साइबर सुरक्षा को मजबूत करना स्वास्थ्य सेवा में स्वायत्त AI के लिए
डेटा उल्लंघनों के खिलाफ बढ़ती जंग विश्व भर में स्वास्थ्य सेवा संगठनों के लिए एक बढ़ती चुनौती प्रस्तुत करती है। हाल के आंकड़े दिखाते हैं कि डेटा उल्लंघन की वैश्विक औसत लागत $4.45 मिलियन तक पहुंच गई है, जो अमेरिकी स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं के लिए $9.48 मिलियन तक बढ़ गई है। इस समस्या को और जटिल करते हुए, 40% उल्लंघन कई वातावरणों में फैले डेटा को शामिल करते हैं, जो हमले की सतह को काफी हद तक विस्तारित करते हैं और साइबर अपराधियों के लिए कई प्रवेश बिंदु बनाते हैं।
स्वायत्त जेनरेटिव AI का उदय परिवर्तनकारी बदलाव लाता है, लेकिन यह नई सुरक्षा जोखिमों को भी प्रस्तुत करता है क्योंकि ये बुद्धिमान सिस्टम सिद्धांत से वास्तविक दुनिया के स्वास्थ्य सेवा अनुप्रयोगों में स्थानांतरित हो रहे हैं। इन उभरते खतरों को संबोधित करना जिम्मेदारीपूर्वक AI को स्केल करने और साइबर हमलों, जैसे मैलवेयर, डेटा उल्लंघन, और परिष्कृत आपूर्ति श्रृंखला हमलों के खिलाफ संगठनात्मक रक्षा को मजबूत करने के लिए महत्वपूर्ण है।
डिज़ाइन से तैनाती तक लचीलापन निर्माण
स्वास्थ्य सेवा संगठनों को AI द्वारा उत्पन्न बढ़े हुए सुरक्षा जोखिमों का मुकाबला करने के लिए एक सक्रिय, विकसित रक्षा रणनीति अपनानी होगी, विशेष रूप से उस क्षेत्र में जहां रोगी सुरक्षा और नियामक अनुपालन सर्वोपरि हैं।
इसके लिए एक संरचित दृष्टिकोण की आवश्यकता है, जो AI सिस्टम डिज़ाइन से शुरू होकर बड़े पैमाने पर तैनाती तक विस्तारित हो।
- पहला महत्वपूर्ण कदम है पूरे AI पाइपलाइन का मैपिंग और खतरे का मॉडलिंग करना—डेटा अंतर्ग्रहण से लेकर मॉडल प्रशिक्षण, सत्यापन, तैनाती, और अनुमान तक। यह प्रक्रिया जोखिमों को उनके प्रभाव और संभावना के आधार पर आकलन करते हुए, कमजोरियों को सटीकता से चिह्नित करती है।
- अगला, संगठनों को बड़े भाषा मॉडल (LLMs) का लाभ उठाने वाले सिस्टम और अनुप्रयोगों को तैनात करने के लिए सुरक्षित आर्किटेक्चर विकसित करना चाहिए, जिसमें Agentic AI शामिल है। इसमें कंटेनर सुरक्षा, सुरक्षित API डिज़ाइन, और संवेदनशील प्रशिक्षण डेटा का सुरक्षित प्रबंधन जैसे उपाय शामिल हैं।
- तीसरा, स्थापित मानकों और ढांचों का पालन आवश्यक है। उदाहरण के लिए, NIST के AI जोखिम प्रबंधन ढांचे का पालन जोखिम पहचान और शमन को व्यापक बनाता है, जबकि OWASP के दिशानिर्देश LLM-विशिष्ट कमजोरियों, जैसे प्रॉम्प्ट इंजेक्शन और असुरक्षित आउटपुट हैंडलिंग को संबोधित करते हैं।
