Przejdź do głównej zawartości

Co się dzieje, gdy atakujący działają szybciej, niż opieka zdrowotna jest w stanie załatać problem?

Sektor opieki zdrowotnej od dawna zmaga się z poważnymi przeszkodami w zakresie łatania luk w zabezpieczeniach

 

By Errol Weiss Dyrektor ds. Bezpieczeństwa, Health-ISAC |  Opublikowany 

Sektor opieki zdrowotnej od dawna zmaga się z poważnymi problemami w zakresie łatania luk w zabezpieczeniach: zespół ds. bezpieczeństwa szpitala może być w stanie zidentyfikować lukę w zabezpieczeniach systemu klinicznego w jedno popołudnie, ale bezpieczna instalacja poprawki jest zazwyczaj utrudniona przez praktyczne realia szybkiego tempa pracy szpitala. Producent urządzenia może potrzebować zatwierdzić aktualizację, szpital może musieć ją przetestować i zaplanować przestoje, a niektóre zmiany mogą nawet wymagać przeglądu regulacyjnego.

Atakujący nie napotykają żadnych z tych ograniczeń. Dzięki narzędziom sztucznej inteligencji, które przyspieszają rozpoznanie i badanie luk w zabezpieczeniach, a także rozwój exploitów, i tak już obciążone procesy naprawcze w służbie zdrowia znajdują się pod jeszcze większą presją.

To szczególnie dotkliwy problem, ponieważ opóźnienia we wdrażaniu poprawek są często wydłużane przez zależności od dostawców. Chociaż poprawka do systemu MRI, na przykład, może wymagać zatwierdzenia przez dostawcę, często musi zostać zatwierdzona przez dział kontroli zmian w szpitalu. A wszystko to musi się odbywać bez zakłócania opieki.

Raport organizacji Health-ISAC „ Frontier AI in the Health Sector” wskazuje na opóźnienia w instalowaniu poprawek jako jedno z głównych zagrożeń dla sektora. Szpitale mają więc jedno realne rozwiązanie: mogą nie być w stanie kontrolować każdego etapu wdrażania poprawek, ale mogą ograniczyć możliwości atakującego podczas wdrażania aktualizacji.

Tematy obejmują:

  • Harmonogram poprawek ma swoje minimum z jakiegoś powodu
  • Czas spojrzeć dalej niż tylko na wskaźniki powagi
  • Jeśli nie możesz naprawić szybciej, zmniejsz to, co jest w zasięgu
  • Zarządzaj ekspozycją, której nie możesz usunąć

Przeczytaj artykuł w Unite AI.  Czytaj więcej