Мінімізація ризику від моделей штучного інтелекту на передовому рівні в організаціях охорони здоров’я

Поява моделей штучного інтелекту на передовому рівні і автономних моделей атаки, таких як Mythos, представляє не просто ще одну еволюцію кіберзагроз. Для організацій охорони здоров’я ці нові моделі на передовому рівні представляють фундаментальну зміну того, як кіберризик може вплинути на надання медичної допомоги.

Охорона здоров’я є однією з найбільш складних і суворо регламентованих цифрових екосистем. Електронні медичні картки, підключені медичні пристрої, системи візуалізації, лабораторні платформи, автоматизація аптек, телекомунікаційні послуги, хмарні додатки, API, носимі технології та платформи віддаленої допомоги повинні працювати разом, щоб підтримувати клініцистів і пацієнтів,，同时 забезпечуючи їх приватність і безпеку. І хоча моделі штучного інтелекту на передовому рівні не впливають на цю складність на поверхні, їх використання як засобу атаки значно прискорює швидкість, з якою противники можуть виявити, пріоритезувати та використати слабкості в системах безпеки.

Штучний інтелект змінює економіку кіберризiku

Кібератака на організацію охорони здоров’я має наслідки, які виходять далеко за межі фінансових втрат. Успішні атаки проти організації охорони здоров’я можуть безпосередньо перервати клінічні робочі процеси, затримати надання медичної допомоги, відправити машини швидкої допомоги, відкласти операції, перервати діагностичні послуги та підірвати громадську довіру до інститутів, на які громади сподіваються під час найбільш уразливих моментів. Тому основним викликом для керівників організації охорони здоров’я вже не є просто захист даних; це захист безперервності надання медичної допомоги.

Автономні моделі атаки здатні безперервно виявляти уразливості, корелювати ідентифікатори, відображати взаємопов’язані системи та ланцюжити слабкості в дієві шляхи атаки – і роблять це з швидкістю машини. Коли ці можливості дозрівають і поширюються, організації охорони здоров’я вже не можуть покладатися на реактивні моделі безпеки, побудовані навколо періодичних сканувань уразливостей, місячних циклів патчів або ізольованих засобів безпеки. Потрібна значно більш потужна та штучно інтелектуальна здатність управління експозицією, щоб підтримувати захист по всій мережі.

Розширювана поверхня атаки в охороні здоров’я

Цифрова трансформація охорони здоров’я, яка тепер стала швидкою трансформацією штучного інтелекту, продовжить покращувати результати лікування пацієнтів. Але вона також одночасно розширює поверхню атаки.

Штучний інтелект тепер підтримує клінічну документацію, допомогу у діагностиці, інтерпретацію візуалізації, оптимізацію розкладу, операції циклу доходів та адміністративне прийняття рішень. Лікарні також продовжили десятирічну роботу з підключення тисяч Інтернету медичних речей (IoMT), хмарних клінічних додатків, API, носимих технологій та платформ віддаленої допомоги. Коли ці системи спілкуються безпосередньо одна з одною через взаємодію машини з машиною, підтримувану тепер штучним інтелектом та агентами, існує питання видимості та контролю, яке потрібно буде вирішити під час подальшого розгортання цих технологій.

Бо хоча кожне нове підключення створює можливість для інновацій, ефективності та покращення результатів лікування пацієнтів, воно також створює ще один потенційний шлях атаки. Коли агенти штучного інтелекту починають отримувати інформацію про пацієнтів, надавати рекомендації, запускати робочі процеси та взаємодіяти автономно з клінічними системами, керівники охорони здоров’я повинні розширити безпеку за межі традиційних користувачів, щоб охопити кожну ідентичність, яка бере участь у лікуванні пацієнтів.

Управління експозицією стає необхідним

Моделі на передовому рівні дають нападникам можливість виявити та оперативно використовувати складні шляхи атаки швидше, ніж традиційні програми безпеки були спроможні реагувати. Ця мить вимагає переосмислення того, що безпека може зупинити – і як швидко – і яких інструментів потрібно додати до стеків безпеки, побудованих на спадкових поняттях виявлення та виправлення.

Традиційне управління уразливостями питає: “Які уразливості існують?”

Управління експозицією питає фундаментально інше питання: “Які експозиції можуть стати оперативними атаками проти надання медичної допомоги?”

Організації охорони здоров’я не зменшують ризик, усуваючи найбільше уразливостей. Вони зменшують ризик, усуваючи експозиції, які найбільш імовірно перерветься лікуванню пацієнтів. Метою не є виправлення всього; це переривання шляхів атаки, які найбільш важливі для лікування пацієнтів.