- इसके अतिरिक्त, पारंपरिक खतरे के मॉडलिंग को डेटा पॉइज़निंग जैसे अद्वितीय AI-चालित हमलों से निपटने के लिए विकसित होना चाहिए, जो मॉडल की अखंडता को कमजोर करता है, या पक्षपाती, संवेदनशील, या अनुचित AI आउटपुट उत्पन्न करने का जोखिम।
- अंत में, तैनाती के बाद सतर्कता महत्वपूर्ण है। नियमित रेड-टीमिंग अभ्यास और पक्षपात, मजबूती, और पारदर्शिता को लक्षित करने वाले विशेष AI सुरक्षा ऑडिट AI सिस्टम में कमजोरियों की पहचान और समाधान में मदद करते हैं।
अंततः, स्वास्थ्य सेवा में AI को सुरक्षित करना पूरे AI जीवनचक्र—विकास से तैनाती तक—को नए खतरों को समझने और सिद्ध सुरक्षा सिद्धांतों का पालन करके सुरक्षित करने पर निर्भर करता है।
संचालन में निरंतर सुरक्षा उपाय
सुरक्षित डिज़ाइन और तैनाती के अलावा, मजबूत AI सुरक्षा बनाए रखने के लिए पूरे AI जीवनचक्र में निरंतर ध्यान और सक्रिय रक्षा की आवश्यकता होती है। इसमें डेटा रिलीज़ नीतियों और उपयोगकर्ता अनुमतियों का पालन करते हुए संवेदनशील या दुर्भावनापूर्ण सामग्री का पता लगाने के लिए AI-चालित निगरानी का उपयोग करके AI आउटपुट की वास्तविक समय में निगरानी शामिल है। विकास और उत्पादन के दौरान, संगठनों को पारंपरिक साइबरसुरक्षा प्रथाओं के साथ-साथ मैलवेयर, कमजोरियों, और विरोधी गतिविधियों के लिए सक्रिय रूप से स्कैन करना चाहिए।
उपयोगकर्ता विश्वास बनाने और AI निर्णय लेने की पारदर्शिता को बढ़ाने के लिए, Explainable AI (XAI) उपकरण AI आउटपुट और भविष्यवाणियों के पीछे के तर्क को स्पष्ट करने के लिए महत्वपूर्ण हैं।
बढ़ी हुई सुरक्षा स्वचालित डेटा खोज और गतिशील डेटा वर्गीकरण पर भी निर्भर करती है, जो विकसित डेटा परिदृश्य का अद्यतन दृश्य प्रदान करता है। ये प्रयास मजबूत सुरक्षा नियंत्रणों का समर्थन करते हैं, जैसे कि सूक्ष्म भूमिका-आधारित पहुंच नियंत्रण (RBAC), डेटा को पारगमन और विश्राम में सुरक्षित करने के लिए अंत-से-अंत एन्क्रिप्शन, और संवेदनशील जानकारी को ढालने के लिए प्रभावी डेटा मास्किंग।
AI सिस्टम के साथ बातचीत करने वाले सभी कर्मचारियों के लिए व्यापक सुरक्षा जागरूकता प्रशिक्षण भी महत्वपूर्ण है, जो सामाजिक इंजीनियरिंग और अन्य AI-संबंधित खतरों का मुकाबला करने के लिए एक मानव फ़ायरवॉल बनाता है।
Agentic AI के भविष्य की सुरक्षा
विकसित हो रहे AI सुरक्षा खतरों के खिलाफ दीर्घकालिक लचीलापन के लिए एक बहु-आयामी दृष्टिकोण की आवश्यकता है: निरंतर निगरानी, सक्रिय स्कैनिंग, पारदर्शी स्पष्टीकरण, बुद्धिमान डेटा वर्गीकरण, और कठोर सुरक्षा उपाय। इसे एक मजबूत सुरक्षा संस्कृति और परिपक्व पारंपरिक साइबरसुरक्षा नियंत्रणों के साथ जोड़ा जाना चाहिए। जैसे-जैसे स्वायत्त AI एजेंट संगठनात्मक कार्यप्रवाह में एकीकृत होते हैं, मजबूत सुरक्षा की आवश्यकता और बढ़ जाती है। सार्वजनिक क्लाउड डेटा उल्लंघन, जिनकी औसत लागत $5.17 मिलियन है, वित्तीय और प्रतिष्ठा जोखिमों को रेखांकित करते हैं।
