AI มีความสำคัญต่อการรักษาความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์

องค์กรด้านการดูแลสุขภาพเป็นหนึ่งในเป้าหมายการโจมตีของอาชญากรไซเบอร์บ่อยที่สุด แม้ว่าแผนกไอทีจะลงทุนในการป้องกันความปลอดภัยในโลกไซเบอร์มากขึ้น แต่ฝ่ายที่ไม่ประสงค์ดีก็แทรกซึมเข้าไปในโครงสร้างพื้นฐาน ซึ่งมักจะได้ผลลัพธ์ที่เลวร้าย 

การโจมตีบางอย่างบังคับให้องค์กรที่ได้รับผลกระทบส่งผู้ป่วยเข้ามาที่อื่น เนื่องจากไม่สามารถรักษาได้ในขณะที่ระบบคอมพิวเตอร์และอุปกรณ์เชื่อมต่อไม่ทำงาน การรั่วไหลของข้อมูลจำนวนมากยังก่อให้เกิดความเสี่ยงในการโจรกรรมข้อมูลส่วนตัวต่อผู้คนหลายล้านคน สถานการณ์เลวร้ายลงเนื่องจากองค์กรด้านการดูแลสุขภาพมักจะรวบรวมข้อมูลที่หลากหลาย ตั้งแต่รายละเอียดการชำระเงินไปจนถึงบันทึกสภาวะสุขภาพและยา 

อย่างไรก็ตาม ปัญญาประดิษฐ์สามารถส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญและเป็นผลดีต่อองค์กรด้านการดูแลสุขภาพทุกขนาด

การตรวจจับความผิดปกติในข้อความที่เข้ามา 

อาชญากรไซเบอร์ได้ใช้ประโยชน์จากวิธีที่คนส่วนใหญ่ใช้ทั้งอุปกรณ์ทำงานและอุปกรณ์ส่วนตัวและช่องทางการส่งข้อความร่วมกันทุกวัน แพทย์อาจใช้อีเมลของโรงพยาบาลเป็นหลักในระหว่างวันทำงาน แต่เปลี่ยนไปใช้ Facebook หรือข้อความในช่วงพักกลางวัน 

ความหลากหลายและจำนวนของแพลตฟอร์มทำให้เกิดการโจมตีแบบฟิชชิง นอกจากนี้ยังช่วยไม่ได้ที่บุคลากรทางการแพทย์จะอยู่ภายใต้ความกดดันสูงและอาจไม่ได้อ่านข้อความอย่างระมัดระวังในขั้นต้นพอที่จะสังเกตเห็นสัญญาณของการหลอกลวง 

โชคดีที่ AI เก่งในการตรวจจับการเบี่ยงเบนจากเส้นฐาน ซึ่งมีประโยชน์อย่างยิ่งในกรณีที่ข้อความฟิชชิงมีเป้าหมายเพื่อปลอมตัวเป็นบุคคลที่ผู้รับรู้จักดี เนื่องจากปัญญาประดิษฐ์สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างรวดเร็ว อัลกอริทึมที่ผ่านการฝึกอบรมจึงสามารถตรวจจับลักษณะที่ผิดปกติได้ 

นั่นเป็นเหตุผลที่ AI มีประโยชน์ในการขัดขวางการโจมตีที่ซับซ้อนมากขึ้น ผู้ที่ได้รับคำเตือนถึงการหลอกลวงแบบฟิชชิ่งอาจมีแนวโน้มที่จะคิดอย่างรอบคอบก่อนที่จะให้ข้อมูลส่วนบุคคล นั่นเป็นสิ่งสำคัญ โดยพิจารณาว่าการหลอกลวงด้านการรักษาพยาบาลสามารถส่งผลกระทบต่อบุคคลได้มากน้อยเพียงใด การโจมตีหนึ่งครั้ง ประนีประนอมรายละเอียดของผู้คน 300,000 คนและเริ่มต้นขึ้น เมื่อพนักงานคลิกลิงก์ที่เป็นอันตราย

