AIが医療業界の情報セキュリティに及ぼす影響

このインタビューでは、Moss Adams のマネージング ディレクターである Troy Hawes 氏が、AI を活用したサイバー攻撃が医療機関にどのような影響を与えるか、AI を活用した予測分析がサイバー脅威に対する防御で果たす重要な役割、医療機関が従業員と患者をサイバー攻撃から保護する方法について説明します。

AI は医療におけるサイバーセキュリティの状況をどのように変えましたか? AI はサイバー犯罪行為の高度化と深刻さをどのように高めましたか?

AI は医療におけるサイバーセキュリティの状況を大きく変えました。サイバー犯罪者は AI を利用して攻撃を自動化および増幅し、より効率的かつ洗練された攻撃を行えるようになりました。 AI ツールを使用するサイバー犯罪者は、脆弱性を特定し、標的型攻撃を開始し、従来のセキュリティ対策を回避することができます。医療機関のシステムにアクセスすると、サイバー犯罪者は AI を使用して大規模なデータセットを分析し、患者の個人情報 (PII) などの貴重なデータを収集して、個人情報の盗難、詐欺、ランサムウェア攻撃に利用できるようになります。

AI を活用したサイバー攻撃の効率性と高度化が進み、医療機関にとって大きな課題となっています。医療機関は、進化する脅威に積極的かつ効果的に対処するために、高度な AI 主導のセキュリティ ソリューションを導入する必要があります。

他の業界と比較して、医療機関にとって AI を利用したサイバー攻撃の脅威はどの程度大きいのでしょうか?

医療機関に対する AI を利用したサイバー攻撃の脅威は極めて重大です。医療機関は膨大な量の機密性の高い患者データを保有しているため、サイバー犯罪者にとって魅力的な標的となっています。 AI を利用した攻撃により、医療機器の脆弱性が悪用され、電子医療記録が侵害されたり、重要な医療サービスが中断される可能性があり、組織はすぐに紙ベースのシステムに戻り、機器の監視を手動で行わざるを得なくなります。

米保健福祉省公民権局が発表したデータによると、今年、医療機関に対するサイバー攻撃は479件あった。医療機関を標的とする場合、サイバー犯罪者が入手した重要なデータや個人情報は、サイバー攻撃、特にランサムウェアの主な標的となります。データの損失やデータへのアクセス不能は、ランサムウェアなどの脅威の影響の 1 つにすぎません。データ侵害には、保険料の増加、信用監視コスト、調査時間と料金など、目に見えないコストもいくつか関連しています。

FBIは企業に支払いをしないよう勧告しており、各企業がどのように対応するかを決める必要があるが、企業はランサムウェアの支払いを税金から控除できる可能性がある。企業はこれまで、これらの支払いを必要経費として控除してきましたが、そうする前にすべての企業は財務アドバイザーまたは税理士に相談する必要があります。

AI を活用した予測分析は、医療現場におけるサイバー脅威にどのように対抗できるのでしょうか?

AI を活用した予測分析は、医療現場におけるサイバー脅威に対抗する上で重要な役割を果たすことができます。 AI アルゴリズムは、ネットワーク トラフィックのパターンと異常を分析することで、潜在的な脅威を発生前に検出して特定できます。このプロアクティブなアプローチにより、セキュリティ チームは迅速に対応し、脆弱性を修正し、防御を強化することができます。これにより、医療機関は潜在的な脅威にリアルタイムで対応できるようになり、サイバー攻撃が成功する可能性が軽減されます。

AI を活用した予測分析ツールは、新たな攻撃ベクトルを特定し、それに応じてセキュリティ ポリシーを調整するのにも役立ちます。膨大な量のデータを処理し、微妙なパターンを検出する AI の能力を活用することで、医療機関はサイバー犯罪者の一歩先を行き、システムと機密情報を積極的に保護することができます。

AI 生成のディープフェイクが増加する中、医療機関はスタッフや患者を誤解や搾取からどのように守ることができるでしょうか?

医療機関は、強力な認証および検証メカニズムを実装して、スタッフと患者を AI 生成のディープフェイクから保護できます。多要素認証、生体認証、安全なアクセス制御は、機密情報への不正アクセスや改ざんを防ぐのに役立ちます。医師や患者の画像、ビデオ、音声録音がディープフェイクであるかどうかを識別するのは簡単ではありません。

予防技術は組織のセキュリティ体制をサポートできますが、スタッフや患者にディープフェイクの存在とリスクについて教育することで、認識と警戒心を高め、潜在的な欺瞞状況を特定して報告できるようになります。医療機関は、音声、ビデオ、画像コンテンツを分析して操作の兆候を特定し、情報の整合性を確保し、医療システムへの信頼を維持する AI 搭載のディープフェイク検出ツールに投資することもできます。

AI がサイバーセキュリティにおいて大きな役割を果たすようになるにつれ、医療専門家は倫理的問題やプライバシー問題が浮上していることを認識しているのでしょうか?

医療専門家は、予測分析ツールなどの予防的な AI 対応テクノロジーを実装する際に、潜在的な倫理的およびプライバシーの問題に注意する必要があります。 AI アルゴリズムを使用して患者データを処理および分析すると、データのプライバシー、同意、意思決定における潜在的な偏りなどの問題が発生します。医療専門家は、AI システムが倫理ガイドラインに準拠し、患者の機密性を維持し、その使用において透明性と説明責任を優先することを保証する必要があります。

医療従事者は、患者の健康の社会的決定要因 (SDOH) を考慮しないなど、患者のケアに影響を与えたり、既存の医療格差を永続させたりする可能性のある AI アルゴリズムの潜在的なバイアスにも注意する必要があります。 AI の機能を活用することと倫理基準を維持することの間で適切なバランスをとることは、医療サイバーセキュリティにおける AI の責任ある安全な使用を確保するために重要です。

サイバー脅威の進化する性質を考慮すると、今後 10 年間で医療におけるこれらの課題に対処するために AI はどのように進化するとお考えですか?

今後 10 年間で、医療機関は患者データを保護し、業務の整合性を維持するために、AI ベースの脅威検出および対応システムをより積極的に導入する必要があります。 AI は、医療業界における進化するサイバー脅威がもたらす課題に対応するために、今後 10 年間で大きく進化するでしょう。

AI アルゴリズムは、高度な機械学習技術とリアルタイムの脅威インテリジェンスを活用して、新たな脅威の検出と軽減においてより洗練されるようになります。また、AI を活用した異常検出、行動分析、予測モデリングにより、サイバー脅威を迅速に特定して対応する能力が向上し、医療機関の全体的なセキュリティ体制が強化されることも明らかになります。

AI はインシデント対応の自動化において重要な役割を果たし、サイバーインシデントの封じ込めと修復をより迅速かつ効果的に実現します。 AI が進歩し続けると、AI は医療機関のセキュリティ体制に不可欠なツールとなり、患者データの保護や重要な医療サービスの継続性の提供に役立ちます。