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의료 기관은 사이버 범죄자의 공격을 가장 자주 받는 대상 중 하나입니다. IT 부서가 사이버 보안을 강화하는 투자를 많이 하더라도, 악의적인 당사자는 인프라를 침투하고 종종 재난적인 결과를 초래합니다.
일부 공격은 영향을 받은 기관이 컴퓨터 시스템과 연결된 장치가 작동하지 않는 동안 환자를 치료할 수 없기 때문에 환자를 다른 곳으로 보내야 합니다.大量의 데이터 유출은 또한 수백만 명의 사람들에게 개인 정보 도용 위험을 초래합니다. 의료 기관이 일반적으로 지불 세부 정보부터 건강 상태 및 약물 기록에 이르는 다양한 데이터를 수집하기 때문에 상황은 더욱 악화됩니다.
그러나 인공 지능은 모든 크기의 의료 기관에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
들어오는 메시지의 비정상성을 감지
사이버 범죄자는 대부분의 사람들이 일과 개인 장치 및 메시지 채널을 일상적으로 사용하는 방법을利用했습니다. 의사는 주로 병원 이메일을 사용하여 근무일을 보낼 수 있지만 점심 시간에는 Facebook 또는 문자 메시지로 전환할 수 있습니다.
플랫폼의 다양성과 수는 피싱 공격의 단계를 설정합니다. 또한 의료 전문가들이 높은 압력下에 있으며 처음에는 스캠의 명백한 징후를 충분히 주의해서 읽지 않을 수 있기 때문에 도움이 되지 않습니다.
幸い, 인공 지능은 기준선에서 편차를 감지하는 데 탁월합니다. 그것은 피싱 메시지가 수신자가 잘 아는 사람을 가장하려고 하는 경우에 특히 유용합니다. 인공 지능이大量의 데이터를 빠르게 분석할 수 있기 때문에 훈련된 알고리즘은 비정상적인 특성을 감지할 수 있습니다.
그것이 인공 지능이 점점 더 정교한 공격을 방지하는 데 유용한 이유입니다. 잠재적인 피싱 스캠에 대해 경고된 사람들은 개인 정보를 제공하기 전에 더 주의해서 생각할 가능성이 있습니다. 그것은 많은 사람들이 의료 스캠에 영향을 받을 수 있기 때문에 필수적입니다. 한 공격은 300,000명의 개인 정보를 노출시키고 악의적인 링크를 클릭한 직원이 시작되었습니다.
대부분의 메시지를 스캔하는 AI 도구는 백그라운드에서 작동하므로 의료 제공자의 생산성이나 필요한 항목에 대한 액세스를影响하지 않습니다. 그러나 잘 훈련된 알고리즘은 비정상적인 메시지를 발견하고 추가 조사를 위해 IT 팀을 표시할 수 있습니다.
알려지지 않은 랜섬웨어 위협을 중단
랜섬웨어 공격은 사이버 범죄자가 네트워크 자산을 잠그고 지불을 요구합니다. 최근 몇 년 동안 그들은 더 심각해졌습니다. 그들은 이전에는 몇 대의 기계만 영향을 받았지만, 오늘날의 위협은 종종 전체 네트워크를 손상시킵니다. 또한 데이터 백업을 갖는 것이 항상 복구에 충분하지는 않습니다.
사이버 범죄자는 피해자가 지불하지 않으면 도난당한 정보를 유출할 것을 위협합니다. 일부 해커는 원래 피해자의 정보를 갖고 있던 사람에게도 연락하여 그들에게도 돈을 요구합니다. 악의적인 당사자는 랜섬웨어를 직접 만들 필요가 없습니다. 그들은 암흑 웹에서 사용할 수 있는 제품을 구입하거나甚至 랜섬웨어 공격을 대신 처리해주는 갱을 찾을 수 있습니다.
2016년 1월부터 2021년 12월까지의 랜섬웨어 공격에 대한 장기 연구에서 374건의 사례를 조사했습니다. 주요 발견 중 하나는 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 사이트가 있는 대형 의료 기관에 영향을 미치는 경향이 있다는 것을 발견했습니다. 이러한 공격으로 해커는 범위를 넓히고 손상된 피해를 증가시킬 수 있습니다.
랜섬웨어가 항상 존재하고 성장하는 위협으로 확립된 지금, 의료 기관을 담당하는 IT 팀은 방어 방법에 대해 혁신적이어야 합니다. 인공 지능은 그렇게 하는 좋은 방법입니다. 그것은 حتی 새로운 랜섬웨어를 감지하고 중지할 수 있으며, 보호 조치를 최신 상태로 유지할 수 있습니다.
사이버 보안 교육을 개인화
많은 의료 전문가들은 사이버 보안을 그들의 일의 덜 중요한 부분으로 간주하여 의료 훈련에만 의존할 수 있습니다. 그것은 특히 많은 의료 전문가들이 다양한 당사자 간에 환자 정보를 안전하게 교환해야 하는 경우에 특히 문제가 됩니다.
2023년 연구에 따르면 해당 업계의 57%의 직원은 그들의 일이 더 디지털화되었다고 말했습니다. 긍정적인 측면은 조사된 사람들 중 76%가 데이터 보안이 그들의 책임이라고 믿었다는 것입니다.
그러나 22%의 사람들이 그들의 기관이 사이버 보안 프로토콜을 엄격하게 시행하지 않는다는 것은 우려스럽습니다. 또한 31%의 사람들이 데이터 침해가 발생할 경우 무엇을 해야 하는지 모른다고 말했습니다. 이러한 지식 격차는 사이버 보안 교육을 개선해야 함을 강조합니다.
AI를 사용한 교육은 관련성이 증가하여 학생들에게 더 흥미롭게 만들 수 있습니다. 병원과 같은 작업 환경에서 어려운 점 중 하나는 직원의 기술적 능숙도가 크게 다를 수 있다는 것입니다. 집에서 컴퓨터와 인터넷을 사용해 성장하지 않은 몇십 년 동안 업계에서 일한 사람들은 최근 졸업하여 직장에 들어간 사람들보다 기술 사용에 익숙하지 않을 수 있습니다.
이러한 차이점은 일괄적인 사이버 보안 교육이 실제로 효과적이지 않을 수 있음을 의미합니다. AI 기능을 갖춘 교육 프로그램은 누군가의 현재 지식 수준을 평가한 다음 가장 유용하고 적절한 정보를 보여줄 수 있습니다. 또한 패턴을 감지하여 학습자가 여전히 혼동하는 사이버 보안 개념과 빠르게 이해한 개념을 결정할 수 있습니다. 이러한 통찰력은 훈련자들이 더好的 프로그램을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다.
AI는 의료 보안을 개선할 수 있다
이것은 사이버 보안을 방지하거나 의료 부문에서 사이버 공격의 심각성을 줄이기 위해 고려해야 하는 인공 지능의 몇 가지 방법입니다. 이 기술은 인간 전문가를 대체하지 않지만 의사 결정 지원을 제공하여 실제 위협에 먼저 주의를 기울여야 합니다.
