جنگ خشمگین علیه نقض داده ها یک چالش فزاینده برای سازمان های مراقبت های بهداشتی در سطح جهان است. طبق آمار فعلی ، میانگین هزینه نقض داده در حال حاضر در آن قرار دارد 4.45 میلیون دلار در سراسر جهان ، رقمی که بیش از دو برابر 9.48 میلیون دلار برای ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی که به بیماران در ایالات متحده خدمت می کنند ، دو برابر می شود. افزودن به این مسئله در حال حاضر دلهره آور ، پدیده مدرن تکثیر داده های بین سازمانی است. یک نگران کننده 40 ٪ از نقض فاش شده اطلاعاتی را که در محیط های مختلف پخش شده است ، گسترش دهید ، سطح حمله را تا حد زیادی گسترش داده و راه های زیادی برای ورود برای مهاجمان ارائه می دهد.
استقلال رو به رشد AI تولیدی ، دوره ای از تغییر رادیکال را به همراه می آورد. بنابراین ، با توجه به اینکه این عوامل هوشمند پیشرفته از تئوری به سمت استقرار در چندین حوزه مانند بخش بهداشت و درمان خارج می شوند ، با این امر به وجود می آید. درک و کاهش این تهدیدهای جدید به منظور دستیابی به مقیاس هوش مصنوعی و تقویت مقاومت سازمان در برابر حملات سایبری از هر ماهیت بسیار مهم است ، خواه به دلیل تهدیدهای نرم افزاری مخرب ، نقض داده ها یا حتی حملات زنجیره تأمین خوب.
مقاومت در مرحله طراحی و اجرای
سازمانها باید یک استراتژی دفاعی پیشگیرانه جامع و تکاملی اتخاذ کنند تا خطرات امنیتی افزایش یافته ناشی از هوش مصنوعی ، به ویژه مراقبت های بهداشتی را برطرف کنند ، جایی که سهام شامل بهزیستی بیمار و همچنین رعایت اقدامات نظارتی است.
این امر به یک رویکرد سیستماتیک و دقیق نیاز دارد ، با شروع و طراحی سیستم هوش مصنوعی و ادامه استقرار در مقیاس بزرگ این سیستم ها.
- اولین و مهمترین گامی که سازمانها باید انجام دهند این است که کل خط لوله هوش مصنوعی خود را ترسیم و تهدید کنند ، از مصرف داده ها گرفته تا آموزش مدل ، اعتبار سنجی ، استقرار و استنتاج. این مرحله شناسایی دقیق تمام نقاط بالقوه قرار گرفتن در معرض و آسیب پذیری با دانه بندی خطر را بر اساس تأثیر و احتمال تسهیل می کند.
- ثانیا ، ایجاد معماری های امن برای استقرار سیستم ها و برنامه هایی که از مدل های بزرگ زبان (LLM) استفاده می کنند ، از جمله مواردی مهم است یک عامل قابلیت ها این شامل دقیق در نظر گرفتن اقدامات مختلف ، مانند امنیت کانتینر ، طراحی امن API و کنترل ایمن مجموعه داده های آموزش حساس است.
- سوم ، سازمان ها باید توصیه های استانداردها/ چارچوب های مختلف را درک و پیاده سازی کنند. به عنوان مثال ، به دستورالعمل های تعیین شده توسط نست چارچوب مدیریت ریسک هوش مصنوعی برای شناسایی و کاهش ریسک جامع. آنها همچنین می توانند در نظر بگیرند توصیه اواسپ در مورد آسیب پذیری های منحصر به فرد معرفی شده توسط برنامه های LLM ، مانند تزریق سریع و کنترل خروجی ناامن.
- علاوه بر این ، تکنیک های مدل سازی تهدید کلاسیک نیز برای مدیریت مؤثر حملات منحصر به فرد و پیچیده ایجاد شده توسط ژنرال AI ، از جمله حملات مسمومیت داده های موذی که یکپارچگی مدل و پتانسیل تولید محتوای حساس ، مغرضانه یا نامناسب را در خروجی های AI تهدید می کند ، باید تکامل یابد.
