在訪談中，Moss Adams的董事總經(jīng)理Troy Hawes討論了由AI支持的網(wǎng)絡(luò)攻擊如何影響醫(yī)療保健組織，AI支持的預(yù)測分析在抵御網(wǎng)絡(luò)威脅方面可以發(fā)揮的關(guān)鍵作用，以及醫(yī)療保健組織如何保護(hù)其員工和患者免受網(wǎng)絡(luò)攻擊。

AI如何了改變醫(yī)療保健領(lǐng)域的網(wǎng)絡(luò)安全格局?AI如何提高了網(wǎng)絡(luò)犯罪行為的復(fù)雜性和危害性?

AI顯著改變了醫(yī)療保健領(lǐng)域的網(wǎng)絡(luò)安全格局。網(wǎng)絡(luò)犯罪分子現(xiàn)在可以利用AI來自動(dòng)化和擴(kuò)大他們的攻擊，使他們更加高效和復(fù)雜。使用AI工具的網(wǎng)絡(luò)犯罪分子可以識(shí)別漏洞，發(fā)動(dòng)有針對(duì)性的攻擊，并規(guī)避傳統(tǒng)的安全措施。一旦獲得醫(yī)療保健組織系統(tǒng)的訪問權(quán)限，網(wǎng)絡(luò)犯罪分子就可以利用AI分析大型數(shù)據(jù)集，從而收集有價(jià)值的數(shù)據(jù)，如患者的個(gè)人身份信息(PII)，用于身份盜竊、欺詐或勒索軟件攻擊。

AI支持的網(wǎng)絡(luò)攻擊的效率和復(fù)雜性的提高對(duì)醫(yī)療保健組織構(gòu)成了重大挑戰(zhàn)，要求它們采用先進(jìn)的AI驅(qū)動(dòng)的安全解決方案，以主動(dòng)有效地應(yīng)對(duì)這些不斷變化的威脅。

與其他行業(yè)相比，由AI支持的網(wǎng)絡(luò)攻擊對(duì)醫(yī)療保健組織的威脅有多大?

AI支持的網(wǎng)絡(luò)攻擊對(duì)醫(yī)療保健組織的威脅極其重大。醫(yī)療保健組織擁有大量敏感的患者數(shù)據(jù)，這使它們成為網(wǎng)絡(luò)犯罪分子的誘人目標(biāo)。由AI支持的攻擊可以利用醫(yī)療設(shè)備中的漏洞，危害電子健康記錄，或者中斷關(guān)鍵的醫(yī)療服務(wù)-迫使組織迅速恢復(fù)到紙質(zhì)系統(tǒng)和人工干預(yù)，以進(jìn)行設(shè)備監(jiān)控。

根據(jù)美國衛(wèi)生與公眾服務(wù)部民權(quán)辦公室公布的數(shù)據(jù)，今年已發(fā)生479起針對(duì)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)攻擊。當(dāng)針對(duì)醫(yī)療保健組織時(shí)，網(wǎng)絡(luò)犯罪分子獲得的重要數(shù)據(jù)和PII使其成為網(wǎng)絡(luò)攻擊的主要目標(biāo)，特別是勒索軟件。數(shù)據(jù)丟失或無法訪問數(shù)據(jù)只是勒索軟件等威脅的影響之一，還有幾個(gè)與數(shù)據(jù)泄露相關(guān)的無形成本，如保險(xiǎn)費(fèi)增加、信用監(jiān)控成本、調(diào)查時(shí)間和費(fèi)用等。

聯(lián)邦調(diào)查局建議企業(yè)不要支付，每個(gè)企業(yè)都需要決定他們將如何回應(yīng)，但企業(yè)或許能夠從稅收中扣除勒索軟件付款。公司之前已經(jīng)將這些付款作為必要的費(fèi)用注銷，但每個(gè)企業(yè)在這樣做之前都應(yīng)該咨詢他們的財(cái)務(wù)顧問或稅務(wù)律師。

由AI支持的預(yù)測分析如何在醫(yī)療保健環(huán)境中應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)威脅?

