Роль искусственного интеллекта в защите больниц от кибератак |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2024-04-24 14:45 Предотвращение кибератак до того, как они произойдут, не только защитит больницы, но и снизит затраты на ИТ, сэкономив деньги для учреждений, которые часто испытывают нехватку денежных средств. Кибератаки особенно опасны, когда речь идет о медицинских компаниях, поскольку они собирают и используют конфиденциальные данные пациентов. Для этих организаций оперативные функции могут быть буквально вопросом жизни и смерти. Цифровые простои потенциально могут увеличить продолжительность пребывания пациентов, медицинские осложнения и уровень смертности. Повышенный риск В отчете GlobalData о кибербезопасности в здравоохранении описывается, что после Covid киберриски стали выше, чем когда-либо. В условиях пандемии Covid-19 переход от личного ухода к виртуальному уходу и цифровому мониторингу, а также от работы в офисе к удаленной работе, значительно увеличил киберриски. Более широкое использование технологий (особенно облачных) увеличило потенциальную поверхность атаки, а требуемая высокая скорость перехода означала, что у многих групп по обеспечению безопасности информационных технологий не было достаточно времени для установки адекватной защиты. Действительно, сообщается об увеличении количества попыток кибератак на больницы. Последняя серьезная кибератака на больницы произошла в феврале 2024 года в Румынии. Многие медицинские учреждения подверглись атаке программ-вымогателей: пострадали 25 больниц, а еще 79 были отключены для расследования. Следовательно, этот цифровой простой отразился на бронированиях, записях и жизненно важных машинах, таких как сканеры МРТ. Великобритания пострадала от аналогичной атаки в 2017 году, которая затронула 80 из 236 больниц и привела к нарушению почти 7000 посещений. Защита от кибератак жизненно важна Учитывая рост числа сложных угроз и зависимость больниц от цифровых систем, надежная киберзащита крайне необходима. GlobalData прогнозирует, что в период с 2020 по 2025 год расходы поставщиков медицинских услуг и плательщиков на кибербезопасность растут со среднегодовым темпом роста в 8,1%, с $4,59 млрд до $6,77 млрд. Уже есть примеры больниц, внедряющих современную киберзащиту. Университетская больница Милтона Кейнса недавно внедрила технологии самообучающегося искусственного интеллекта и автономного реагирования Darktrace. Интересно, что в отличие от других компаний, занимающихся кибербезопасностью, Darktrace использует «неконтролируемый искусственный интеллект (ИИ)» для защиты систем от киберугроз, а это означает, что для сбора и выявления угроз не требуется надзор со стороны людей. ИИ Darktrace находится в цифровой системе больницы и наблюдает за внутренними облачными сетями, самостоятельно изучая, что является нормальным, а что необычным, и одновременно выявляя уязвимости. Он автоматически остановит все подозрительное и работает круглосуточно и без выходных. Больничная система теперь находится под постоянной защитой. По мере развития ИИ будет возрастать обеспокоенность по поводу конфиденциальности данных и управления рисками. Хотя хакеры могут злоупотреблять ИИ, например, используя его для улучшения алгоритмов, которые они используют для получения паролей, ИИ в равной степени может быть использован для обеспечения кибербезопасности. Darktrace — пример того, как ИИ может быстро анализировать большие объемы данных и обнаруживать любые слабые места в системах. Предотвращение кибератак до того, как они произойдут, не только защитит больницы, но и снизит затраты на ИТ, сэкономив деньги для учреждений, которые часто испытывают нехватку денежных средств. Источник: vk.com Комментарии: |
|