การเพิ่มขึ้นของการโจมตีทางไซเบอร์ที่ใช้ AI ในอุตสาหกรรมการแพทย์

ปัญญาประดิษฐ์มีการนำไปใช้ในการดูแลสุขภาพมากขึ้นโดยให้ผลลัพธ์ที่น่าหวังมากมาย รวมถึงความสามารถในการระบุมะเร็งเต้านมและวินิจฉัยโรคในเลือดได้เร็วกว่ามนุษย์มาก อย่างไรก็ตาม AI กำลังพิสูจน์ให้เห็นว่าเป็นดาบสองคม โดยเตรียมเครื่องมือให้อาชญากรไซเบอร์ทำการโจมตีที่ซับซ้อนพร้อมผลที่ตามมาในวงกว้าง 

เนื่องจากความถี่ของการโจมตีทางไซเบอร์ที่ใช้ AI ซึ่งมุ่งเป้าไปที่ภาคการแพทย์เพิ่มขึ้น องค์กรต่างๆ จะต้องคิดหาวิธีที่จะหลีกเลี่ยงการตกเป็นเหยื่อและลดความเสี่ยงในอนาคต 

การดูแลสุขภาพถือเป็นเป้าหมายหลักสำหรับอาชญากรไซเบอร์

เมื่อพิจารณาจากกฎระเบียบและแนวทางปฏิบัติที่เข้มงวด คุณคาดหวังว่าอุตสาหกรรมการแพทย์จะมีการป้องกันขั้นสูงต่ออาชญากรรมไซเบอร์ อย่างไรก็ตาม เป็นหนึ่งในผู้โจมตีทางไซเบอร์ที่เป็นเป้าหมายมากที่สุดในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา

การละเมิดข้อมูลในอุตสาหกรรมได้ เพิ่มขึ้น 53.3% ตั้งแต่ปี 2020ตามรายงานของ IBM ที่แย่กว่านั้นคือภาคการดูแลสุขภาพได้บันทึกการละเมิดข้อมูลที่แพงที่สุดเป็นเวลา 13 ปีติดต่อกัน โดยมีค่าใช้จ่ายเฉลี่ย 10.9 ล้านดอลลาร์ มีเหตุผลหลักสี่ประการที่ทำให้อุตสาหกรรมนี้ให้ความสำคัญอย่างมาก: 

• ข้อมูลที่ละเอียดอ่อน: หากคุณลองคิดดู ไม่มีภาคส่วนใดจัดการข้อมูลส่วนตัวมากเท่ากับการดูแลสุขภาพ ทุกอย่างตั้งแต่ประวัติสุขภาพของผู้ป่วยและข้อมูลการวินิจฉัยไปจนถึงรายละเอียดการประกันและข้อมูลการชำระเงินถือเป็นขุมทรัพย์ที่อาชญากรไซเบอร์ปรารถนา บันทึกสุขภาพที่ถูกขโมยคือ สร้างรายได้เพิ่มขึ้น 10 เท่า กว่าหมายเลขบัตรเครดิตที่ถูกขโมย 
• โครงสร้างพื้นฐานเร่งด่วน: โรงพยาบาลและสถานพยาบาลให้การดูแลผู้ป่วยวิกฤติอย่างทันท่วงที ด้วยเหตุนี้พวกเขาจึงไม่สามารถที่จะปิดการดำเนินงานเป็นระยะเวลานานได้ สิ่งนี้ทำให้พวกเขามีแนวโน้มที่จะตอบสนองความต้องการของผู้โจมตีและจ่ายค่าไถ่โดยไม่ต้องเจรจาต่อรอง 
• อุปกรณ์ที่เชื่อมต่อเครือข่าย: ด้วยความก้าวหน้าของ Internet of Medical Things อุปกรณ์ทางการแพทย์ในชีวิตประจำวัน เช่น เครื่อง MRI เครื่องกระตุ้นหัวใจ และอุปกรณ์สวมใส่ อาจกลายเป็นเป้าหมายของการโจมตีทางไซเบอร์ได้ รายการเหล่านี้มักจะมีการรักษาความปลอดภัยที่ไม่ดีหรือทำงานในโปรแกรมที่ล้าสมัย ซึ่งสร้างช่องโหว่ให้อาชญากรนำไปใช้ประโยชน์ 
• โอกาสในการฝึกอบรมมีจำกัด: ผู้เชี่ยวชาญด้านการดูแลสุขภาพมีงานยุ่ง และแม้ว่าพวกเขาอาจได้รับการฝึกอบรมด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์เป็นบางครั้งบางคราว ภัยคุกคามทางไซเบอร์มักจะพัฒนาได้รวดเร็วยิ่งขึ้น 