由AI支持的預(yù)測分析在醫(yī)療保健環(huán)境中應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)威脅方面可以發(fā)揮關(guān)鍵作用。通過分析網(wǎng)絡(luò)流量中的模式和異常，AI算法可以在潛在威脅出現(xiàn)之前檢測和識(shí)別它們。這種主動(dòng)的方法使安全團(tuán)隊(duì)能夠快速響應(yīng)、修補(bǔ)漏洞并加強(qiáng)防御。它使醫(yī)療保健組織能夠?qū)崟r(shí)對(duì)潛在威脅做出反應(yīng)，從而降低成功的網(wǎng)絡(luò)攻擊風(fēng)險(xiǎn)。

由AI支持的預(yù)測分析工具還有助于識(shí)別新出現(xiàn)的攻擊載體并相應(yīng)地調(diào)整安全策略。通過利用AI處理海量數(shù)據(jù)和檢測微妙模式的能力，醫(yī)療保健組織可以領(lǐng)先于網(wǎng)絡(luò)犯罪分子一步，并主動(dòng)保護(hù)他們的系統(tǒng)和敏感信息。

隨著AI生成的深度偽造的興起，醫(yī)療保健組織如何保護(hù)他們的員工和患者不被誤導(dǎo)或利用?

醫(yī)療保健組織可以實(shí)施強(qiáng)大的身份驗(yàn)證和驗(yàn)證機(jī)制，以保護(hù)工作人員和患者免受AI生成的深度偽造。多因素身份驗(yàn)證、生物識(shí)別和安全訪問控制可幫助防止未經(jīng)授權(quán)訪問或操縱敏感信息。識(shí)別你的醫(yī)生或患者的圖像、視頻或音頻記錄是否是深度偽造并不簡單。

預(yù)防性技術(shù)可以支持組織的安全存在，但教育工作人員和患者有關(guān)深度偽造的存在和風(fēng)險(xiǎn)可以提高意識(shí)和警惕，使他們能夠識(shí)別和報(bào)告潛在的欺騙情況。醫(yī)療保健組織還可以投資于AI支持的深度偽造檢測工具，該工具可以分析音頻、視頻和圖像內(nèi)容，以識(shí)別操縱跡象，確保信息的完整性，并維護(hù)對(duì)醫(yī)療保健系統(tǒng)的信任。

隨著AI在網(wǎng)絡(luò)安全中發(fā)揮更大的作用，醫(yī)療專業(yè)人員是否意識(shí)到了正在出現(xiàn)的倫理或隱私問題?

醫(yī)療保健專業(yè)人員在實(shí)施預(yù)防性AI支持的技術(shù)(如預(yù)測分析工具)時(shí)，應(yīng)該意識(shí)到潛在的倫理和隱私問題。使用AI算法處理和分析患者數(shù)據(jù)會(huì)引發(fā)數(shù)據(jù)隱私、同意和決策中的潛在偏見等問題。醫(yī)療保健專業(yè)人員必須確保AI系統(tǒng)符合道德準(zhǔn)則，對(duì)患者保密，并在使用過程中優(yōu)先考慮透明度和問責(zé)制。

醫(yī)療專業(yè)人士還應(yīng)謹(jǐn)慎對(duì)待AI算法中的潛在偏差，這些偏差可能會(huì)影響患者的護(hù)理或延續(xù)現(xiàn)有的醫(yī)療差距，例如不考慮患者的社會(huì)健康決定因素(SDOH)。在利用AI的能力和維護(hù)道德標(biāo)準(zhǔn)之間取得適當(dāng)?shù)钠胶猓瑢?duì)于確保在醫(yī)療網(wǎng)絡(luò)安全中負(fù)責(zé)任和安全地使用AI至關(guān)重要。

鑒于網(wǎng)絡(luò)威脅的不斷演變，你如何看待AI的演變，以應(yīng)對(duì)未來十年醫(yī)療保健領(lǐng)域的這些挑戰(zhàn)?

在未來十年，醫(yī)療保健組織將需要更加積極主動(dòng)地實(shí)施基于AI的威脅檢測和響應(yīng)系統(tǒng)，以保護(hù)患者數(shù)據(jù)并保持其運(yùn)營的完整性。AI將在未來十年顯著發(fā)展，以應(yīng)對(duì)醫(yī)療保健行業(yè)不斷發(fā)展的網(wǎng)絡(luò)威脅帶來的挑戰(zhàn)。

AI算法將利用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和實(shí)時(shí)威脅情報(bào)，在檢測和緩解新出現(xiàn)的威脅方面變得更加復(fù)雜。我們還將看到AI支持的異常檢測、行為分析和預(yù)測建模增強(qiáng)了快速識(shí)別和響應(yīng)網(wǎng)絡(luò)威脅的能力，從而增強(qiáng)了醫(yī)療保健組織的整體安全態(tài)勢。

AI將在自動(dòng)化事件響應(yīng)方面發(fā)揮關(guān)鍵作用，使網(wǎng)絡(luò)事件能夠更快、更有效地遏制和補(bǔ)救。隨著AI的不斷發(fā)展，它將成為醫(yī)療組織安全態(tài)勢不可或缺的工具，幫助保護(hù)患者數(shù)據(jù)并提供關(guān)鍵醫(yī)療服務(wù)的連續(xù)性。