plateformes de laboratoire, l’automatisation des pharmacies, les services de télémédecine, les applications cloud, les fournisseurs tiers et une main-d’œuvre connectée doivent tous travailler ensemble pour soutenir les cliniciens et les patients – tout en assurant leur confidentialité et leur sécurité. Et même si la frontière de l’IA ne semble pas affecter cette complexité en surface, son utilisation en tant qu’outil d’attaque accélère considérablement la vitesse à laquelle les adversaires peuvent découvrir, prioriser et exploiter les faiblesses des défenses de sécurité.

L’IA change l’économie des risques cybernétiques

Une attaque informatique contre une organisation de soins de santé a des impacts qui s’étendent bien au-delà du chiffre d’affaires. Les attaques réussies contre les soins de santé peuvent directement perturber les flux de travail cliniques, retarder les soins, détourner les ambulances, reporter les interventions chirurgicales, interrompre les services de diagnostic et éroder la confiance du public dans les institutions dont les communautés dépendent pendant leurs moments les plus vulnérables. Par conséquent, le principal défi pour les dirigeants des soins de santé n’est plus simplement de protéger les données ; il s’agit de protéger la continuité des soins.

Les modèles offensifs autonomes sont capables de découvrir en continu les vulnérabilités, de corréler les identités, de cartographier les systèmes interconnectés et de relier les faiblesses apparemment sans rapport les unes aux autres en des chemins d’attaque viables – et ils le font à la vitesse de la machine. À mesure que ces capacités mûrissent et se propagent, les organisations de soins de santé ne peuvent plus se fier à des modèles de sécurité réactifs basés sur des analyses de vulnérabilités périodiques, des cycles de correctifs mensuels ou des contrôles de sécurité isolés. Une capacité de gestion des expositions beaucoup plus robuste et alimentée par l’IA est nécessaire pour maintenir la protection à travers le réseau.

La surface d’attaque des soins de santé en expansion

La transformation numérique des soins de santé, qui est maintenant devenue une transformation de l’IA en pleine expansion, continuera d’améliorer les résultats pour les patients. Mais elle élargit également simultanément la surface d’attaque.

L’IA soutient maintenant la documentation clinique, l’assistance diagnostique, l’interprétation des images, l’optimisation de la planification, les opérations du cycle de revenu et la prise de décision administrative. Les hôpitaux ont également poursuivi un effort de dix ans pour connecter des milliers de objets médicaux connectés (IoMT), des applications cliniques hébergées dans le cloud, des API, des technologies portables et des plateformes de soins à distance. À mesure que ces systèmes communiquent directement les uns avec les autres par des interactions machine-à-machine, alimentées maintenant par l’IA et les agents, il existe un problème de visibilité et de contrôle qui devra être abordé à mesure que ces technologies continueront à être déployées de nouvelles manières.

Parce que chaque nouvelle connexion crée une opportunité d’innovation, d’efficacité et d’amélioration des résultats pour les patients, elle crée également un autre chemin d’attaque potentiel. À mesure que les agents IA commencent à récupérer des informations sur les patients, à faire des recommandations, à déclencher des flux de travail et à interagir de manière autonome avec les systèmes cliniques, les dirigeants des soins de santé doivent étendre la sécurité au-delà des utilisateurs traditionnels pour englober toutes les identités participant à la prise en charge des patients.

La gestion des expositions devient essentielle

Les modèles de frontière donnent aux attaquants la capacité d’identifier et d’exploiter des chemins d’attaque complexes plus rapidement que les programmes de sécurité traditionnels n’ont été conçus pour y répondre. Le moment exige une réflexion sur ce que la sécurité peut arrêter – et à quelle vitesse – et quels outils doivent être ajoutés aux piles de sécurité basées sur les notions de détection et de correction héritées.

La gestion traditionnelle des vulnérabilités demande : “Quelles vulnérabilités existent ?”

La gestion des expositions pose une question fondamentalement différente : “Quelles expositions sont capables de devenir des attaques opérationnelles contre la prise en charge des patients ?”

Les organisations de soins de santé ne réduisent pas les risques en corrigeant le plus grand nombre de vulnérabilités. Ils réduisent les risques en éliminant les expositions les plus susceptibles de perturber la prestation de soins. L’objectif n’est pas de tout réparer ; c’est d’interrompre les chemins d’attaque qui comptent le plus pour la prise en charge des patients.

