AI는 의료 보안을 위한 필수적인 기술입니다

의료 기관은 사이버 범죄자의 공격 대상 중 가장 빈번한 곳입니다. IT 부서는 사이버 보안 방어를 투자하는 동안에도 악의적인 당사자는 인프라를 침투하고 종종 재난적인 결과를 초래합니다.

일부 공격은 영향을 받은 기관이 컴퓨터 시스템과 연결된 장치가 작동하지 않는 동안 입원 환자를 다른 곳으로 보내야 하도록 강요합니다.大量의 데이터 유출 또한 수백만 명의 사람들에게 개인 정보 도용 위험을 초래합니다. 상황은 의료 기관이 종종 결제 세부 정보부터 건강 상태 및 약물 기록에 이르는 다양한 데이터를 수집하기 때문에 더욱悪化합니다.

그러나 인공 지능은 모든 크기의 의료 기관에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

입력 메시지의 비정상성 감지

사이버 범죄자는 대부분의 사람들이 일과 개인 장치 및 메시지 채널을 일상적으로 사용하는 방식을 이용했습니다. 의사는 주로 병원 이메일을 사용하지만 점심 시간에는 페이스북이나 문자 메시지를 사용할 수 있습니다.

이러한 플랫폼의 다양성과 수는 피싱 공격의 단계를 설정합니다. 또한 의료 전문가가 높은 압력下에 있기 때문에 메시지를 충분히 주의 깊게 읽지 않아 사기성 메시지의 특징을 초기에 감지하지 못할 수 있습니다.

幸い, 인공 지능은 기준선에서 벗어난 것을 감지하는 데 탁월합니다. 이것은 피싱 메시지가 수신자가 잘 아는 사람을 가장하려고 하는 경우에 특히 유용합니다. 인공 지능은大量의 데이터를 빠르게 분석할 수 있으므로 훈련된 알고리즘은 비정상적인 특징을 감지할 수 있습니다.

따라서 인공 지능은 점점 더 복잡해지는 공격을 방지하는 데 유용할 수 있습니다. 잠재적인 피싱 사기에 대한 경고를 받은 사람들은 개인 정보를 제공하기 전에 더 신중하게 생각할 수 있습니다. 이것은 많은 사람들이 의료 사기를 당할 수 있기 때문에 필수적입니다. 한 공격은 30만 명의 개인 정보를 노출시키고 하나의 악성 링크를 클릭한 후 시작되었습니다.

대부분의 메시지를 스캔하는 인공 지능 도구는 백그라운드에서 작동하므로 의료 제공자의 생산성이나 필요한 항목에 대한 액세스를 영향을 미치지 않습니다. 그러나 잘 훈련된 알고리즘은 비정상적인 메시지를 발견하고 추가 조사를 위해 IT 팀을 플래그할 수 있습니다.

알려지지 않은 랜섬웨어 위협 중단

랜섬웨어 공격은 사이버 범죄자가 네트워크 자산을 잠그고 대금을 요구하는 것을 포함합니다. 이러한 공격은 최근 몇 년 동안 더 심각해졌습니다. 이전에는 몇 대의 기계만 영향을 받았지만 오늘날의 위협은 종종 전체 네트워크를 손상시킵니다. 또한 데이터 백업을 가지는 것이 항상 복구에 충분하지는 않습니다.

사이버 범죄자는 데이터 유출을 위협하면서 대금을 지불하지 않으면 데이터를 유출할 수 있습니다. 일부 해커는 даже 원래 피해자의 정보를 가지고 있는 사람들과 접촉하여 그들에게도 돈을 요구합니다. 악의적인 당사자는 랜섬웨어를 스스로 만들 필요가 없습니다. 그들은 암흑 웹에서 사용할 수 있는 랜섬웨어를 구입하거나甚至 랜섬웨어를 대신 처리하는 악성団體를雇用할 수 있습니다.

2016년 1월부터 2021년 12월까지의 의료 기관에 대한 랜섬웨어 공격에 대한 장기 연구에서 374건의 사건을 조사했습니다. 한 가지 주요发现은 랜섬웨어 공격이 해당 기간 동안 거의 두 배로 증가했다는 것입니다. 또한 공격의 44.4%가 영향을 받은 기관의 의료 제공을 방해했습니다.

연구자들은 또한 랜섬웨어가 여러 사이트를 보유한 대규모 의료 기관에 영향을 미치는 경향이 있다는 것을 알게 되었습니다. 이러한 공격으로 해커는 범위를 넓히고 피해를 증가시킬 수 있습니다.

랜섬웨어가 끊임없이 증가하는 위협으로 확립된現在, 의료 기관을 감독하는 IT 팀은 방어 방법을 혁신적으로 유지해야 합니다. 인공 지능은 이를 달성하는 좋은 방법입니다. 인공 지능은 thậm chí 새로운 랜섬웨어를 감지하고 중단할 수 있습니다. 이는 보호 조치를 최신 상태로 유지하는 데 도움이 됩니다.

사이버 보안 교육 개인화

많은 의료 전문가들은 사이버 보안을 중요하지 않은 부분으로 간주하고 의료 훈련에만 의존할 수 있습니다. 이것은 특히 많은 의료 전문가들이 여러 당사자 사이에서 환자 정보를 안전하게 교환해야 하는 경우에 문제가 됩니다.

2023年の 연구에 따르면 57%의 산업 종사자는 자신의 일이 더 디지털화되었다고 말했습니다. 긍정적인发现은 조사에 응한 사람들의 76%가 데이터 보안이 자신의 책임이라고 믿는다는 것이었습니다.

그러나 22%의 사람들이 자신의 기관이 사이버 보안 규정을 엄격히 시행하지 않는다는 것은 우려스러운 것입니다. 또한 31%의 사람들이 데이터 유출이 발생할 경우 어떻게 해야 하는지 모른다고 말했습니다. 이러한 지식의 격차는 사이버 보안 교육의 개선을 강조합니다.

인공 지능을 사용한 교육은 관련성이 증가하여 학생들에게 더 흥미롭게 만들 수 있습니다. 병원과 같은 작업 환경에서 어려운 점 중 하나는 직원들의 기술 수준이 매우 다양하다는 것입니다. 몇십 년 동안 산업에 종사한 일부 사람들은 집에서 컴퓨터와 인터넷을 사용하지 않았을 수 있지만 최근에 졸업하고 직장에 입사한 사람들은 아마도 많은 종류의 기술을 사용하는 데 익숙할 것입니다.

이러한 차이점은 사이버 보안 교육을 일괄적으로 제공하는 것이 현실적이지 않습니다. 인공 지능 기능을 갖춘 교육 프로그램은 누군가의 현재 지식 수준을 평가한 다음 가장 유용하고 적절한 정보를 보여줄 수 있습니다. 또한 패턴을 감지하여 학습자가 혼동하는 사이버 보안 개념과 빠르게 이해하는 개념을 결정할 수 있습니다. 이러한 통찰력은 훈련자들이 더好的 프로그램을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다.

인공 지능은 의료 보안을 개선할 수 있습니다

이러한 방법은 사람들이 의료 부문에서 사이버 공격의 심각성을 줄이거나 중단하기 위해 인공 지능을 배치해야 하는 몇 가지 방법입니다. 이 기술은 인간 전문가를 대체하지 않지만 의료 전문가가 먼저 주의해야 할 실제 위협을 보여주는 결정 지원을 제공할 수 있습니다.