Pažangūs dirbtinio intelekto modeliai keičia kibernetinio saugumo pobūdį. Šie nauji didelės kalbos modeliai (LLM) gali aptikti pažeidžiamumus dar nematytu greičiu, keldami pavojų sistemoms ir duomenims.
Atsižvelgiant į šiuos naujus modelius, sveikatos sektoriaus organizacijos turi prisitaikyti. Galioja tie patys kibernetinio saugumo pagrindai, tačiau viskas vyksta pagreitintai. Pirmenybė turi būti teikiama pažeidžiamumų valdymui. Prioritetas turi būti teikiamas pataisų diegimui ir jų veikimo užtikrinimui. Tai turi įvykti ne per kelias savaites, o per kelias dienas ar net valandas.
Tai bus milžiniškas pokytis sveikatos sektoriaus organizacijoms, dirbančioms su savo sistemomis ir programomis, tačiau bendradarbiaujant su trečiųjų šalių tiekėjais, tai tampa sudėtingiau. Sutartys ir paslaugų lygio susitarimai jau egzistuoja, tačiau šie neegzistuojantys dirbtinio intelekto modeliai reikalauja pokyčių, nes keičiasi grėsmių modelis.
Šiame dokumente daugiausia dėmesio skiriama tam, kaip sveikatos sektoriaus organizacijos turėtų bendradarbiauti su savo tiekimo grandinėmis ir trečiųjų šalių partneriais, kai kalbama apie šiuos pažangius dirbtinio intelekto modelius. Šio dokumento idėja – būti nuolat atnaujinamu dokumentu, nes išleidžiama vis daugiau pažangių modelių, keičiasi grėsmės, o kartu su jomis turi keistis ir geriausia praktika bei rekomendacijos.
Pagrindiniai pasirodymai:
Besivystantis pažeidžiamumų valdymas – Dėl greičio, kuriuo dirbtinis intelektas fronto linijose aptinka trūkumus, seni, kelių savaičių trukmės taisymo terminai nebetinkami. Sveikatos sektoriaus subjektai turi pereiti prie grėsmių šalinimo per kelias valandas ar dienas.
Modernizuoti trečiųjų šalių sutartis – Labai svarbu persvarstyti tiekėjų sutartis, kad būtų galima greičiau įgyvendinti taisomuosius laikotarpius, ir reikalauti didesnio tiekėjų saugumo praktikos matomumo, siekiant kovoti su dirbtinio intelekto spartinama rizika.
Viso sektoriaus perėjimas prie dirbtinio intelekto gynybos – Apklausos duomenys rodo, kad maždaug 80 % „Health-ISAC“ narių jau didina biudžetus dirbtiniu intelektu pagrįstiems saugumo sprendimams arba aktyviai skenuoja savo tinklus, ieškodami silpnųjų vietų.
Užtikrinti sveikatos sektoriaus tęstinumą – Kadangi dirbtinio intelekto valdomų tiekėjų programinės įrangos pažeidimai gali paralyžiuoti klinikinius darbo eigą, organizacijos turi parengti išsamias nenumatytų atvejų strategijas ir palaikyti išsamų trečiųjų šalių programinės įrangos inventorių.
Numatomosios gynybos priemonės – Sustiprinti vidinę poziciją, susistemuojant visus išorinius skaitmeninius išteklius, taikant nulinio pasitikėjimo principus ir skatinant nuolatinį, skaidrų dialogą su kiekvienu tiekimo grandinės partneriu.
