医療における自律型AIの強靭なセキュリティの確保

データ侵害に対する激しい戦いは、世界中の医療機関にとってますます大きな課題となっています。最新の統計によると、データ侵害の平均コストは現在 4.45万ドル 世界全体では、米国内の患者にサービスを提供する医療機関では9.48万ドルと、そのXNUMX倍以上の額となっています。この既に困難な問題に、組織内外におけるデータ急増という現代の現象が加わっています。懸念すべき事態です。 公表された侵害の40% 複数の環境に情報が分散しているため、攻撃対象領域が大幅に拡大し、攻撃者に多くの侵入経路を提供します。

生成AIの自律性の向上は、急激な変化の時代をもたらします。同時に、これらの高度なインテリジェントエージェントが理論の域を超え、医療分野をはじめとする様々な分野で実用化されるにつれ、新たなセキュリティリスクの波が押し寄せています。これらの新たな脅威を理解し、軽減することは、AIを責任を持って拡張し、悪意のあるソフトウェアの脅威、データ侵害、さらには綿密に組織化されたサプライチェーン攻撃など、あらゆる種類のサイバー攻撃に対する組織のレジリエンスを強化するために不可欠です。

設計と実装段階におけるレジリエンス

組織は、AI によって引き起こされるセキュリティ リスクの増大に対処するために、包括的かつ進化するプロアクティブな防御戦略を採用する必要があります。特に、患者の健康と規制措置の遵守の両方が関わる医療分野では、これが重要です。

これには、AI システムの開発と設計から始まり、これらのシステムの大規模な展開に至るまで、体系的かつ綿密なアプローチが必要です。

• 組織が最初に、そして最も重要なステップとして実行すべきことは、データの取り込みからモデルの学習、検証、展開、そして推論に至るまで、AIパイプライン全体を図表化し、脅威モデル化することです。このステップにより、影響度と発生可能性に基づいたリスクの粒度で、あらゆる潜在的なリスクポイントと脆弱性を正確に特定することが可能になります。
• 第二に、大規模言語モデル（LLM）を利用するシステムやアプリケーションの展開のための安全なアーキテクチャを作成することが重要です。 エージェントAI 機能。これには、コンテナのセキュリティ、安全なAPI設計、機密性の高いトレーニングデータセットの安全な取り扱いなど、さまざまな対策を綿密に検討することが含まれます。
• 第三に、組織は様々な標準やフレームワークの推奨事項を理解し、実装する必要があります。例えば、以下のガイドラインを遵守する必要があります。 NISTの 包括的なリスクの特定と軽減のためのAIリスク管理フレームワーク。また、 OWASPのアドバイス プロンプトインジェクションや安全でない出力処理など、LLM アプリケーションによってもたらされる固有の脆弱性について。
• さらに、モデルの整合性を脅かす陰湿なデータ汚染攻撃や、AI 出力に機密性、偏り、または不適切に生成されたコンテンツが生成される可能性など、Gen AI によって生成される独特で複雑な攻撃を効果的に管理するためには、従来の脅威モデリング手法も進化する必要があります。
• 最後に、導入後も組織は、AI システムの脆弱性を継続的に発見して軽減するために、定期的かつ厳格なレッドチーム演習と、バイアス、堅牢性、明確性などのソースを特に対象とした専門的な AI セキュリティ監査を実施して、警戒を怠らないようにする必要があります。

特に、医療分野で強力な AI システムを構築するための基礎は、新たな脅威を明確に理解し、確立されたセキュリティ原則を遵守しながら、作成から展開まで AI ライフサイクル全体を根本的に保護することです。

運用ライフサイクル中の対策

堅牢なAIセキュリティ体制を構築するには、初期の安全な設計と導入に加え、AIライフサイクル全体にわたる細部への細心の注意と積極的な防御が不可欠です。そのためには、AI主導の監視を活用し、機密性の高い出力や悪意のある出力を即座に検知することで、コンテンツを継続的に監視する必要があります。その際には、情報公開ポリシーとユーザー権限を遵守する必要があります。モデル開発中および本番環境では、組織はマルウェア、脆弱性、そして敵対的な活動を積極的にスキャンする必要があります。もちろん、これらはすべて従来のサイバーセキュリティ対策を補完するものです。

ユーザーの信頼を促進し、AIの意思決定の解釈可能性を向上させるには、慎重に使用することが不可欠です。 説明可能なAI AI の出力と予測の根本的な根拠を理解するための (XAI) ツール。

自動データ検出と、動的に変化する分類器を用いたスマートなデータ分類によって、制御とセキュリティも向上します。これらの機能は、常に変化するデータ環境の重要かつ最新の情報を提供します。これらの取り組みは、きめ細かなロールベースアクセス制御（RBAC）、転送中および保存中の情報を保護するエンドツーエンドの暗号化フレームワーク、機密データを秘匿する効果的なデータマスキング技術といった、強力なセキュリティ制御の導入の必要性から生まれています。

AI システムを扱うすべてのビジネス ユーザーによる徹底したセキュリティ意識向上トレーニングも不可欠です。これにより、ソーシャル エンジニアリング攻撃やその他の AI 関連の脅威の可能性を検出して無効化するための重要な人間によるファイアウォールが確立されます。

エージェントAIの未来を守る

進化するAIセキュリティ脅威に対する持続的なレジリエンスの基盤は、AIシステムを綿密に監視し、積極的にスキャンし、明確に説明し、インテリジェントに分類し、厳重に保護するという、提案された多次元的かつ継続的な手法にあります。これはもちろん、成熟した従来のサイバーセキュリティ対策に加え、人間中心のセキュリティ文化を広く確立することに加えて必要です。自律型AIエージェントが組織のプロセスに組み込まれるにつれて、堅牢なセキュリティ対策の必要性が高まります。今日の現実として、パブリッククラウドにおけるデータ侵害は実際に発生しており、平均で約100億円の損害が発生しています。 5.17万ドル 組織の財務と評判に対する脅威を明確に強調しています。

AIの未来は、革新的なイノベーションに加え、組み込みセキュリティ、オープンな運用フレームワーク、そして厳格なガバナンス手順を基盤としたレジリエンスの構築にかかっています。こうしたインテリジェントエージェントへの信頼を確立することが、最終的に、AIがどれだけ広く、そして永続的に受け入れられるかを決定づけ、AIの変革の可能性の方向性そのものを形作ることになるでしょう。