- سرانجام ، حتی پس از استقرار پس از استقرار ، سازمان ها باید با تمرین مانورهای منظم و دقیق تیم سازی قرمز و ممیزی های امنیتی تخصصی AI که به طور خاص منابع مانند تعصب ، استحکام و وضوح را هدف قرار می دهند ، هوشیار باشند.
نکته قابل توجه ، اساس ایجاد سیستم های هوش مصنوعی قوی در مراقبت های بهداشتی ، محافظت از کل چرخه زندگی هوش مصنوعی ، از ایجاد تا استقرار ، با درک روشنی از تهدیدهای جدید و پیروی از اصول امنیتی است.
اقدامات در طول چرخه عمر عملیاتی
علاوه بر طراحی و استقرار امن اولیه ، یک موضع امنیتی قوی هوش مصنوعی نیاز به توجه هوشیارانه به جزئیات و دفاع فعال در طول چرخه زندگی هوش مصنوعی دارد. این امر برای نظارت مداوم بر محتوا ، با استفاده از نظارت بر AI محور برای تشخیص بلافاصله خروجی های حساس یا مخرب ، ضروری است ، همه در حالی که به سیاست های انتشار اطلاعات و مجوزهای کاربر پایبند هستند. در طول توسعه مدل و در محیط تولید ، سازمان ها باید به طور همزمان برای بدافزارها ، آسیب پذیری ها و فعالیت های مخالف اسکن شوند. اینها ، البته ، مکمل اقدامات سنتی امنیت سایبری است.
برای تشویق اعتماد کاربر و بهبود تفسیر تصمیم گیری هوش مصنوعی ، استفاده دقیق از آن ضروری است AI قابل توضیح (xai) ابزارهایی برای درک دلیل اصلی برای خروجی و پیش بینی های هوش مصنوعی.
کنترل و امنیت بهبود یافته همچنین از طریق کشف خودکار داده ها و طبقه بندی داده های هوشمند با طبقه بندی کننده های پویا در حال تغییر ، که یک دیدگاه مهم و به روز از محیط داده های در حال تغییر ارائه می دهد ، تسهیل می شود. این ابتکارات ناشی از ضرورت برای اجرای کنترل های امنیتی قوی مانند روش های کنترل دسترسی مبتنی بر نقش ریز و درشت (RBAC) ، چارچوب های رمزگذاری پایان به پایان برای محافظت از اطلاعات در ترانزیت و استراحت و تکنیک های موثر ماسک زدن به داده ها برای پنهان کردن داده های حساس است.
آموزش آگاهی کامل از امنیت توسط همه کاربران تجاری که با سیستم های هوش مصنوعی سروکار دارند نیز ضروری است ، زیرا یک فایروال مهم انسانی را برای تشخیص و خنثی کردن حملات مهندسی اجتماعی احتمالی و سایر تهدیدهای مرتبط با هوش مصنوعی ایجاد می کند.
تأمین آینده عامل AI
اساس تاب آوری پایدار در مواجهه با تحولات تهدیدات امنیتی هوش مصنوعی در روش پیشنهادی چند بعدی و مداوم برای نظارت دقیق ، اسکن فعال ، به وضوح توضیح ، طبقه بندی هوشمندانه و ایمن سازی دقیق سیستم های هوش مصنوعی نهفته است. البته این علاوه بر ایجاد فرهنگ امنیتی گسترده انسان گرا به همراه کنترل های سنتی امنیت سایبری سنتی است. از آنجا که عوامل هوش مصنوعی خودمختار در فرآیندهای سازمانی گنجانیده می شوند ، ضرورت کنترل امنیتی قوی افزایش می یابد. واقعیت امروز این است که نقض داده ها در ابرهای عمومی اتفاق می افتد و به طور متوسط هزینه دارد 5.17 میلیون دلار ، به وضوح با تأکید بر تهدید برای امور مالی یک سازمان و همچنین شهرت.
علاوه بر نوآوری های انقلابی ، آینده هوش مصنوعی به توسعه مقاومت با پایه و اساس امنیت تعبیه شده ، چارچوب های عملیاتی باز و رویه های سختگیرانه ای بستگی دارد. ایجاد اعتماد به چنین عوامل هوشمند در نهایت تصمیم می گیرد که چقدر آنها به طور گسترده و ماندگار در آغوش خواهند گرفت و روند پتانسیل تحول AI را شکل می دهد.