เครื่องมือ AI ส่วนใหญ่ที่สแกนข้อความทำงานในพื้นหลัง ดังนั้นจึงไม่ส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพการทำงานของผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพหรือการเข้าถึงสิ่งที่ต้องการ อย่างไรก็ตาม อัลกอริทึมที่ได้รับการฝึกฝนมาอย่างดีสามารถค้นหาข้อความที่ผิดปกติและตั้งค่าสถานะทีมไอทีเพื่อทำการตรวจสอบเพิ่มเติม 

หยุดการคุกคาม Ransomware ที่ไม่คุ้นเคย

การโจมตีด้วยแรนซัมแวร์เกี่ยวข้องกับอาชญากรไซเบอร์ ล็อคสินทรัพย์เครือข่าย และเรียกร้องให้ชำระเงิน พวกเขามีอาการรุนแรงขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ครั้งหนึ่งเคยส่งผลกระทบต่อเครื่องเพียงไม่กี่เครื่อง แต่ภัยคุกคามในปัจจุบันมักจะทำลายเครือข่ายทั้งหมด นอกจากนี้ การสำรองข้อมูลไม่จำเป็นต้องเพียงพอสำหรับการกู้คืน 

อาชญากรไซเบอร์มักจะขู่ว่าจะรั่วไหลของข้อมูลที่ถูกขโมยไปหากเหยื่อไม่จ่ายเงิน แฮ็กเกอร์บางคนถึงกับติดต่อผู้ที่มีข้อมูลของเหยื่อเดิมเพื่อเรียกร้องเงินจากพวกเขาด้วย ผู้ไม่หวังดีก็ไม่จำเป็นต้องสร้างแรนซัมแวร์เองเช่นกัน พวกเขาสามารถซื้อข้อเสนอที่พร้อมใช้งานบนเว็บมืดหรือแม้แต่ค้นหาแก๊งจ้างแรนซัมแวร์เพื่อจัดการการโจมตีให้พวกเขา 

การศึกษาระยะยาวเกี่ยวกับการโจมตีแรนซัมแวร์ในองค์กรด้านการดูแลสุขภาพได้ตรวจสอบเหตุการณ์ 374 เหตุการณ์ตั้งแต่เดือนมกราคม 2016 ถึงธันวาคม 2021 ประเด็นสำคัญประการหนึ่งคือประจำปี การโจมตีด้วยแรนซัมแวร์เพิ่มขึ้นเกือบสองเท่า ในช่วงระยะเวลา นอกจากนี้ 44.4% ของการโจมตียังขัดขวางการให้บริการด้านสุขภาพขององค์กรที่ได้รับผลกระทบ

นักวิจัยยังสังเกตเห็นแนวโน้มของแรนซัมแวร์ที่ส่งผลกระทบต่อองค์กรด้านการดูแลสุขภาพขนาดใหญ่ที่มีหลายไซต์ การโจมตีดังกล่าวทำให้แฮ็กเกอร์ขยายการเข้าถึงและเพิ่มความเสียหายที่เกิดขึ้น

เมื่อแรนซัมแวร์กลายเป็นภัยคุกคามที่เพิ่มมากขึ้นเรื่อย ๆ ทีมไอทีที่ดูแลองค์กรด้านการดูแลสุขภาพจะต้องรักษานวัตกรรมด้วยวิธีการป้องกันของตน AI เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการทำเช่นนั้น มันสามารถทำได้ ตรวจจับและหยุดแรนซัมแวร์ตัวใหม่รักษามาตรการป้องกันที่เป็นปัจจุบัน 

