La ira guerra contra las violaciones de datos plantea un desafío creciente para las organizaciones de atención médica a nivel mundial. Según las estadísticas actuales, el costo promedio de una violación de datos ahora se encuentra en $ 4.45 millones En todo el mundo, una cifra que se duplica más que $ 9.48 millones para proveedores de atención médica que atienden a pacientes dentro de los Estados Unidos. Además de este problema ya desalentador es el fenómeno moderno de la proliferación de datos inter e intraorganizacionales. Un 40% de las violaciones reveladas Involucre la información distribuida en múltiples entornos, expandiendo en gran medida la superficie de ataque y ofreciendo muchas vías de entrada para los atacantes.
La creciente autonomía de la IA generativa trae una period de cambio radical. Por lo tanto, viene la ola apremiante de riesgos de seguridad adicionales a medida que estos agentes inteligentes avanzados salen de la teoría a los despliegues en varios dominios, como el sector de la salud. Comprender y mitigar estas nuevas amenazas es essential para escala AI a la escala de manera responsable y mejorar la resistencia de una organización contra los ataques cibernéticos de cualquier naturaleza, ya sea debido a las amenazas de software program maliciosas, el incumplimiento de datos o incluso los ataques de la cadena de suministro bien organizado.
Resiliencia en la etapa de diseño e implementación
Las organizaciones deben adoptar una estrategia de defensa proactiva integral y evolutiva para abordar los crecientes riesgos de seguridad causados por la IA, especialmente Inhealthcare, donde las apuestas involucran tanto el bienestar del paciente como el cumplimiento de las medidas reguladoras.
Esto requiere un enfoque sistemático y elaborado, comenzando con el desarrollo y el diseño del sistema de inteligencia synthetic, y continúa con la implementación a gran escala de estos sistemas.
- El primer y más crítico paso que las organizaciones deben emprender es trazar y amenazar modelos de su canalización de IA, desde la ingestión de datos hasta la capacitación, la validación, la implementación y la inferencia de modelos. Este paso facilita la identificación precisa de todos los puntos potenciales de exposición y vulnerabilidad con granularidad de riesgo en función del impacto y la probabilidad.
- En segundo lugar, es importante crear arquitecturas seguras para la implementación de sistemas y aplicaciones que utilizan grandes modelos de idiomas (LLM), incluidos aquellos con AI agente capacidades. Esto implica considerar meticulosamente varias medidas, como la seguridad de los contenedores, el diseño seguro de API y el manejo seguro de conjuntos de datos de entrenamiento confidencial.
- En tercer lugar, las organizaciones deben comprender e implementar las recomendaciones de varios estándares/ marcos. Por ejemplo, adherirse a las pautas establecidas por Nist Marco de gestión de riesgos de IA para la identificación y mitigación integrales de riesgos. También podrían considerar Consejo de Owasp Sobre las vulnerabilidades únicas introducidas por las aplicaciones LLM, como inyección inmediata y manejo inseguro de salida.
- Además, las técnicas de modelado de amenazas clásicas también deben evolucionar para manejar de manera efectiva los ataques únicos e intrincados generados por la generación AI, incluidos los ataques de intoxicación de datos insidiosos que amenazan la integridad del modelo y el potencial para generar contenido smart, sesgado o producido inapropiadamente en el contenido de AI.
- Por último, incluso después del despliegue posterior, las organizaciones deberán mantenerse atentos al practicar maniobras regulares y estrictas de teaming rojo y auditorías de seguridad de IA especializadas que se dirigen específicamente a fuentes como sesgo, robustez y claridad para descubrir y mitigar continuamente vulnerabilidades en los sistemas AI.
En explicit, la base de crear sistemas de IA fuertes en la atención médica es proteger fundamentalmente todo el ciclo de vida de IA, desde la creación hasta el despliegue, con una comprensión clara de las nuevas amenazas y una adhesión a los principios de seguridad establecidos.
Medidas durante el ciclo de vida operativo
Además del diseño y implementación seguros iniciales, una postura de seguridad de IA sólida requiere atención vigilante al detalle y la defensa activa en todo el ciclo de vida de la IA. Esto requiere el monitoreo continuo del contenido, aprovechando la vigilancia impulsada por la IA para detectar salidas confidenciales o maliciosas de inmediato, todo mientras se adhiere a las políticas de liberación de información y los permisos de los usuarios. Durante el desarrollo del modelo y en el entorno de producción, las organizaciones deberán escanear activamente el malware, las vulnerabilidades y la actividad adversa al mismo tiempo. Todos estos son, por supuesto, complementarios a las medidas de seguridad cibernética tradicional.
Para fomentar la confianza del usuario y mejorar la interpretabilidad de la toma de decisiones de IA, es esencial usar cuidadosamente AI explicable (Xai) Herramientas para comprender la justificación subyacente para la salida de IA y las predicciones.
El management y la seguridad mejorados también se facilitan a través del descubrimiento de datos automatizado y la clasificación de datos inteligentes con clasificadores de cambio dinámico, que proporcionan una visión crítica y actualizada del entorno de datos en constante cambio. Estas iniciativas se derivan del imperativo para hacer cumplir los controles de seguridad fuertes como los métodos de management de acceso de roles de grano fino (RBAC), marcos de cifrado de extremo a extremo para salvaguardar la información en tránsito y en reposo, y técnicas efectivas de enmascaramiento de datos para ocultar datos confidenciales.
La capacitación exhaustiva de concientización sobre la seguridad de todos los usuarios comerciales que tratan con los sistemas de IA también es esencial, ya que establece un firewall humano crítico para detectar y neutralizar posibles ataques de ingeniería social y otras amenazas relacionadas con la IA.
Asegurando el futuro de la IA de agente
La base de la resiliencia sostenida frente a las amenazas de seguridad de IA evolucionando radica en el método propuesto multidimensional y continuo de monitoreo de cerca, escaneando activamente, explicando claramente, clasificando de manera inteligente y asegurando los sistemas de IA. Esto, por supuesto, se suma a establecer una cultura de seguridad orientada a los humanos, junto con controles de ciberseguridad tradicionales maduros. A medida que los agentes de IA autónomos se incorporan a los procesos organizacionales, aumenta la necesidad de controles de seguridad sólidos. La realidad de hoy es que las violaciones de datos en las nubes públicas ocurren y cuestan un promedio de $ 5.17 millones enfatizando claramente la amenaza para las finanzas de una organización, así como la reputación.
Además de las innovaciones revolucionarias, el futuro de la IA depende del desarrollo de la resiliencia con una base de seguridad integrada, marcos operativos abiertos y procedimientos de gobernanza estrictos. Establecer la confianza en tales agentes inteligentes decidirá en última instancia cuán extensamente y duradero serán adoptados, dando forma al curso del potencial transformador de la IA.