“ค่าใช้จ่ายโดยเฉลี่ยในการแก้ไขการละเมิดข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพนั้นเกือบสามเท่าของอุตสาหกรรมอื่นๆ” 

การโจมตีทางไซเบอร์ที่ใช้ AI เกิดขึ้นได้อย่างไร

ฟิชชิ่งเป็นเวกเตอร์การโจมตีทางไซเบอร์ชั้นนำในอุตสาหกรรมการแพทย์ จำนวน การโจมตีทางอีเมลขั้นสูงเพิ่มขึ้น 167% ในปี 2023 ซึ่งเป็นข้อพิสูจน์ถึงความอับอายจนถึงขณะนี้ การหลอกลวงทางวิศวกรรมสังคมนี้พยายามหลอกให้คุณเปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคลหรือติดตั้งมัลแวร์ 

สิ่งที่น่าตกใจที่สุดเกี่ยวกับปัญหานี้คือการตระหนักว่าอาชญากรไซเบอร์สามารถขอเครื่องมือ AI สร้างสรรค์เพื่อสร้างลำดับอีเมลทั้งหมดด้วยวิธีที่น่าเชื่อถือที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ ศิลปินฟิชชิ่งในปัจจุบันไม่จำเป็นต้องมีทักษะทางไซเบอร์ขั้นสูงด้วยซ้ำ — ใครก็ตามที่มีอุปกรณ์ออนไลน์ก็มีความเสี่ยง 

เมื่อไม่กี่ปีก่อน การตรวจพบกลโกงเหล่านี้ที่มีสัญญาณบอกเล่าตามปกติ เช่น ไวยากรณ์ที่ไม่ดี โครงสร้างประโยคที่ผิดปกติ พิมพ์ผิดที่ไม่อาจยกโทษได้ และอื่นๆ นั้นง่ายกว่า อย่างไรก็ตาม ด้วย generative AI อาชญากรไซเบอร์สามารถสร้างข้อความในการสนทนาภาษาอังกฤษแบบง่ายๆ ได้มากเท่าที่ต้องการ พร้อมด้วยข้อมูลการตรวจสอบที่ถูกต้องทั้งหมด 

ผู้คุกคามส่งอีเมลฟิชชิ่งมากกว่า 3 พันล้านอีเมลทั่วโลก 1% ของการรับส่งอีเมลทั้งหมด รายวัน. ใช้เวลาเพียงคลิกเดียวโดยไม่สงสัยบนลิงก์ที่เป็นอันตรายในการเจาะข้อมูลส่วนตัว ทำให้แฮกเกอร์ได้รับรายละเอียดที่เพียงพอในการแบล็กเมล์และขู่กรรโชกองค์กรด้านการดูแลสุขภาพ

“80% ของ เหตุการณ์ทางไซเบอร์อันเป็นผลจากพนักงาน’ สุขอนามัยรหัสผ่านไม่ดี” 

มัลแวร์อัตโนมัติ

เครื่องมือ generative AI ขั้นสูงได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับซอร์สโค้ดและภาษาการเขียนโปรแกรมที่เปิดเผยต่อสาธารณะจำนวนมหาศาล รวมถึง Python, JavaScript, Prolog และ Verilog ตัวอย่างเช่น, ผู้ช่วยโค้ด watsonx ของ IBM อนุญาตให้นักพัฒนาป้อนคำสั่งในภาษาธรรมดาเพื่อสร้างเอาต์พุตเป็นโค้ด 

นานแค่ไหนจนกว่านวัตกรรมนี้จะสามารถใช้ได้อย่างเสรีบนแพลตฟอร์ม AI ทั้งหมด ใครก็ตามที่มีการแจ้งเตือนที่เหมาะสมจะสามารถสร้างมัลแวร์รูปแบบต่างๆ นับไม่ถ้วนพร้อมคุณลักษณะเฉพาะ เช่น ความสามารถในการปรับตัวและการหลีกเลี่ยงการตรวจจับ 

