Cindi Carter, アメリカズCISO、チェックポイント Cindi Carter アメリカズCISO、チェックポイント

フロンティアモデルからのリスクをヘルスケア組織で軽減する

フロンティアAIシステムやMythosのような自律型の攻撃モデルが登場したことは、サイバー脅威の進化を超えたものです。ヘルスケア組織にとって、これらの新しいフロンティアモデルは、ケアの提供そのものに影響を与えるサイバーリスクの新たな形を表しています。ヘルスケアは、最も複雑で厳格に規制されたデジタルエコシステムの1つです。電子ヘルスレコード、接続された医療機器、画像システム、ラボラトリー平台、薬剤自動化、テレヘルスサービス、クラウドアプリケーション、サードパーティベンダー、接続されたワークフォースはすべて、臨床医と患者をサポートするために協力しながら、プライバシーと安全性を確保する必要があります。而且、フロンティアAIはこの複雑さに直接影響を与えないように見えますが、その使用は攻撃を可能にするための速度を劇的に加速させ、セキュリティ防御の弱点を発見、優先順位付け、悪用する能力を攻撃者に与えます。AIはサイバーリスクの経済学を変えるヘルスケア組織に対するサイバー攻撃は、財務面での影響を超えた影響を及ぼします。成功した攻撃は、臨床ワークフローを直接妨害し、ケアを遅らせ、救急車を転送し、手術を延期し、診断サービスを中断し、コミュニティが最も脆弱な瞬間にある際に頼る機関への公共の信頼を損なう可能性があります。したがって、ヘルスケアのリーダーにとっての主な課題は、単にデータを保護することではなく、ケアの連続性を保護することです。自律型の攻撃モデルは、脆弱性を継続的に発見し、アイデンティティを関連付け、相互接続されたシステムをマッピングし、無関係な弱点を攻撃可能なパスに連結することができます。而且、これらの機能が成熟し、普及するにつれて、ヘルスケア組織は、周期的な脆弱性スキャン、月次のパッチサイクル、または分離されたセキュリティコントロールを中心に構築された反応型のセキュリティモデルに依存することはできません。ネットワーク全体で保護を維持するために、より強力でAI駆動のエクスポージャ管理機能が必要です。ヘルスケアの拡大する攻撃面ヘルスケアのデジタル変革は、現在急速にAI変革を遂げています。これにより、患者の転帰は改善されますが、同時に攻撃面も拡大します。AIは現在、臨床文書化、診断支援、画像解釈、スケジューリングの最適化、収益サイクル操作、行政決定への支援を行っています。病院では、Internet of Medical Things (IoMT) デバイス、クラウドホストの臨床アプリケーション、API、ウェアラブル技術、リモートケアプラットフォームを接続する10年間の努力を続けてきました。これらのシステムは、機械と機械の間の相互作用を通じて直接通信し、現在はAIとエージェントによって推進されています。これにより、可視性と制御の問題が生じ、技術が新しい方法で展開されるにつれてこれらの問題に対処する必要があります。新しい接続ごとに、イノベーション、効率性、患者の転帰の改善の機会が生まれますが、同時に潜在的な攻撃パスも生まれます。AIエージェントが患者情報を取得し、ワークフローをトリガーし、臨床システム間で自律的に相互作用し始めると、ヘルスケアのリーダーは、従来のユーザーを超えて、すべてのアイデンティティ（人間と非人間の両方）へのアクセスを拡大する必要があります。エクスポージャ管理が不可欠になるフロンティアモデルは、攻撃者が複雑な攻撃パスをより迅速に特定し、運用できるようにします。これにより、伝統的なセキュリティプログラムが対応する速度を超えるようになりました。セキュリティが何を止めることができ、どのくらいの速さで対応できるか、またセキュリティスタックにどのようなツールを追加する必要があるかを再考する必要があります。伝統的な脆弱性管理では、「どのような脆弱性があるか」エクスポージャ管理では、「どのエクスポージャがケアの提供に対する実行可能な攻撃になる可能性があるか」ヘルスケア組織は、最も多くの脆弱性を修復することでリスクを軽減しません。