在访谈中，Moss Adams的董事总经理Troy Hawes讨论了由AI支持的网络攻击如何影响医疗保健组织，AI支持的预测分析在抵御网络威胁方面可以发挥的关键作用，以及医疗保健组织如何保护其员工和患者免受网络攻击。
AI如何了改变医疗保健领域的网络安全格局?AI如何提高了网络犯罪行为的复杂性和危害性?
AI显著改变了医疗保健领域的网络安全格局。网络犯罪分子现在可以利用AI来自动化和扩大他们的攻击，使他们更加高效和复杂。使用AI工具的网络犯罪分子可以识别漏洞，发动有针对性的攻击，并规避传统的安全措施。一旦获得医疗保健组织系统的访问权限，网络犯罪分子就可以利用AI分析大型数据集，从而收集有价值的数据，如患者的个人身份信息(PII)，用于身份盗窃、欺诈或勒索软件攻击。
AI支持的网络攻击的效率和复杂性的提高对医疗保健组织构成了重大挑战，要求它们采用先进的AI驱动的安全解决方案，以主动有效地应对这些不断变化的威胁。
与其他行业相比，由AI支持的网络攻击对医疗保健组织的威胁有多大?
AI支持的网络攻击对医疗保健组织的威胁极其重大。医疗保健组织拥有大量敏感的患者数据，这使它们成为网络犯罪分子的诱人目标。由AI支持的攻击可以利用医疗设备中的漏洞，危害电子健康记录，或者中断关键的医疗服务-迫使组织迅速恢复到纸质系统和人工干预，以进行设备监控。
根据美国卫生与公众服务部民权办公室公布的数据，今年已发生479起针对医疗机构的网络攻击。当针对医疗保健组织时，网络犯罪分子获得的重要数据和PII使其成为网络攻击的主要目标，特别是勒索软件。数据丢失或无法访问数据只是勒索软件等威胁的影响之一，还有几个与数据泄露相关的无形成本，如保险费增加、信用监控成本、调查时间和费用等。
联邦调查局建议企业不要支付，每个企业都需要决定他们将如何回应，但企业或许能够从税收中扣除勒索软件付款。公司之前已经将这些付款作为必要的费用注销，但每个企业在这样做之前都应该咨询他们的财务顾问或税务律师。
由AI支持的预测分析如何在医疗保健环境中应对网络威胁?
由AI支持的预测分析在医疗保健环境中应对网络威胁方面可以发挥关键作用。通过分析网络流量中的模式和异常，AI算法可以在潜在威胁出现之前检测和识别它们。这种主动的方法使安全团队能够快速响应、修补漏洞并加强防御。它使医疗保健组织能够实时对潜在威胁做出反应，从而降低成功的网络攻击风险。
由AI支持的预测分析工具还有助于识别新出现的攻击载体并相应地调整安全策略。通过利用AI处理海量数据和检测微妙模式的能力，医疗保健组织可以领先于网络犯罪分子一步，并主动保护他们的系统和敏感信息。
随着AI生成的深度伪造的兴起，医疗保健组织如何保护他们的员工和患者不被误导或利用?
医疗保健组织可以实施强大的身份验证和验证机制，以保护工作人员和患者免受AI生成的深度伪造。多因素身份验证、生物识别和安全访问控制可帮助防止未经授权访问或操纵敏感信息。识别你的医生或患者的图像、视频或音频记录是否是深度伪造并不简单。
预防性技术可以支持组织的安全存在，但教育工作人员和患者有关深度伪造的存在和风险可以提高意识和警惕，使他们能够识别和报告潜在的欺骗情况。医疗保健组织还可以投资于AI支持的深度伪造检测工具，该工具可以分析音频、视频和图像内容，以识别操纵迹象，确保信息的完整性，并维护对医疗保健系统的信任。
随着AI在网络安全中发挥更大的作用，医疗专业人员是否意识到了正在出现的伦理或隐私问题?
医疗保健专业人员在实施预防性AI支持的技术(如预测分析工具)时，应该意识到潜在的伦理和隐私问题。使用AI算法处理和分析患者数据会引发数据隐私、同意和决策中的潜在偏见等问题。医疗保健专业人员必须确保AI系统符合道德准则，对患者保密，并在使用过程中优先考虑透明度和问责制。
医疗专业人士还应谨慎对待AI算法中的潜在偏差，这些偏差可能会影响患者的护理或延续现有的医疗差距，例如不考虑患者的社会健康决定因素(SDOH)。在利用AI的能力和维护道德标准之间取得适当的平衡，对于确保在医疗网络安全中负责任和安全地使用AI至关重要。
鉴于网络威胁的不断演变，你如何看待AI的演变，以应对未来十年医疗保健领域的这些挑战?
在未来十年，医疗保健组织将需要更加积极主动地实施基于AI的威胁检测和响应系统，以保护患者数据并保持其运营的完整性。AI将在未来十年显著发展，以应对医疗保健行业不断发展的网络威胁带来的挑战。
AI算法将利用先进的机器学习技术和实时威胁情报，在检测和缓解新出现的威胁方面变得更加复杂。我们还将看到AI支持的异常检测、行为分析和预测建模增强了快速识别和响应网络威胁的能力，从而增强了医疗保健组织的整体安全态势。
AI将在自动化事件响应方面发挥关键作用，使网络事件能够更快、更有效地遏制和补救。随着AI的不断发展，它将成为医疗组织安全态势不可或缺的工具，帮助保护患者数据并提供关键医疗服务的连续性。
