Моделите на гранична вештачка интелигенција ја менуваат природата на сајбер-безбедноста. Овие нови големи јазични модели (LLM) можат да пронајдат ранливости со брзина каква што не е видена претходно, ставајќи ги системите и податоците во опасност.
Имајќи ги предвид овие нови модели, организациите од здравствениот сектор треба да се прилагодат. Важат истите основи на сајбер безбедноста, но сè е забрзано. Управувањето со ранливости треба да има приоритет. Поправките и обезбедувањето дека поправките функционираат треба да бидат приоритет. Наместо да траат со недели, ова треба да се случи за денови, ако не и за часови.
Ова ќе биде огромна промена за организациите од здравствениот сектор кои работат со свои системи и апликации, но кога станува збор за соработка со добавувачи од трети страни, ова станува покомплицирано. Договорите и договорите за ниво на услуги веќе постојат, но овие модели на вештачка интелигенција бараат промени како што се менува моделот на закана.
Фокусот на овој труд е како организациите од здравствениот сектор треба да работат со своите синџири на снабдување и партнери од трети страни кога станува збор за овие модели на вештачка интелигенција со врвна технологија. Идејата е овој труд да биде жив документ, бидејќи се објавуваат повеќе модели на врвна вештачка интелигенција, заканите се развиваат, а најдобрите практики и препораки ќе мора да се развиваат заедно со нив.
Главни преземања:
Еволутивно управување со ранливости – Брзината со која напредната вештачка интелигенција ги идентификува недостатоците значи дека старите, повеќенеделни временски рокови за санација повеќе не се одржливи. Субјектите во здравствениот сектор мора да преминат кон справување со заканите во рок од неколку часа или денови.
Модернизирање на договорите со трети страни – Од клучно значење е повторно да се разгледаат договорите со добавувачите за да се спроведат побрзи периоди за санација и да се побара поголема видливост во практиките за безбедност на добавувачите за да се справат со ризиците забрзани од вештачката интелигенција.
Промена низ целиот сектор кон одбрана со вештачка интелигенција – Податоците од анкетата покажуваат дека приближно 80% од членовите на Health-ISAC веќе ги зголемуваат буџетите за безбедносни решенија управувани од вештачка интелигенција или проактивно ги скенираат своите мрежи за слабости.
Обезбедете континуитет на здравствениот сектор – Бидејќи прекршувањата на безбедноста од страна на добавувачите овозможени од вештачката интелигенција можат да ги парализираат клиничките работни процеси, организациите треба да развијат сеопфатни стратегии за непредвидени ситуации и да одржуваат исцрпен инвентар на софтвер од трети страни.
Предвидни одбранбени мерки – Зајакнување на внатрешната положба преку мапирање на сите надворешни дигитални средства, усвојување на принципи на нулта доверба и поттикнување на постојан, транспарентен дијалог со секој партнер во синџирот на снабдување.
