Μετάβαση στο κύριο περιεχόμενο

Τεχνητή Νοημοσύνη στον Τομέα της Υγείας: Διαχείριση της Εφοδιαστικής Αλυσίδας και του Κινδύνου Προμηθευτών

Τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης (Frontier AI) αλλάζουν τη φύση της κυβερνοασφάλειας. Αυτά τα νέα μοντέλα μεγάλων γλωσσών (LLM) μπορούν να εντοπίσουν τρωτά σημεία με ρυθμό που δεν έχει παρατηρηθεί ποτέ στο παρελθόν, θέτοντας σε κίνδυνο συστήματα και δεδομένα.

 

Λαμβάνοντας υπόψη αυτά τα νέα μοντέλα, οι οργανισμοί του τομέα της υγείας πρέπει να προσαρμοστούν. Ισχύουν οι ίδιες βασικές αρχές κυβερνοασφάλειας, αλλά όλα επιταχύνονται. Η διαχείριση των ευπαθειών πρέπει να έχει προτεραιότητα. Η ενημέρωση κώδικα και η διασφάλιση ότι οι ενημερώσεις κώδικα λειτουργούν πρέπει να αποτελούν προτεραιότητα. Αντί να χρειάζονται εβδομάδες, αυτό πρέπει να γίνει σε ημέρες, αν όχι ώρες.

Αυτή θα είναι μια τεράστια αλλαγή για τους οργανισμούς του τομέα της υγείας που εργάζονται με τα δικά τους συστήματα και εφαρμογές, αλλά όταν πρόκειται για συνεργασία με τρίτους προμηθευτές, αυτό γίνεται πιο περίπλοκο. Συμβάσεις και συμφωνίες σε επίπεδο υπηρεσιών υπάρχουν ήδη, αλλά αυτά τα πρωτοποριακά μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης απαιτούν αλλαγές καθώς αλλάζει το μοντέλο απειλών.

Το επίκεντρο της παρούσας εργασίας είναι ο τρόπος με τον οποίο οι οργανισμοί του τομέα της υγείας θα πρέπει να συνεργάζονται με τις αλυσίδες εφοδιασμού τους και τους τρίτους συνεργάτες τους όσον αφορά αυτά τα πρωτοποριακά μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης. Η ιδέα είναι η παρούσα εργασία να αποτελέσει ένα ζωντανό έγγραφο, καθώς κυκλοφορούν περισσότερα πρωτοποριακά μοντέλα, οι απειλές εξελίσσονται και οι βέλτιστες πρακτικές και συστάσεις θα πρέπει να εξελίσσονται μαζί τους.

Λέξεις-κλειδιά:

  • Εξελισσόμενη Διαχείριση Ευπαθειών – Η ταχύτητα με την οποία η τεχνητή νοημοσύνη αιχμής εντοπίζει ελαττώματα σημαίνει ότι τα παλιά, πολυεβδομαδιαία χρονοδιαγράμματα αποκατάστασης δεν είναι πλέον βιώσιμα. Οι φορείς του τομέα της υγείας πρέπει να μεταβούν στην αντιμετώπιση των απειλών εντός ωρών ή ημερών.
  • Εκσυγχρονισμός Συμφωνιών Τρίτων Μερών – Είναι κρίσιμο να επανεξεταστούν οι συμβάσεις με τους προμηθευτές, ώστε να επιβληθούν ταχύτερα παράθυρα αποκατάστασης και να απαιτηθεί μεγαλύτερη προβολή των πρακτικών ασφάλειας των προμηθευτών, με σκοπό την αντιμετώπιση των κινδύνων που επιταχύνονται από την Τεχνητή Νοημοσύνη.
  • Μετατόπιση σε ολόκληρο τον τομέα προς την άμυνα μέσω τεχνητής νοημοσύνης – Τα δεδομένα έρευνας δείχνουν ότι περίπου το 80% των μελών του Health-ISAC ήδη αυξάνουν τους προϋπολογισμούς για λύσεις ασφαλείας που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη ή σαρώνουν προληπτικά τα δίκτυά τους για αδυναμίες.
  • Διασφάλιση της συνέχειας του τομέα της υγείας – Δεδομένου ότι οι παραβιάσεις των δεδομένων από προμηθευτές που βασίζονται στην Τεχνητή Νοημοσύνη μπορούν να παραλύσουν τις κλινικές ροές εργασίας, οι οργανισμοί πρέπει να αναπτύξουν ολοκληρωμένες στρατηγικές έκτακτης ανάγκης και να διατηρούν ένα εξαντλητικό απόθεμα λογισμικού τρίτων.
  • Προληπτικά Αμυντικά Μέτρα – Ενίσχυση της εσωτερικής στάσης χαρτογραφώντας όλα τα εξωτερικά ψηφιακά περιουσιακά στοιχεία, υιοθετώντας αρχές μηδενικής εμπιστοσύνης και καλλιεργώντας συνεχή, διαφανή διάλογο με κάθε εταίρο στην αλυσίδα εφοδιασμού.
Το νέο πλαίσιο κυβερνοασφάλειας κρίσιμων υποδομών περιλαμβάνει επιλογές από την κυβέρνηση και το περιφερειακό συμβούλιο
Η Κατάσταση της Ετοιμότητας των Επιχειρήσεων για την Αντιμετώπιση Κυβερνοκρίσεων (έκθεση)