Чому віртуальне патчування має значення в охороні здоров’я

Охорона здоров’я представляє унікальний оперативний виклик для розуміння повної поверхні атаки. Багато медичних пристроїв залишаються в експлуатації протягом років, часто працюючи на застарілих операційних системах, які не можуть бути негайно патчені через нормативні вимоги, процеси валідації виробників або необхідність уникнути переривання лікування пацієнтів.

Чекання на традиційні цикли патчів стає все більш не сумісним із загрозами швидкістю машини.

Саме тут Управління експозицією і віртуальне патчування стають доповнювальними можливостями. Управління експозицією визначає шляхи атаки, які представляють найбільший оперативний ризик. А віртуальне патчування допомагає перервати ці шляхи атаки, захищаючи уразливі системи, поки організації працюють над оперативними реаліями виправлення.

Натомість ніж примушувати організації охорони здоров’я вибирати між безпекою та безперервним лікуванним пацієнтів, ці можливості працюють разом, щоб зменшити експлуатовану експозицію, зберігаючи клінічні операції.

Zero Trust повинна еволюціонувати за межі людських користувачів

Когда медичні пристрої, сервісні облікові записи, API та автономні агенти штучного інтелекту приєднуються до клініцистів і постачальників для доступу до чутливих систем охорони здоров’я, Zero Trust повинна розширити свою дію за межі ідентичності працівників, щоб керувати як людським, так і не людським доступом.Для штучного інтелекту, вбудованого в клінічні робочі процеси, це означає керування доступом до захищеної інформації про здоров’я, забезпечуючи прозорість, аудитованість та підпорядкування дії та рекомендацій людському нагляду.

Безпека операцій з підтримкою штучного інтелекту

Безпека операцій охорони здоров’я повинна еволюціонувати з тією ж швидкістю, що і загрози, з якими вона стикається. Коли противники використовують автономний штучний інтелект, захисники потребуватимуть можливостей розслідування, пріоритезації та реагування, які можуть працювати з швидкістю машини.

Суд людської особи залишається важливим, особливо там, де питання безпеки пацієнтів і клінічного прийняття рішень перетинаються, і автоматизація може суттєво покращити швидкість, з якою організації виявляють, розслідують та мінімізують загрози, які з’являються.

Метою не є автономна безпека заради неї самої; це дозволяє командам безпеки реагувати досить швидко, щоб зберегти клінічну роботу, забезпечуючи безпеку лікування.

Керування має захищати більше, ніж дані

Керівники охорони здоров’я повинні розуміти, як моделі штучного інтелекту отримують доступ до захищеної інформації про здоров’я, як чутливі дані використовуються для навчання та висновків, як рекомендації штучного інтелекту підтверджуються, і як підтримується підзвітність, коли автономні системи беруть участь у клінічних робочих процесах.

Успішне впровадження штучного інтелекту залежатиме від рамок керування, які балансують інновації з прозорістю, безпекою, конфіденційністю, клінічним наглядом та оперативною стійкістю.

Наглядові ради все частіше запитують не просто, чи покращує штучний інтелект продуктивність, а як штучний інтелект змінює організаційний ризик, інституційну стійкість та, в кінцевому підсумку, довіру пацієнтів.

Безпека інновацій штучного інтелекту

Організації приймають штучний інтелект швидше, ніж рамки керування розвиваються. Медичні пристрої залишаються однією з найбільших неуправляемих поверхонь атаки, оскільки багато з них не можуть бути патчені на традиційних графіках через нормативні вимоги, процеси валідації виробників або необхідність уникнути переривання лікування пацієнтів. Команди безпеки перевантажені об’ємом уразливостей та все частіше визнають, що важливість не визначається лише ступенем ризику. І всі ці фактори наглядові ради охорони здоров’я зміщують свою увагу з технічних метрик до стійкості, безперервності та здатності організації підтримувати лікування пацієнтів під час кіберперебоїв.

Кожна інвестиція в безпеку охорони здоров’я повинна в кінцевому підсумку оцінюватися одним запитанням: Чи допомагає це забезпечити безпечне, безперервне лікування пацієнтів та громад, яких ми обслуговуємо?

Управління експозицією, інтелектуальна пріоритезація та можливості, такі як віртуальне патчування, не просто технічні можливості. Вони є оперативними засобами захисту, які посилюють клінічну стійкість, зберігають безперервність лікування та захищають довіру, яка зв’язує організації охорони здоров’я з громадами, яких вони обслуговують.

Бо в охороні здоров’я довіра не просто частина досвіду пацієнта. Це частина лікування.