网络安全在医疗保健领域至关重要，因为各组织处理高度敏感的患者信息和支持公共健康至关重要的系统。尽管行业通过电子健康记录、远程医疗和物联网医疗设备等工具增强了护理交付的数字化，这也增加了其遭受网络攻击的脆弱性。
医疗保健行业对数据泄露和网络威胁并不陌生，这些威胁不仅危及患者的隐私，还影响到医疗运营的完整性。随着网络攻击不断演变，今天有效的防护方法可能很快就会过时。据统计，网络攻击的数量每年增长50%。被盗的医疗记录在暗网上的价值几乎是被盗信用卡号码的十倍。此外，解决医疗数据泄露的成本几乎是其他行业的三倍，平均每条被泄露的医疗记录需要花费408美元，而非医疗记录平均只需148美元。这些数字突显了医疗组织在管理数据泄露方面面临的重大财务和安全挑战。
连接性的风险
随着医疗保健组织利用技术提高效率，它们也暴露于更高的网络攻击风险之中。黑客经常以第三方供应商为目标，试图获得更大连接组织的访问权限。例如，Target商店曾因一家暖通空调公司的登录凭据被黑客利用而遭到攻击，导致客户数据泄露并最终扩展到其他系统。此次攻击表明了互联系统的风险和保护第三方关系的重要性。黑客最初在几台收银机上测试恶意软件，随后将其上传至大部分公司的销售点系统，从2013年11月27日开始，他们窃取了约4000万张信用卡和借记卡的数据。直到Target响应来自FireEye软件的警报时，黑客已经获取了大量敏感财务数据，导致数千人的财务记录被泄露。
医疗保健组织有许多优先事项，通常缺乏有效防御网络攻击的时间、预算和资源。即使投资于网络安全，也往往仅针对防止不太复杂的黑客攻击。过去，许多攻击是由技能不足的个人发起的，他们只是想探索组织的系统。现在，越来越多的是出于经济动机的网络攻击，如勒索软件。
系统的互连性增加和技术如物联网设备的安全防御有限，扩大了攻击面。这使得组织面临财务损失、公共安全风险和供应链潜在损害，最终危及生命。
人工智能在网络安全中的能力
近年来，人工智能已成为一种变革性技术，改进现有方法并使其更具备思考过程的能力。人工智能和机器学习正在革新网络安全，通过增强对越来越复杂威胁的防御能力。
基于人工智能的网络安全可以通过分析海量数据集来实时检测、分析和响应威胁，识别模式和漏洞。它监控行为模式，建立基线，标记异常活动以防止未经授权的访问。AI还可以优先处理风险，早期检测恶意软件或入侵。通过自动化重复任务，AI释放资源并减少安全流程中的人为错误。
AI不会取代安全专家，而是通过分析大量数据、识别模式和生成洞察来支持他们，这些工作传统分析方法需要花费数小时甚至数周。以前，安全依赖于基于签名的检测工具，这些工具对已知威胁有效，但对于零日攻击或未知攻击则不足，常导致误报。传统方法还依赖于手动分析，既耗时又容易出错。AI可以解决这些限制，随着其不断发展，提高网络安全的效率和有效性。
AI在网络威胁检测和预防方面非常有用。特别是机器学习和深度学习可以分析大量数据，发现预示潜在网络威胁的模式和异常。它可以检测恶意软件，识别异常行为，并根据过去的攻击预测未来的攻击，实现主动防御。
例如，AI可以增强自动威胁响应和事件管理，通过加速对安全事件的反应来隔离受影响的系统、阻止可疑IP地址和限制访问，同时向安全团队发送实时警报。
智能医疗技术因其快速发展的生物医学数据和医疗社区的需求而成为研究的关键领域。云计算和物联网范式的整合推动了智能医疗系统的开发，这些系统能够诊断、监测和聚合数据。然而，这些设备也容易受到网络威胁。
