「AIは医療セキュリティにおいて重要である」

AIの医療セキュリティへの重要性

医療機関は、サイバー犯罪者の攻撃の最も頻繁な標的の一つです。IT部門がセキュリティ対策に投資を増やしても、悪意のある当事者はインフラに侵入し、しばしば壊滅的な結果をもたらします。

一部の攻撃は、コンピュータシステムや接続されたデバイスが動作しない間は患者を受け入れることができないため、被害を受けた組織が入院患者を他の場所に送ることを強制します。大規模なデータ漏洩は、何百万人もの人々に個人情報の盗難リスクをもたらします。医療機関は、支払いの詳細から健康状態や薬物の記録まで、さまざまなデータを収集することが多いため、状況は悪化しています。

しかし、人工知能はあらゆる規模の医療機関に対して重要な影響を与えることができます。

受信メッセージの異常を検出する

サイバー犯罪者は、ほとんどの人が毎日仕事と個人のデバイスおよびメッセージングチャンネルの組み合わせを使用していることを利用しています。医師は、仕事の間は主に病院のメールを使用するかもしれませんが、昼休みにはFacebookやテキストメッセージに切り替えるかもしれません。

さまざまなプラットフォームの変動と数は、フィッシング攻撃の舞台となります。また、医療従事者は高い圧力の下にあり、詐欺の兆候を見逃すほどメッセージを最初に注意深く読むことができないかもしれません。

幸いなことに、人工知能はベースラインからの逸脱を見つけることに優れています。これは、フィッシングメッセージが受信者がよく知っている人物をなりすますことを狙っている場合に特に役立ちます。人工知能は大量のデータを素早く分析できるため、訓練されたアルゴリズムは異常な特徴を見つけることができます。

それがなぜ人工知能がますます洗練された攻撃を阻止するのに役立つのかです。潜在的なフィッシング詐欺に警告された人々は、個人情報を提供する前に注意深く考える可能性が高いです。それは、医療詐欺が影響を与える個人の数を考えると、重要です。ある攻撃では、30万人の情報が侵害され、従業員が悪意のあるリンクをクリックしたことから始まりました。

メッセージをスキャンするほとんどの人工知能ツールはバックグラウンドで動作するため、医療提供者の生産性や必要なものへのアクセスに影響を与えません。ただし、訓練されたアルゴリズムは異常なメッセージを見つけ、さらなる調査のためにITチームに通知することができます。

見知らぬランサムウェアの脅威を阻止する

ランサムウェア攻撃は、サイバー犯罪者がネットワーク資産を制限し、支払いを要求するものです。最近では、より深刻な攻撃になっています。かつてはわずかな数のマシンにしか影響を及ぼさなかったのですが、現在の脅威はしばしばネットワーク全体を危険にさらします。また、データのバックアップを持っていても、必ずしも回復には十分ではありません。

サイバー犯罪者は、被害者が支払わない場合に盗まれた情報を漏洩すると脅迫することがよくあります。一部のハッカーは、元の被害者の情報を持つ人々にもお金を要求します。悪意のある当事者は、ランサムウェア自体を作成する必要もありません。彼らはダークウェブで使用するための使いやすいランサムウェアを購入したり、ランサムウェアを扱うためのギャングを見つけることさえできます。

医療機関へのランサムウェア攻撃についての長期的な研究では、2016年1月から2021年12月までの374件の事件を調査しました。その結果、年間のランサムウェア攻撃は期間中にほぼ倍増しました。さらに、攻撃の44.4%が被害組織の医療提供を妨害しました。

研究者はまた、複数の施設を持つ大規模な医療機関にランサムウェアが影響を与える傾向を見つけました。このような攻撃により、ハッカーはその影響を広げることができ、被害を増大させることができます。

ランサムウェアが常に存在し、脅威が増大している現在、医療機関を監視するITチームは、防御方法について革新的である必要があります。人工知能はそれを実現する素晴らしい方法です。それは新しいランサムウェアを検出して停止することさえでき、保護策を最新の状態に保ちます。

セキュリティトレーニングの個別化

多くの医療従事者は、医学のトレーニングに重点を置き、セキュリティを仕事の中で二の次に考える傾向があります。これは問題です、特に多くの医療専門家が複数の関係者間で患者情報を安全にやり取りする必要があることを考えると。

2023年の調査では、業界の従業員の57%が自分の仕事がデジタル化されていると述べました。一つの良い知見は、調査対象者の76%がデータセキュリティを自分の責任だと考えていることです。

ただし、22%の人々が組織がセキュリティプロトコルを厳密に守っていないと述べ、さらに31%の人々がデータ侵害が発生した場合にどうすれば良いか分かっていないと述べました。これらの知識のギャップは、セキュリティトレーニングの改善の必要性を浮き彫りにします。

人工知能を使ったトレーニングは、関連性を高めることにより、学生にとってより魅力的になるかもしれません。病院などの職場の難しい点の一つは、従業員の技術力が非常に異なることです。数十年間業界にいる人々は、自宅にコンピュータやインターネットがなかったかもしれません。一方、最近卒業して職場に入った人々は、さまざまな種類の技術を使うことに慣れている可能性があります。

それらの違いは、一律のサイバーセキュリティトレーニングを行うことが実用的ではなくなることがよくあります。AI機能を備えた教育プログラムは、誰かの現在の知識レベルを評価し、最も有用かつ適切な情報を表示することができます。また、学習者がまだ理解していないサイバーセキュリティの概念と、迅速に理解した概念を判断するために、パターンを検出することもできます。このような洞察は、トレーナーがより良いプログラムを開発するのに役立ちます。

AIは医療分野のサイバーセキュリティを向上させることができます

これらは、医療部門におけるサイバー攻撃の抑止または深刻さの軽減にAIを展開することを考慮すべき多くの方法の一部です。この技術は人間の専門家を置き換えるものではありませんが、彼らにどの本物の脅威に最初に注意を向けるべきかを示す意思決定支援を提供することができます。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

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