AI का भविष्य सुरक्षा को एम्बेड करने, पारदर्शी ढांचों को अपनाने, और सख्त शासन को लागू करने पर निर्भर करता है। इन बुद्धिमान सिस्टम में विश्वास निर्माण उनकी व्यापक स्वीकृति और स्थायी प्रभाव को निर्धारित करेगा, जो स्वास्थ्य सेवा में AI की परिवर्तनकारी क्षमता को आकार देगा।
संबंधित लेख
TechCrunch Disrupt 2025 को आकार दें: शीर्ष सत्रों के लिए मतदान करें
हम TechCrunch Disrupt 2025 में बोलने के लिए मिले जबरदस्त प्रतिक्रिया से उत्साहित थे, जो 27-29 अक्टूबर को सैन फ्रांसिस्को के Moscone West में आयोजित होगा।सावधानीपूर्वक मूल्यांकन के बाद, हमने 20 उत्कृष्
AI का विस्तारित भूमिका: पक्षपात और नैतिक चुनौतियों का समाधान
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) आधुनिक जीवन को बदल रही है, यह प्रभावित करती है कि हम समाचार कैसे देखते हैं, YouTube के साथ कैसे जुड़ते हैं, और ऑनलाइन कैसे संवाद करते हैं। फिर भी, इसकी तेजी से वृद्धि पक्षपात
ऐ किंग की कविता ऑडियोबुक: इतिहास और लचीलापन की खोज
ऐ किंग की 'चयनित कविताओं' के ऑडियोबुक पूर्वावलोकन में डूब जाएं, जो एक प्रसिद्ध चीनी कवि हैं। यह यात्रा राजनीतिक संघर्ष, पारिवारिक विरासत, और कविता की स्थायी शक्ति के विषयों को उजागर करती है। रॉबर्ट डो
सूचना (0)
0/200
डेटा उल्लंघनों के खिलाफ बढ़ती जंग विश्व भर में स्वास्थ्य सेवा संगठनों के लिए एक बढ़ती चुनौती प्रस्तुत करती है। हाल के आंकड़े दिखाते हैं कि डेटा उल्लंघन की वैश्विक औसत लागत $4.45 मिलियन तक पहुंच गई है, जो अमेरिकी स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं के लिए $9.48 मिलियन तक बढ़ गई है। इस समस्या को और जटिल करते हुए, 40% उल्लंघन कई वातावरणों में फैले डेटा को शामिल करते हैं, जो हमले की सतह को काफी हद तक विस्तारित करते हैं और साइबर अपराधियों के लिए कई प्रवेश बिंदु बनाते हैं।
स्वायत्त जेनरेटिव AI का उदय परिवर्तनकारी बदलाव लाता है, लेकिन यह नई सुरक्षा जोखिमों को भी प्रस्तुत करता है क्योंकि ये बुद्धिमान सिस्टम सिद्धांत से वास्तविक दुनिया के स्वास्थ्य सेवा अनुप्रयोगों में स्थानांतरित हो रहे हैं। इन उभरते खतरों को संबोधित करना जिम्मेदारीपूर्वक AI को स्केल करने और साइबर हमलों, जैसे मैलवेयर, डेटा उल्लंघन, और परिष्कृत आपूर्ति श्रृंखला हमलों के खिलाफ संगठनात्मक रक्षा को मजबूत करने के लिए महत्वपूर्ण है।
डिज़ाइन से तैनाती तक लचीलापन निर्माण
स्वास्थ्य सेवा संगठनों को AI द्वारा उत्पन्न बढ़े हुए सुरक्षा जोखिमों का मुकाबला करने के लिए एक सक्रिय, विकसित रक्षा रणनीति अपनानी होगी, विशेष रूप से उस क्षेत्र में जहां रोगी सुरक्षा और नियामक अनुपालन सर्वोपरि हैं।
