Frontier AI-modeller endrer nettsikkerhetens natur. Disse nye store språkmodellene (LLM-ene) kan finne sårbarheter i et tempo man aldri har sett før, noe som setter systemer og data i fare.
Med tanke på disse nye modellene må helseorganisasjoner tilpasse seg. De samme grunnleggende prinsippene for cybersikkerhet gjelder, men alt akselereres. Sårbarhetshåndtering må prioriteres. Oppdatering, og å sørge for at oppdateringer fungerer, må prioriteres. I stedet for å ta uker, må dette skje i løpet av dager, om ikke timer.
Dette vil være en enorm endring for helsesektororganisasjoner som jobber med sine egne systemer og applikasjoner, men når det gjelder samarbeid med tredjepartsleverandører blir dette mer komplisert. Kontrakter og tjenestenivåavtaler finnes allerede, men disse grensesprengende AI-modellene nødvendiggjør endringer etter hvert som trusselmodellen endres.
Fokuset i denne artikkelen er hvordan helseorganisasjoner bør samarbeide med sine forsyningskjeder og tredjepartspartnere når det gjelder disse frontlinjemodellene for kunstig intelligens. Tanken er at denne artikkelen skal være et levende dokument, ettersom flere frontlinjemodeller lanseres, truslene utvikler seg, og beste praksis og anbefalinger må utvikle seg sammen med dem.
Nøkkelfunksjoner:
Utviklende sårbarhetshåndtering – Hastigheten som frontlinje-AI identifiserer feil med, betyr at gamle, flere ukers tidsfrister for utbedring ikke lenger er levedyktige. Helsesektoren må gå over til å håndtere trusler innen timer eller dager.
Moderniser tredjepartsavtaler – Det er avgjørende å gjennomgå leverandørkontrakter for å håndheve raskere utbedringsvinduer og kreve større innsikt i leverandørenes sikkerhetspraksis for å motvirke AI-akselererte risikoer.
Sektoromfattende skifte mot AI-forsvar – Undersøkelsesdata viser at omtrent 80 % av Health-ISAC-medlemmene allerede skalerer opp budsjettene for AI-drevne sikkerhetsløsninger eller proaktivt skanner nettverkene sine for svakheter.
Sikre kontinuitet i helsesektoren – Siden AI-aktiverte leverandørbrudd kan lamme kliniske arbeidsflyter, må organisasjoner utvikle omfattende beredskapsstrategier og opprettholde en uttømmende oversikt over tredjepartsprogramvare.
Foregripende defensive tiltak – Styrke den interne holdningen ved å kartlegge alle eksterne digitale eiendeler, innføre nulltillitsprinsipper og fremme konstant og transparent dialog med alle partnere i forsyningskjeden.
