人工智能对于医疗保健网络安全至关重要

医疗机构是网络犯罪分子最常见的攻击目标之一。尽管越来越多的 IT 部门投资于网络安全保障措施，但恶意团体仍会渗透到基础设施中，这往往会带来灾难性的后果。

一些攻击迫使受影响的组织将传入的患者送往其他地方，因为在计算机系统和连接设备无法运行时他们无法治疗他们。大量数据泄露还给数百万人带来身份盗窃风险。由于医疗保健组织经常收集各种数据，从付款详细信息到健康状况和药物记录，情况变得更加恶化。

然而，人工智能可以对各种规模的医疗保健组织产生重大而积极的影响。

检测传入消息中的异常

网络犯罪分子利用了大多数人日常使用工作和个人设备以及消息传递渠道的方式。医生可能主要在工作日使用医院电子邮件，但在午休时间转而使用 Facebook 或短信。

平台的变化和数量为网络钓鱼攻击奠定了基础。这也无济于事，因为医疗保健专业人员面临着高压，并且最初可能没有足够仔细地阅读消息以发现诈骗迹象。

幸运的是，人工智能擅长发现与基线的偏差。当网络钓鱼消息旨在冒充接收者熟悉的人时，这尤其有用。由于人工智能可以快速分析大量数据，经过训练的算法可以识别不寻常的特征。

这就是为什么人工智能可以有效阻止日益复杂的攻击。受到潜在网络钓鱼诈骗警告的人们可能会在提供个人信息之前仔细考虑。考虑到医疗保健诈骗会影响多少人，这一点至关重要。一次攻击因一名员工点击恶意链接而开始，导致 300,000 人的详细信息遭到泄露。

大多数扫描消息的人工智能工具都在后台运行，因此不会影响医疗保健提供者的工作效率或获取所需内容的机会。然而，训练有素的算法可以发现异常消息并标记 IT 团队进行进一步调查。

阻止不熟悉的勒索软件威胁

勒索软件攻击涉及网络犯罪分子锁定网络资产并要求付款。近年来他们变得更加严重。它们曾经只影响少数机器，但今天的威胁通常会危害整个网络。此外，拥有数据备份不一定足以进行恢复。

如果受害者不付款，网络犯罪分子经常威胁要泄露被盗信息。一些黑客甚至联系最初受害者掌握其信息的人，向他们索要钱财。坏人也不需要自己创建勒索软件。他们可以在暗网上购买现成的产品，甚至找到勒索软件团伙来为他们处理攻击。

一项关于针对医疗机构的勒索软件攻击的长期研究检查了 2016 年 1 月至 2021 年 12 月期间的 374 起事件。一个结论是，在此期间，每年的勒索软件攻击几乎增加了一倍。此外，44.4% 的攻击扰乱了受影响组织的医疗保健服务。

研究人员还注意到勒索软件的趋势正在影响拥有多个站点的大型医疗机构。此类攻击使黑客扩大了攻击范围并增加了造成的损害。

随着勒索软件现已成为一种始终存在且日益增长的威胁，监管医疗保健组织的 IT 团队必须在防御方法上保持创新。人工智能是实现这一目标的好方法。它甚至可以检测并阻止新的勒索软件，使保护措施保持最新状态。

个性化网络安全培训

许多医护人员可能严重依赖他们的医疗培训，并将网络安全视为其工作中不太重要的部分。这是有问题的，特别是因为许多医疗专业人员必须在多方之间安全地交换患者信息。

2023 年的一项研究显示，该行业 57% 的员工表示，他们的工作变得更加数字化。一个积极的结论是，76% 的受访者认为数据安全是他们的责任。

然而，令人担忧的是，22% 的人表示他们的组织没有严格执行网络安全协议。此外，31% 的人表示，如果发生数据泄露，他们不知道该怎么办。这些知识差距凸显了改进网络安全培训的必要性。

通过提高相关性，人工智能培训可以对学生更具吸引力。在医院这样的工作环境中，具有挑战性的事情之一是员工的技术熟练程度差异很大。有些在这个行业工作了几十年的人可能并不是在家里有电脑和互联网的环境下长大的。另一方面，那些刚刚毕业并进入职场的人可能已经习惯了使用多种技术。

这些差异往往使得一刀切的网络安全培训变得不太实用。具有人工智能功能的教育项目可以衡量某人当前的知识水平，然后向他们展示最有用和最合适的信息。它还可以检测模式，确定仍然使学习者与他们快速掌握的网络安全概念混淆的网络安全概念。这些见解可以帮助培训师制定更好的计划。

人工智能可以改善医疗保健领域的网络安全

这些是人们可以并且应该考虑部署人工智能来阻止或减轻医疗保健行业网络攻击严重性的多种方法中的一些。这项技术不会取代人类专业人员，但可以提供决策支持，向他们展示哪些真正的威胁需要他们首先关注。