การฝึกอบรมความปลอดภัยทางไซเบอร์ส่วนบุคคล 

บุคลากรทางการแพทย์จำนวนมากอาจพึ่งพาการฝึกอบรมทางการแพทย์อย่างหนัก และมองว่าความปลอดภัยในโลกไซเบอร์เป็นส่วนสำคัญรองลงมาจากงานของพวกเขา นั่นเป็นปัญหาโดยเฉพาะอย่างยิ่งเนื่องจากผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์หลายคน ต้องแลกเปลี่ยนข้อมูลผู้ป่วยอย่างปลอดภัย ระหว่างหลายฝ่าย 

การศึกษาในปี 2023 แสดงให้เห็น 57% ของพนักงานในอุตสาหกรรม กล่าวว่างานของพวกเขากลายเป็นดิจิทัลมากขึ้น ข้อดีประการหนึ่งคือ 76% ของผู้ตอบแบบสำรวจเชื่อว่าความปลอดภัยของข้อมูลเป็นความรับผิดชอบของพวกเขา 

อย่างไรก็ตาม น่ากังวลที่ 22% กล่าวว่าองค์กรของตนไม่บังคับใช้โปรโตคอลความปลอดภัยทางไซเบอร์อย่างเคร่งครัด นอกจากนี้ 31% กล่าวว่าพวกเขาไม่รู้ว่าจะทำอย่างไรหากเกิดการรั่วไหลของข้อมูล ช่องว่างความรู้เหล่านี้เน้นย้ำถึงความจำเป็นในการปรับปรุงการฝึกอบรมด้านความปลอดภัยในโลกไซเบอร์ 

การฝึกอบรมกับ AI อาจทำให้นักเรียนมีส่วนร่วมได้มากขึ้นผ่านความเกี่ยวข้องที่เพิ่มขึ้น หนึ่งในสิ่งที่ท้าทายเกี่ยวกับสภาพแวดล้อมการทำงาน เช่น ในโรงพยาบาลก็คือ ความชำนาญด้านเทคโนโลยีของพนักงานจะแตกต่างกันไปอย่างมาก คนบางคนในอุตสาหกรรมมานานหลายทศวรรษไม่ได้เติบโตมาพร้อมกับคอมพิวเตอร์และอินเทอร์เน็ตในบ้าน ในทางกลับกัน คนที่เพิ่งเรียนจบและเข้าสู่วัยทำงานน่าจะคุ้นเคยกับการใช้เทคโนโลยีหลายประเภทเป็นอย่างดี 

ความแตกต่างเหล่านี้มักจะทำให้การฝึกความปลอดภัยทางไซเบอร์แบบหนึ่งขนาดเหมาะกับทุกคนนั้นไม่ค่อยเป็นประโยชน์ โปรแกรมการศึกษาที่มีคุณสมบัติ AI สามารถวัดระดับความรู้ปัจจุบันของใครบางคน แล้วแสดงข้อมูลที่เป็นประโยชน์และเหมาะสมที่สุดแก่พวกเขา นอกจากนี้ยังอาจตรวจจับรูปแบบ กำหนดแนวคิดด้านความปลอดภัยในโลกไซเบอร์ที่ยังคงสร้างความสับสนให้กับผู้เรียนและผู้ที่เข้าใจได้อย่างรวดเร็ว ข้อมูลเชิงลึกดังกล่าวสามารถช่วยให้ผู้ฝึกอบรมพัฒนาโปรแกรมได้ดีขึ้น 

AI สามารถปรับปรุงความปลอดภัยทางไซเบอร์ในการดูแลสุขภาพ 

นี่คือหนึ่งในหลายๆ วิธีที่ผู้คนสามารถทำได้และควรพิจารณาปรับใช้ AI เพื่อหยุดหรือลดความรุนแรงของการโจมตีทางไซเบอร์ในภาคการดูแลสุขภาพ เทคโนโลยีนี้ไม่ได้แทนที่ผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ แต่สามารถให้การสนับสนุนการตัดสินใจ โดยแสดงให้พวกเขาเห็นว่าภัยคุกคามที่แท้จริงใดจำเป็นต้องได้รับความสนใจเป็นอันดับแรก