AIはヘルスケアのサイバーセキュリティに不可欠

ヘルスケア組織は、サイバー犯罪者の攻撃の最も頻繁な標的の1つです。IT部門がサイバーセキュリティの安全対策に投資するにつれても、悪意のある第三者がインフラストラクチャに侵入することが多く、壊滅的な結果をもたらすことがあります。

一部の攻撃は、コンピュータシステムや接続されたデバイスが動作していないため、影響を受けた組織が入院患者を他の場所に転送することを余儀なくします。また、大規模なデータ漏洩により、数百万人の個人情報が漏洩するリスクも生じます。状況は、ヘルスケア組織が支払い詳細、健康状態、薬剤の記録など、さまざまな種類のデータを収集しているため、さらに悪化しています。

しかし、人工知能（AI）は、すべての規模のヘルスケア組織に大きな影響を与えることができます。

受信メッセージの異常を検出する

サイバー犯罪者は、ほとんどの人が仕事と個人のデバイスやメッセージングチャネルを組み合わせて使用することに気づいています。医師は、主に病院のメールを仕事中に使用しますが、ランチの休み時間中にFacebookやテキストメッセージに切り替えることがあります。

プラットフォームの多様性と数は、フィッシング攻撃の舞台を整えます。また、ヘルスケア専門家は高圧力の下で仕事をしているため、メッセージを十分に注意深く読んでいない可能性があり、詐欺の兆候に気付くことができません。

幸いなことに、AIは、基準からの逸脱を検出することに優れています。特に、フィッシングメッセージが受信者がよく知っている人を偽装することを目的とした場合に役立ちます。AIは大量のデータを迅速に分析できるため、トレーニングされたアルゴリズムは不通常な特徴を検出できます。

これが、AIがますます洗練された攻撃を阻止するのに役立つ理由です。潜在的なフィッシング詐欺に注意を促された人は、個人情報を提供する前に慎重に考えると思われます。これは、ヘルスケア詐欺が影響を受ける個人数が多いため、非常に重要です。1つの攻撃は、30万人の詳細を漏洩させ、従業員が悪意のあるリンクをクリックしたときに始まりました。

メッセージをスキャンするほとんどのAIツールはバックグラウンドで動作するため、ヘルスケア提供者の生産性や必要なものへのアクセスに影響しません。しかし、適切にトレーニングされたアルゴリズムは、不通常なメッセージを検出して、ITチームにさらに調査するようフラグを設定できます。

見知らぬランサムウェア脅威を阻止する

ランサムウェア攻撃では、サイバー犯罪者がネットワーク資産をロックダウンし、支払いを要求します。これらの攻撃は近年、より深刻なものになりました。以前は数台のマシンにしか影響しなかったのに対し、現在の脅威はしばしば全体のネットワークを妥協します。また、データのバックアップを持っていることは、必ずしも回復に十分ではない可能性があります。

サイバー犯罪者は、被害者が支払わない場合は、盗まれた情報を漏洩すると脅します。いくつかのハッカーは、元の被害者の情報を持っていた人々に連絡し、自分たちにもお金を要求します。悪意のある第三者は、自分たちでランサムウェアを作成する必要はありません。ダークウェブで使用可能なランサムウェアを購入したり、攻撃を代行するランサムウェア・ギャングを見つけることもできます。

2016年1月から2021年12月までの374件のヘルスケア組織に対するランサムウェア攻撃についての長期的な研究がありました。その1つの結論は、研究期間中にランサムウェア攻撃がほぼ2倍になったということです。また、攻撃の44.4%が影響を受けた組織のヘルスケア提供を妨げたこともわかりました。

研究者はまた、複数のサイトを持つ大規模なヘルスケア組織にランサムウェアが影響を及ぼす傾向に気付きました。这种攻撃により、ハッカーは影響範囲を拡大し、被害を増大させることができます。

ランサムウェアがヘルスケア組織に対する恒久的かつ拡大する脅威であることが明らかになったため、ヘルスケア組織のITチームは防御方法を革新的にする必要があります。AIはその方法の1つです。さらに、新しいランサムウェアを検出して阻止することもできます。これにより、保護対策を最新のものにしています。

サイバーセキュリティトレーニングをパーソナライズする

多くのヘルスケア専門家は、サイバーセキュリティを仕事の重要な部分とは見なさないかもしれません。特に、医療専門家が複数の当事者間で患者情報を安全に交換する必要がある場合に問題があります。

2023年の調査では、業界の57%の従業員が仕事がよりデジタル化されたと回答しました。ポジティブな結果の1つは、調査対象者の76%がデータセキュリティを自分たちの責任であると考えることです。

しかし、22%の組織がサイバーセキュリティプロトコルを厳格に施行していないこと、31%の従業員がデータ漏洩が発生した場合に何をすべきかわからないことは、サイバーセキュリティトレーニングの改善が必要であることを示しています。

AIを使用したトレーニングは、関連性の向上により、生徒にとってより魅力的になる可能性があります。病院のような職場環境では、従業員のテクノロジーに対する熟練度が大きく異なることが課題です。数十年間業界に従事している人々は、子供の頃に家にコンピューターとインターネットがなかった可能性があります。一方、新しく卒業して職場に入った人々は、多くの種類のテクノロジーを使用することに慣れているでしょう。

これらの違いにより、ワンサイズフィットオールのサイバーセキュリティトレーニングは実用的ではありません。AIを備えた教育プログラムは、誰かの現在の知識レベルを測定し、最も役立つ情報を示すことができます。また、パターンを検出して、学習者が混乱しているサイバーセキュリティの概念と、迅速に理解した概念を判断できます。これらの洞察は、トレーナーがより良いプログラムを開発するのに役立ちます。

AIはヘルスケアのサイバーセキュリティを改善できる

これらは、ヘルスケア部門でサイバー攻撃の影響を防止または軽減するためにAIを導入することを検討するべき多くの方法のいくつかです。このテクノロジーは、人間の専門家を置き換えるのではなく、意思決定を支援し、最初に注意を払う必要がある真正の脅威を示すことができます。