エクスポージャを最もケアの提供を妨げる可能性のあるものを排除することでリスクを軽減します。目的はすべてを修復することではなく、ケアの提供に最も重要な攻撃パスを妨害することです。ヘルスケアにおける仮想パッチの重要性ヘルスケアには、攻撃面を完全に理解するという独自の運用上の課題があります。多くの医療機器は、規制要件、ベンダーの検証プロセス、またはケアの提供を妨げないようにする必要性により、すぐにパッチできない状態で長期間使用され続けます。伝統的なパッチサイクルを待つことは、機械スピードの脅威と相容れないものです。ここで、エクスポージャ管理と仮想パッチが補完的な機能として重要性を持ちます。エクスポージャ管理は、最大の運用上のリスクを表す攻撃パスを特定します。而且、仮想パッチは、組織が修復の運用上の現実を処理する間、脆弱なシステムを保護することでこれらの攻撃パスを妨害します。これらの機能は、ヘルスケア組織がセキュリティとケアの提供を妨げないようにすることで、ケアの連続性を維持しながらリスクを軽減するのに役立ちます。ゼロトラストは人間のユーザーを超えて進化する必要がある医療機器、サービスアカウント、API、および自律型AIエージェントが臨床医やベンダーと共に機密性の高いヘルスケアシステムにアクセスするようになると、ゼロトラストはワークフォースアイデンティティを超えて、人間と非人間の両方のアクセスを統治する必要があります。臨床ワークフローに組み込まれたAIについては、保護されたヘルスケア情報へのアクセスを統制しながら、行動や推奨事項が透明性、監査可能性、適切な人間の管理の対象となるようにする必要があります。AI支援セキュリティ運用ヘルスケアのセキュリティ運用は、脅威と同じペースで進化する必要があります。攻撃者が自律型AIを利用するようになると、防御者は、機械スピードで動作する調査、優先順位付け、対応機能を必要とします。人間の判断は、特に患者安全と臨床的意思決定が交差する場所で不可欠であり、自動化は、組織が新たな脅威を特定、調査、封じ込める速度を大幅に改善できます。目的は、自律型セキュリティをそのもののために達成することではなく、セキュリティチームがケアの連続性を維持しながら迅速に対応できるようにすることです。ガバナンスはデータ以上を保護する必要があるヘルスケアのリーダーは、AIモデルが保護されたヘルスケア情報にアクセスする方法、機密データがトレーニングと推論に使用される方法、AIの推奨事項が検証される方法、自律型システムが臨床ワークフローに参加する際の説明責任を維持する方法を理解する必要があります。AIの成功した導入は、ガバナンスフレームワークによって、イノベーションと透明性、セキュリティ、プライバシー、臨床的管理、運用上の回復力とのバランスを取る必要があります。取締役会は、AIが生産性を向上させるかどうかではなく、組織のリスク、機関の回復力、そして最終的に患者への信頼をどのように変えるかを問うようになっています。AIイノベーションを安全に推進する組織は、ガバナンスフレームワークが進化するよりもAIをより速く採用しています。医療機器は、従来のパッチサイクルでは修復できないため、未管理の攻撃面の1つとして残り続けています。セキュリティチームは脆弱性の量に圧倒されており、重大度のみが運用上のリスクを決定するわけではないことを認識しています。而且、ヘルスケアの取締役会は、技術的な指標から回復力、連続性、組織がサイバー障害の際にケアを維持する能力への焦点を移しています。ヘルスケアにおけるすべてのセキュリティ投資は、最終的に1つの質問で評価されるべきです：「患者とコミュニティのために安全で中断されないケアを提供するのに役立つか」エクスポージャ管理、優先順位付け、仮想パッチなどの機能は、単なる技術的な機能ではありません。臨床的回復力を強化し、ケアの連続性を維持し、ヘルスケア組織とコミュニティの信頼を保護するための運用上の安全対策です。ヘルスケアでは、信頼は患者体験の一部だけではなく、治療の一部です。