Создание надежной безопасности для автономного ИИ в здравоохранении

Растущая угроза утечек данных в здравоохранении

Медицинские организации по всему миру сталкиваются с возрастающими вызовами, связанными с утечками данных. Средняя стоимость таких инцидентов составляет 4,45 миллиона долларов в глобальном масштабе и достигает 9,48 миллиона долларов для медицинских учреждений в США. Ситуация осложняется распространением данных в разных средах — 40% утечек связаны с информацией, распределенной по нескольким платформам, что значительно расширяет поверхность атаки.

Риски автономного генеративного ИИ

Автономный генеративный ИИ приносит новые риски безопасности, когда он переходит от теории к практическому применению в здравоохранении. Смягчение этих рисков жизненно важно для ответственного масштабирования ИИ и повышения устойчивости организаций к кибератакам, включая вредоносное ПО, утечки данных и атаки на цепочки поставок.

Устойчивость от проектирования до внедрения

Организациям здравоохранения необходимо внедрять проактивные стратегии защиты начиная с разработки и заканчивая масштабным развертыванием ИИ. Важным этапом является тщательное моделирование угроз всего ИИ-конвейера — от сбора данных до инференса — для выявления уязвимостей с учетом вероятности и воздействия.

Обеспечение безопасности архитектур, использующих большие языковые модели (LLM) и агентный ИИ, требует мер, таких как защита контейнеров, безопасный дизайн API и тщательная обработка чувствительных обучающих данных.

Соблюдение стандартов, например, рамок управления рисками ИИ NIST и рекомендаций OWASP, помогает бороться с уникальными уязвимостями, такими как внедрение команд (prompt injection) и небезопасная обработка вывода. Традиционные методы моделирования угроз должны эволюционировать для борьбы с изощренными атаками генеративного ИИ, включая отравление данных и генерацию предвзятого или неподобающего контента.

После развертывания необходим постоянный контроль с помощью регулярных red-teaming и специализированных аудитов безопасности ИИ, ориентированных на выявление смещений, надежности и прозрачности.

Меры безопасности в операционном цикле

Помимо безопасного проектирования, требуется непрерывный мониторинг и активная защита на протяжении всего жизненного цикла ИИ. Необходимо использовать ИИ для быстрого обнаружения чувствительного или вредоносного контента при соблюдении политик доступа и разрешений пользователей. Во время разработки и эксплуатации следует сканировать на наличие вредоносного ПО, уязвимостей и враждебной активности, дополняя традиционные меры кибербезопасности.

Инструменты объяснимого ИИ (XAI) способствуют повышению прозрачности и доверия пользователей, раскрывая логику принятия решений ИИ. Автоматическое обнаружение данных и динамическая классификация поддерживают строгие меры безопасности, такие как тонкая роль-ориентированная система контроля доступа (RBAC), сквозное шифрование и маскирование данных.

Все пользователи, работающие с ИИ, должны проходить обучение по безопасности для формирования надежного человеческого барьера против социальных атак и угроз, связанных с ИИ.

Обеспечение безопасности будущего агентного ИИ

Долгосрочная устойчивость к меняющимся угрозам безопасности ИИ достигается за счет многомерного и непрерывного подхода: мониторинга, сканирования, объяснения, классификации и строгой защиты систем ИИ. Вместе с развитой культурой безопасности и зрелыми методами киберзащиты эти меры критически важны по мере внедрения автономных ИИ-агентов в бизнес-процессы.