การโจมตีแบบ Distributed Denial of Service (DDoS) ที่ขับเคลื่อนโดย AI

ผู้ที่เป็นอันตรายสามารถใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อฝึกระบบของตนเพื่อจำลองกระบวนการตัดสินใจที่กำหนดไว้ล่วงหน้า จากนั้น สามารถทำการโจมตี DDoS อัตโนมัติ รวบรวมข้อมูลเพื่อหาช่องโหว่ และส่งคำขอการเชื่อมต่อปลอมจำนวนมหาศาลไปยังเซิร์ฟเวอร์เฉพาะขององค์กรด้านสุขภาพ 

DDoS และฟิชชิ่งเป็นปูชนียบุคคลหลักของการโจมตีแรนซัมแวร์ ซึ่งอาชญากรต้องการค่าไถ่เพื่อกู้คืนการเข้าถึงระบบหรือเพื่อรักษาความลับ การโจมตีทางไซเบอร์ในเดือนกุมภาพันธ์ 2023 ต่อ Regal Medical Group ซึ่ง กระทบผู้ป่วยกว่า 3.3 ล้านคนเป็นการเตือนใจถึงความร้ายแรงของแรนซัมแวร์ 

เทคโนโลยี Deepfake

คุณอาจเจอเนื้อหา Deepfake ที่สร้างโดย AI มากมายทางอินเทอร์เน็ต วิดีโอและรูปภาพเท็จเหล่านี้ดูเหมือนเป็นความจริงและอาจเป็นเครื่องมือในการแอบอ้างเป็นผู้ป่วยหรือบุคลากรทางการแพทย์เพื่อผลประโยชน์ทางการเงิน

เทคโนโลยีนี้ยังสามารถใช้เพื่อเผยแพร่ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องและอำนวยความสะดวกในการขู่กรรโชกได้อีกด้วย ตัวอย่างเช่น แฮกเกอร์สามารถสร้างวิดีโอปลอมเกี่ยวกับการปฏิบัติที่น่ารังเกียจในโรงพยาบาลและขู่ว่าจะปล่อยวิดีโอเหล่านั้นเว้นแต่ว่าพวกเขาจะได้รับเงิน แม้ว่าจะไร้เดียงสา แต่เนื้อหาที่เป็นอันตรายดังกล่าวอาจทำให้ภาพลักษณ์ของโรงพยาบาลเสื่อมเสีย คุกคามความไว้วางใจของผู้ป่วย และเชิญชวนให้ดำเนินการตามกฎระเบียบที่เป็นไปได้ 

“องค์กรดูแลสุขภาพต้อง ใช้กลไกการรักษาความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง เพื่อปกป้องเจ้าหน้าที่และผู้ป่วยจาก Deepfake ที่สร้างโดย AI” 

การป้องกันการโจมตีทางไซเบอร์ที่เสริมประสิทธิภาพด้วย AI ในอุตสาหกรรมการแพทย์

ไม่มีองค์กรใดที่ปราศจากความเสี่ยงโดยสิ้นเชิงจากเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่อาจเกิดขึ้น อย่างไรก็ตาม สถานพยาบาลต้องใช้แนวทางเชิงรุกแบบองค์รวมในการปกป้องข้อมูลส่วนตัวโดยไม่กระทบต่อการดูแลผู้ป่วย เคล็ดลับลดความเสี่ยงทั้ง 5 ประการนี้สามารถช่วยเป็นจุดเริ่มต้นได้: 

ดำเนินการประเมินความปลอดภัยเป็นประจำ

แอปพลิเคชันทั้งหมด รวมถึงอุปกรณ์และซอฟต์แวร์ด้านการดูแลสุขภาพ ในที่สุดก็ล้าสมัยไปแล้ว สิ่งเหล่านี้สร้างจุดเริ่มต้นที่เป็นไปได้สำหรับการโจมตีทางไซเบอร์ ส่งผลให้ระบบความปลอดภัยโดยรวมอ่อนแอลง การตรวจสอบความปลอดภัยเป็นประจำจะช่วยตรวจจับช่องโหว่เหล่านี้ก่อนที่แฮกเกอร์จะค้นพบและใช้ประโยชน์จากช่องโหว่เหล่านั้น 

