AI มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อความมั่นคงทางไซเบอร์ในภาคสุขภาพ

องค์กรสุขภาพเป็นเป้าหมายที่ถูกโจมตีโดยนักอาชญากรรมทางไซเบอร์บ่อยที่สุด แม้ว่าแผนกไอทีจะลงทุนในมาตรการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ แต่นักอาชญากรรมก็สามารถบุกรุกโครงสร้างพื้นฐานได้ ซึ่งมักจะมีผลกระทบร้ายแรง

บางครั้งการโจมตีทำให้องค์กรที่ได้รับผลกระทบต้องส่งผู้ป่วยที่เข้ามาใหม่ไปที่อื่น เนื่องจากไม่สามารถรักษาได้ขณะระบบคอมพิวเตอร์และอุปกรณ์ที่เชื่อมต่อไม่ทำงาน การรั่วไหลของข้อมูลขนาดใหญ่ยังทำให้เกิดความเสี่ยงต่อการขโมยตัวตนสำหรับคนหลายล้านคน สถานการณ์เลวร้ายลงเนื่องจากองค์กรสุขภาพมักจะรวบรวมข้อมูลหลากหลายประเภท ตั้งแต่รายละเอียดการชำระเงินไปจนถึงบันทึกสภาพร่างกายและยาที่ใช้

อย่างไรก็ตาม ปัญญาประดิษฐ์สามารถส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญและเป็นบวกต่อองค์กรสุขภาพทุกขนาด

การตรวจจับความผิดปกติในข้อความที่เข้ามา

นักอาชญากรรมทางไซเบอร์ได้ใช้ประโยชน์จากการที่ผู้คนส่วนใหญ่ใช้อุปกรณ์และช่องทางส่งข้อความทั้งส่วนตัวและทางธุรกิจในชีวิตประจำวัน แพทย์อาจใช้อีเมลของโรงพยาบาลเป็นหลักในช่วงเวลาทำงาน แต่เปลี่ยนไปใช้ Facebook (META ) หรือข้อความส่วนตัวในช่วงพักกลางวัน

การเปลี่ยนแปลงและจำนวนช่องทางที่ใช้ทำให้เกิดโอกาสสำหรับการโจมตีแบบฟิชชิ่ง นอกจากนี้ยังไม่ช่วยให้บุคลากรสุขภาพที่ทำงานภายใต้แรงกดดันสูงอาจไม่ได้อ่านข้อความอย่างรอบคอบในตอนแรกเพื่อจับจุดสังเกตของการหลอกลวง

幸运的是 AI มีความสามารถในการตรวจจับความผิดปกติจากบรรทัดฐาน ซึ่งเป็นประโยชน์อย่างยิ่งในการโจมตีแบบฟิชชิ่งที่พยายามปลอมตัวเป็นบุคคลที่ผู้รับทราบดี เนื่องจากปัญญาประดิษฐ์สามารถวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็ว อัลกอริทึมที่ได้รับการฝึกอบรมสามารถจับจุดผิดปกติได้

ดังนั้น AI จึงมีประโยชน์ในการป้องกันการโจมตีที่ซับซ้อนมากขึ้น ผู้ที่ได้รับการเตือนเกี่ยวกับการหลอกลวงอาจมีโอกาสพิจารณาให้ละเอียดก่อนที่จะให้ข้อมูลส่วนตัว ซึ่งเป็นสิ่งจำเป็น โดยเฉพาะเมื่อพิจารณาว่าจำนวนบุคคลที่ได้รับผลกระทบจากการหลอกลวงในภาคสุขภาพนั้นมากเพียงใด การโจมตีหนึ่งครั้ง ทำให้ข้อมูลของ 300,000 คนถูกบุกรุก และเริ่มต้นเมื่อพนักงานคลิกบนลิงก์ที่เป็นอันตราย

เครื่องมือ AI ส่วนใหญ่ที่สแกนข้อความทำงานอยู่เบื้องหลัง ดังนั้นจึงไม่ส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพการทำงานหรือการเข้าถึงข้อมูลที่บุคลากรสุขภาพต้องการ อย่างไรก็ตาม อัลกอริทึมที่ได้รับการฝึกอบรมที่ดีสามารถพบข้อความที่ไม่ปกติและแจ้งให้ทีมไอทีตรวจสอบเพิ่มเติม

การหยุดยั้งการโจมตีแบบแรนซัมแวร์ที่ไม่คุ้นเคย

การโจมตีแบบแรนซัมแวร์เกี่ยวข้องกับนักอาชญากรรม การล็อกเครือข่ายและข้อมูล และการขอเงินเป็นค่าไถ่ การโจมตีเหล่านี้ได้รุนแรงขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา และไม่เพียงแต่ส่งผลกระทบต่อเครื่องจักรเดียวเท่านั้น แต่ยังสามารถบุกรุกเครือข่ายทั้งหมดได้ นอกจากนี้ การมีแบ็คอัพข้อมูลไม่จำเป็นต้องเพียงพอสำหรับการกู้คืนข้อมูล

นักอาชญากรรมทางไซเบอร์ขู่ว่าจะรั่วไหลข้อมูลที่ถูกขโมยหากเหยื่อไม่จ่ายค่าไถ่ บางกลุ่มแม้กระทั่งติดต่อผู้ที่ข้อมูลถูกขโมยไปเพื่อขอเงินจากพวกเขาเช่นกัน นักอาชญากรรมไม่จำเป็นต้องสร้างแรนซัมแวร์ด้วยตนเอง พวกเขาสามารถซื้อแรนซัมแวร์ที่พร้อมใช้งานจากเว็บมืดหรือแม้กระทั่งจ้างกลุ่มแรนซัมแวร์ให้ทำการโจมตีแทน