Pourquoi le patchage virtuel est important dans les soins de santé

Les soins de santé présentent un défi opérationnel unique pour comprendre la surface d’attaque complète. De nombreux appareils médicaux restent en service pendant des années, souvent en exécutant des systèmes d’exploitation hérités qui ne peuvent pas être corrigés immédiatement en raison d’exigences réglementaires, de processus de validation des fournisseurs ou de la nécessité d’éviter de perturber la prise en charge des patients.

Attendre les cycles de correctifs traditionnels est de plus en plus incompatible avec les menaces à la vitesse de la machine.

C’est là que la gestion des expositions et le patchage virtuel deviennent des capacités complémentaires. La gestion des expositions identifie les chemins d’attaque qui représentent le plus grand risque opérationnel. Et le patchage virtuel aide à interrompre ces chemins d’attaque en protégeant les systèmes vulnérables pendant que les organisations travaillent sur les réalités opérationnelles de la correction.

Plutôt que de forcer les organisations de soins de santé à choisir entre la sécurité et la prise en charge des patients sans interruption, ces capacités travaillent ensemble pour réduire l’exposition exploitable tout en préservant les opérations cliniques.

La confiance zéro doit évoluer au-delà des utilisateurs humains

À mesure que les appareils médicaux, les comptes de service, les API et les agents IA autonomes rejoignent les cliniciens et les fournisseurs pour accéder à des systèmes de soins de santé sensibles, la confiance zéro doit s’étendre au-delà de l’identité de la main-d’œuvre pour gouverner à la fois l’accès humain et non humain.Pour l’IA intégrée dans les flux de travail cliniques, cela signifie gouverner l’accès aux informations de santé protégées tout en assurant que les actions et les recommandations restent transparentes, auditable et soumises à une surveillance humaine appropriée.

Opérations de sécurité assistées par l’IA

Les opérations de sécurité des soins de santé doivent évoluer au même rythme que les menaces qu’elles affrontent. À mesure que les adversaires utilisent l’IA autonome, les défenseurs auront besoin de capacités d’investigation, de priorisation et de réponse assistées par l’IA capables de fonctionner à la vitesse de la machine.

Le jugement humain reste essentiel, en particulier là où la sécurité des patients et la prise de décision clinique se croisent, et l’automatisation peut considérablement améliorer la vitesse à laquelle les organisations identifient, enquêtent et contiennent les menaces émergentes.

L’objectif n’est pas la sécurité autonome pour elle-même ; c’est permettre aux équipes de sécurité de réagir suffisamment vite pour préserver la disponibilité clinique tout en assurant que les soins se poursuivent en toute sécurité.

La gouvernance doit protéger plus que les données

Les dirigeants des soins de santé doivent comprendre comment les modèles d’IA accèdent aux informations de santé protégées, comment les données sensibles sont utilisées pour la formation et l’inférence, comment les recommandations d’IA sont validées et comment la responsabilité est maintenue lorsque les systèmes autonomes participent aux flux de travail cliniques.

L’adoption réussie de l’IA dépendra de cadres de gouvernance qui équilibrent l’innovation avec la transparence, la sécurité, la confidentialité, la surveillance clinique et la résilience opérationnelle.

Les conseils d’administration demandent de plus en plus non seulement si l’IA améliore la productivité, mais également comment l’IA change le risque organisationnel, la résilience institutionnelle et en fin de compte la confiance des patients.

Alimenter l’innovation de l’IA en toute sécurité

Les organisations adoptent l’IA plus rapidement que les cadres de gouvernance n’évoluent. Les appareils médicaux restent l’une des surfaces d’attaque non gérées les plus importantes de l’industrie car beaucoup ne peuvent pas être corrigés sur des délais traditionnels en raison d’exigences réglementaires, de processus de validation des fournisseurs ou de la nécessité d’éviter de perturber la prise en charge des patients.

Chaque investissement en matière de sécurité dans les soins de santé devrait finalement être évalué par une question : Aide-t-il à assurer des soins sûrs et ininterrompus pour les patients et les communautés que nous servons ?

La gestion des expositions, la priorisation intelligente et des capacités telles que le patchage virtuel ne sont pas seulement des capacités techniques. Ce sont des garanties opérationnelles qui renforcent la résilience clinique, préservent la continuité des soins et protègent la confiance qui lie les organisations de soins de santé aux communautés qu’elles servent.

Parce que dans les soins de santé, la confiance n’est pas seulement une partie de l’expérience du patient. C’est une partie du traitement.