Frontier AI მოდელები ცვლის კიბერუსაფრთხოების ბუნებას. ამ ახალ დიდ ენობრივ მოდელებს (LLM) შეუძლიათ დაუცველობის აღმოჩენა აქამდე უპრეცედენტო სიჩქარით, რაც სისტემებსა და მონაცემებს რისკის ქვეშ აყენებს.
ამ ახალი მოდელების გათვალისწინებით, ჯანდაცვის სექტორის ორგანიზაციებს ადაპტაცია სჭირდებათ. იგივე კიბერუსაფრთხოების საფუძვლები მოქმედებს, მაგრამ ყველაფერი დაჩქარებულია. დაუცველობის მართვას პრიორიტეტი უნდა მიენიჭოს. პატჩების განახლება და მათი მუშაობის უზრუნველყოფა პრიორიტეტი უნდა იყოს. კვირების ნაცვლად, ეს დღეებში, თუ არა საათებში უნდა მოხდეს.
ეს უზარმაზარი ცვლილება იქნება ჯანდაცვის სექტორის ორგანიზაციებისთვის, რომლებიც საკუთარ სისტემებსა და აპლიკაციებზე მუშაობენ, მაგრამ როდესაც საქმე მესამე მხარის მომწოდებლებთან თანამშრომლობას ეხება, ეს უფრო რთული ხდება. კონტრაქტები და მომსახურების დონის შეთანხმებები უკვე არსებობს, მაგრამ ხელოვნური ინტელექტის ეს მოწინავე მოდელები ცვლილებებს საჭიროებს, რადგან საფრთხის მოდელი იცვლება.
ამ ნაშრომის მთავარი აქცენტი კეთდება იმაზე, თუ როგორ უნდა ითანამშრომლონ ჯანდაცვის სექტორის ორგანიზაციებმა თავიანთ მიწოდების ჯაჭვებთან და მესამე მხარის პარტნიორებთან, როდესაც საქმე ეხება ხელოვნური ინტელექტის ამ მოწინავე მოდელებს. იდეა იმაში მდგომარეობს, რომ ეს ნაშრომი იყოს ცოცხალი დოკუმენტი, რადგან უფრო მეტი მოწინავე მოდელი გამოდის, საფრთხეები ვითარდება და საუკეთესო პრაქტიკა და რეკომენდაციები მათთან ერთად უნდა განვითარდეს.
ძირითადი Takeaways:
დაუცველობის მართვის განვითარება – ხელოვნური ინტელექტის მიერ ხარვეზების აღმოჩენის სიჩქარე ნიშნავს, რომ ძველი, მრავალკვირიანი გამოსწორების ვადები აღარ არის სიცოცხლისუნარიანი. ჯანდაცვის სექტორის სუბიექტები საფრთხეების მოგვარებაზე რამდენიმე საათში ან დღეში უნდა გადავიდნენ.
მესამე მხარის შეთანხმებების მოდერნიზაცია – ხელოვნური ინტელექტით დაჩქარებული რისკების წინააღმდეგ საბრძოლველად, კრიტიკულად მნიშვნელოვანია მომწოდებლებთან დაკავშირებული კონტრაქტების გადახედვა, რათა უფრო სწრაფი კორექტირების ფანჯრები განხორციელდეს და მომწოდებლების უსაფრთხოების პრაქტიკის შესახებ მეტი ხილვადობა მოითხოვონ.
სექტორის მასშტაბით ხელოვნური ინტელექტით თავდაცვისკენ გადასვლა – გამოკითხვის მონაცემები მიუთითებს, რომ Health-ISAC-ის წევრების დაახლოებით 80% უკვე ზრდის ბიუჯეტს ხელოვნური ინტელექტით მართული უსაფრთხოების გადაწყვეტილებებისთვის ან პროაქტიულად ასკანირებს საკუთარ ქსელებს სისუსტეების აღმოსაჩენად.
ჯანდაცვის სექტორის უწყვეტობის უზრუნველყოფა – ვინაიდან ხელოვნური ინტელექტით განპირობებულმა მომწოდებლების მიერ განხორციელებულმა დარღვევებმა შეიძლება კლინიკური სამუშაო პროცესების პარალიზება გამოიწვიოს, ორგანიზაციებმა უნდა შეიმუშაონ ყოვლისმომცველი გაუთვალისწინებელი სიტუაციების სტრატეგიები და შეინარჩუნონ მესამე მხარის პროგრამული უზრუნველყოფის ამომწურავი ინვენტარი.
წინასწარი თავდაცვითი ზომები – შიდა პოზიციის გაძლიერება ყველა გარე ციფრული აქტივის რუკების შედგენით, ნულოვანი ნდობის პრინციპების დანერგვით და მიწოდების ჯაჭვის ყველა პარტნიორთან მუდმივი, გამჭვირვალე დიალოგის ხელშეწყობით.