ส่งเสริมวัฒนธรรมความมั่นคง

ข้อผิดพลาดของมนุษย์เป็นสาเหตุ 95% ของปัญหาความปลอดภัยทางไซเบอร์ ทั่วโลก การปลูกฝังวัฒนธรรมการตระหนักรู้ด้านความปลอดภัยในหมู่พนักงานโรงพยาบาลถือเป็นสิ่งสำคัญ ซึ่งหมายถึงการปฏิบัติต่อข้อมูลผู้ป่วยเช่นเดียวกับการรักษาผู้ป่วย และประเมินผลกระทบด้านความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้นจากการตัดสินใจในแต่ละวัน นอกจากนี้ยังควรรวมการฝึกอบรมอย่างต่อเนื่องเกี่ยวกับภาพรวมภัยคุกคามและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดล่าสุด 

จัดทำแผนตอบสนองต่อเหตุการณ์

แผนการจัดการกับเหตุการณ์ความปลอดภัยทางไซเบอร์บางอย่างช่วยให้องค์กรทางการแพทย์สามารถบรรเทาความสูญเสียที่อาจเกิดขึ้นได้ ซึ่งรวมถึงการระบุบุคลากรสำคัญที่จะติดต่อ การสร้างช่องทางการสื่อสาร และสรุปขั้นตอนที่ต้องปฏิบัติตามเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด 

“องค์กรที่มีแผนตอบสนองต่อเหตุการณ์สามารถทำได้ ได้รับประโยชน์จากการประหยัดต้นทุน 58% ในกรณีที่มีการละเมิด”

เพิ่มความปลอดภัยข้อมูลเป็นสองเท่า

เนื่องจากการละเมิดข้อมูลในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพมีค่าใช้จ่ายหลายล้าน การลงทุนในโซลูชันการรักษาความปลอดภัยของข้อมูลระดับสูงจึงถูกกว่ามาก เครือข่ายที่แข็งแกร่งที่มีการรักษาความปลอดภัยด้วยการเข้ารหัสที่ทันสมัย ​​ไฟร์วอลล์ขั้นสูง และระบบตรวจจับการบุกรุกยุคถัดไปนั้นยากต่อการละเมิดอย่างมาก 

ใช้โซลูชันความปลอดภัยทางไซเบอร์ของ AI

เช่นเดียวกับที่แฮกเกอร์ออนไลน์ใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อโจมตีที่ทรงพลังมากขึ้น องค์กรต่างๆ ก็สามารถใช้มันเพื่อเพิ่มพลังการป้องกันเครือข่ายได้เช่นกัน ตัวอย่างเช่น ระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อระบุพฤติกรรมที่ผิดปกติและกิจกรรมที่เป็นอันตรายที่อาจเกิดขึ้นได้ ช่วยให้ตรวจจับและตอบสนองภัยคุกคามได้เร็วขึ้น 

“องค์กรที่ใช้ AI ด้านความปลอดภัยและระบบอัตโนมัติ สามารถประหยัดเงินได้มากกว่า 1.7 ล้านเหรียญสหรัฐ เมื่อเทียบกับองค์กรที่ไม่ทำ”

จะทำอย่างไรกับการโจมตีทางไซเบอร์ที่ใช้ AI ที่เพิ่มขึ้น

ความสามารถของข้อมูลที่ละเอียดอ่อนในภาคการดูแลสุขภาพทำให้เป็นเป้าหมายที่น่าสนใจสำหรับอาชญากรไซเบอร์ ในขณะที่การโจมตีด้วย AI ยังคงเพิ่มสูงขึ้น องค์กรต่างๆ ต้องใช้แนวทางการรักษาความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์ที่หลากหลาย ภัยคุกคามใหม่ๆ เกิดขึ้นทุกวัน ดังนั้นระบบรักษาความปลอดภัยจึงต้องมีความยืดหยุ่นและพร้อมรับงานอยู่เสมอ

อ่านได้ด้วย 5 เคล็ดลับสำหรับ SMEs เพื่อรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ในช่วงเทศกาลนี้

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://www.aiiottalk.com/ai-based-cyberattacks-in-medical-industry/