การศึกษาระยะยาวเกี่ยวกับการโจมตีแรนซัมแวร์ต่อองค์กรสุขภาพที่ตรวจสอบเหตุการณ์ 374 ครั้งระหว่างเดือนมกราคม 2016 ถึงธันวาคม 2021 พบว่าการโจมตีแรนซัมแวร์เกือบจะเพิ่มขึ้นสองเท่าในช่วงเวลาดังกล่าว นอกจากนี้ 44.4% ของการโจมตีทำให้การให้บริการสุขภาพขององค์กรที่ได้รับผลกระทบหยุดชะงัก

นักวิจัยยังพบว่าการโจมตีแรนซัมแวร์มักจะส่งผลกระทบต่อองค์กรสุขภาพขนาดใหญ่ที่มีหลายแห่ง ซึ่งช่วยให้แฮกเกอร์สามารถขยายการเข้าถึงและเพิ่มความเสียหายที่เกิดขึ้น

ด้วยการโจมตีแรนซัมแวร์ที่กลายเป็นภัยคุกคามที่มีอยู่เสมอและเติบโตอย่างต่อเนื่อง ทีมไอทีที่ดูแลองค์กรสุขภาพต้องคิดค้นวิธีการป้องกันที่สร้างสรรค์ AI เป็นวิธีที่ดีในการทำเช่นนั้น AI ยังสามารถ ตรวจจับและหยุดการโจมตีแรนซัมแวร์ใหม่ๆ ทำให้มาตรการรักษาความปลอดภัยที่มีอยู่เป็นปัจจุบัน

การปรับแต่งการฝึกอบรมด้านความมั่นคงทางไซเบอร์

บุคลากรสุขภาพหลายคนอาจพึ่งพาการฝึกอบรมทางการแพทย์เป็นหลักและเห็นว่าความมั่นคงทางไซเบอร์เป็นส่วนหนึ่งของงานที่มีความสำคัญน้อยกว่า ซึ่งเป็นปัญหา โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพิจารณาว่าผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพหลายคน ต้องแลกเปลี่ยนข้อมูลผู้ป่วยอย่างปลอดภัย ระหว่างหลายฝ่าย

การศึกษาในปี 2023 พบว่า 57% ของพนักงานในอุตสาหกรรม กล่าวว่างานของพวกเขาได้กลายเป็นดิจิทัลมากขึ้น ผลลัพธ์ที่ดีหนึ่งประการคือ 76% ของผู้ที่สำรวจเชื่อว่าความปลอดภัยของข้อมูลเป็นความรับผิดชอบของพวกเขา

อย่างไรก็ตาม เป็นเรื่องที่น่ากังวลที่ 22% กล่าวว่าองค์กรของพวกเขาไม่ได้บังคับใช้โปรโตคอลความปลอดภัยทางไซเบอร์อย่างเข้มงวด นอกจากนี้ 31% กล่าวว่าพวกเขาไม่ทราบว่าจะทำอย่างไรหากเกิดการรั่วไหลของข้อมูล ช่องว่างความรู้เหล่านี้เน้นย้ำถึงความจำเป็นในการปรับปรุงการฝึกอบรมด้านความมั่นคงทางไซเบอร์

การฝึกอบรมที่มี AI สามารถทำให้นักเรียนมีส่วนร่วมมากขึ้นผ่านความเกี่ยวข้องที่เพิ่มขึ้น สิ่งหนึ่งที่ท้าทายเกี่ยวกับสภาพแวดล้อมการทำงาน เช่น โรงพยาบาล คือ ทักษะทางเทคนิคของพนักงานจะแตกต่างกันอย่างกว้างขวาง บางคนในอุตสาหกรรมที่มีประสบการณ์หลายทศวรรษอาจไม่ได้เติบโตขึ้นมาในบ้านที่มีคอมพิวเตอร์และอินเทอร์เน็ต ในทางกลับกัน ผู้ที่เพิ่งจบการศึกษาและเข้าสู่แรงงานอาจคุ้นเคยกับการใช้เทคโนโลยีหลายประเภท

ความแตกต่างเหล่านี้มักจะทำให้การฝึกอบรมความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่มีขนาดเหมาะสำหรับทุกคนไม่คุ้มค่า โปรแกรมการศึกษาที่มีคุณสมบัติ AI สามารถประเมินระดับความรู้ปัจจุบันของบุคคลแล้วแสดงข้อมูลที่มีประโยชน์และเหมาะสมที่สุดให้พวกเขา มันอาจตรวจจับรูปแบบและกำหนดแนวคิดด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่นักเรียนยังสับสนหรือเข้าใจอย่างรวดเร็ว ซึ่งสามารถช่วยให้ผู้ฝึกอบรมพัฒนaprograms ที่ดีขึ้น

AI สามารถปรับปรุงความมั่นคงทางไซเบอร์ในภาคสุขภาพ

นี่คือบางส่วนจากหลายวิธีที่ผู้คนสามารถและควรพิจารณาใช้ AI เพื่อหยุดหรือลดความรุนแรงของการโจมตีทางไซเบอร์ในภาคสุขภาพ เทคโนโลยีนี้ไม่ได้แทนที่ผู้เชี่ยวชาญ แต่สามารถให้การสนับสนุนการตัดสินใจ โดยแสดงให้เห็นว่าภัยคุกคามที่แท้จริงต้องการความสนใจเป็นอันดับแรก