为进一步加强防御，本文介绍了一种由深度神经网络（ICNN）驱动的AI驱动的物联网eHealth架构，以提高医疗数据分析的准确性和效率。该方法通过灰度滤波贝叶斯卷积神经网络（GFB-CNN）实现实时数据处理，解决了服务质量方面的挑战。该方法在广泛的移动健康（MHealth）数据集上进行了测试，能够高效地区分正常和异常心电信号，提供了一种成本效益高、快速的心脏健康监测解决方案，并可应用于医疗数据分析的网络安全，以提高保护水平。
AI可以通过智能加密方法调整加密程度，确保更强的数据保护。AI支持实时数据匿名化，用于研究或分析，防止未经授权的访问，同时仍允许临床研究或AI模型训练中使用数据。
AI算法可以检测网络流量或用户行为中的异常峰值，提供入侵尝试的早期警告。此外，AI可用于漏洞管理、基于行为的生物特征认证、保护物联网设备、防范钓鱼和社会工程攻击。
人工智能在网络安全中的重要性
网络犯罪组织越来越多地使用机器学习、自动化和AI进行大规模、有针对性的攻击，导致勒索软件的使用增加。AI和机器学习帮助安全分析师处理海量数据，提供快速洞察，过滤日常警报和误报，大大提高团队效率和生产力。
随着像多态恶意软件和“生活即服务”攻击等复杂攻击方法绕过传统防御，行为分析等新方法越来越受欢迎。经过适当训练的AI可以比人类更快地检测和响应恶意行为，为应对不断演变的威胁提供了强大防御。
本文探讨了零信任方法，强调医疗系统必须关注的七个关键领域，以保护个人和组织。该方法通过验证每个用户和设备来确保更强的安全性，最小化风险并增强数据保护。零信任从根本上挑战了传统的安全模型，不基于物理或网络位置或资产所有权授予隐式信任。这一转变标志着与传统身份验证和安全实践的重大背离。
挑战与考虑因素
虽然AI在增强医疗保健网络安全方面具有巨大潜力，但也存在一些挑战。一个担忧是数据隐私，因为AI系统需要大量数据进行训练，引发患者保密问题。
还有伦理问题，特别是在决策过程、责任和AI系统的透明度方面。此外，医疗保健组织可能面临技能差距，难以找到和留住AI网络安全专家——缺乏合格的专业人员可能会限制组织充分利用AI进行安全保护的能力。
AI的使用引发了对训练机器学习算法所需数据质量的关注。训练数据中的错误信息可能导致更多问题。这种对数据的关注推动了安全工作超越单纯的数据文件监控。
美国医院协会建议医疗领导层将网络安全视为影响不仅仅是IT部门的关键问题。应将其视为患者安全、企业风险和战略规划的重要组成部分。网络安全应整合到医院的整体风险管理、治理和业务连续性框架中，以确保全面保护。
根据Info-Tech的说法，“目前，大多数医疗安全架构都是基于周边且难以管理。” 入侵的主要障碍通常是进入点。攻击常常已经在系统内潜伏，等待触发条件。这些攻击等待特定条件或行动激活，使其特别难以检测和预防。
组织必须跟踪谁访问数据以及如何访问，同时实施有效的备份和恢复流程。这些做法确保数据的安全性和可用性，帮助防止未经授权的访问并最大限度地减少潜在的数据泄露或丢失的影响。
很多时候，入侵甚至在发生几个月或几年后仍未被发现。尽管医疗组织必须教育用户防范恶意软件，但黑客正在使用越来越复杂的工具和方法。即使有诸如多因素认证等安全措施，用户仍然可能因钓鱼邮件或访问有害网站而被攻破。采用零信任原则是减少未经授权访问风险的关键第一步。
对于同时具备网络安全和AI技能的人才需求很高，企业寻求能够将AI技术应用于网络安全工作流程的专家。这些职位包括数据科学家、分析师和工程师，他们需要具备机器学习、深度神经网络、语言建模和行为分析方面的专业知识，以及对网络安全原则的深刻理解。AI网络安全专业人士还必须熟悉网络安全、计算机取证、密码学、恶意软件检测和数据保护。
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