इसके लिए एक संरचित दृष्टिकोण की आवश्यकता है, जो AI सिस्टम डिज़ाइन से शुरू होकर बड़े पैमाने पर तैनाती तक विस्तारित हो।
- पहला महत्वपूर्ण कदम है पूरे AI पाइपलाइन का मैपिंग और खतरे का मॉडलिंग करना—डेटा अंतर्ग्रहण से लेकर मॉडल प्रशिक्षण, सत्यापन, तैनाती, और अनुमान तक। यह प्रक्रिया जोखिमों को उनके प्रभाव और संभावना के आधार पर आकलन करते हुए, कमजोरियों को सटीकता से चिह्नित करती है।
- अगला, संगठनों को बड़े भाषा मॉडल (LLMs) का लाभ उठाने वाले सिस्टम और अनुप्रयोगों को तैनात करने के लिए सुरक्षित आर्किटेक्चर विकसित करना चाहिए, जिसमें Agentic AI शामिल है। इसमें कंटेनर सुरक्षा, सुरक्षित API डिज़ाइन, और संवेदनशील प्रशिक्षण डेटा का सुरक्षित प्रबंधन जैसे उपाय शामिल हैं।
- तीसरा, स्थापित मानकों और ढांचों का पालन आवश्यक है। उदाहरण के लिए, NIST के AI जोखिम प्रबंधन ढांचे का पालन जोखिम पहचान और शमन को व्यापक बनाता है, जबकि OWASP के दिशानिर्देश LLM-विशिष्ट कमजोरियों, जैसे प्रॉम्प्ट इंजेक्शन और असुरक्षित आउटपुट हैंडलिंग को संबोधित करते हैं।
- इसके अतिरिक्त, पारंपरिक खतरे के मॉडलिंग को डेटा पॉइज़निंग जैसे अद्वितीय AI-चालित हमलों से निपटने के लिए विकसित होना चाहिए, जो मॉडल की अखंडता को कमजोर करता है, या पक्षपाती, संवेदनशील, या अनुचित AI आउटपुट उत्पन्न करने का जोखिम।
- अंत में, तैनाती के बाद सतर्कता महत्वपूर्ण है। नियमित रेड-टीमिंग अभ्यास और पक्षपात, मजबूती, और पारदर्शिता को लक्षित करने वाले विशेष AI सुरक्षा ऑडिट AI सिस्टम में कमजोरियों की पहचान और समाधान में मदद करते हैं।
अंततः, स्वास्थ्य सेवा में AI को सुरक्षित करना पूरे AI जीवनचक्र—विकास से तैनाती तक—को नए खतरों को समझने और सिद्ध सुरक्षा सिद्धांतों का पालन करके सुरक्षित करने पर निर्भर करता है।
संचालन में निरंतर सुरक्षा उपाय
सुरक्षित डिज़ाइन और तैनाती के अलावा, मजबूत AI सुरक्षा बनाए रखने के लिए पूरे AI जीवनचक्र में निरंतर ध्यान और सक्रिय रक्षा की आवश्यकता होती है। इसमें डेटा रिलीज़ नीतियों और उपयोगकर्ता अनुमतियों का पालन करते हुए संवेदनशील या दुर्भावनापूर्ण सामग्री का पता लगाने के लिए AI-चालित निगरानी का उपयोग करके AI आउटपुट की वास्तविक समय में निगरानी शामिल है। विकास और उत्पादन के दौरान, संगठनों को पारंपरिक साइबरसुरक्षा प्रथाओं के साथ-साथ मैलवेयर, कमजोरियों, और विरोधी गतिविधियों के लिए सक्रिय रूप से स्कैन करना चाहिए।
उपयोगकर्ता विश्वास बनाने और AI निर्णय लेने की पारदर्शिता को बढ़ाने के लिए, Explainable AI (XAI) उपकरण AI आउटपुट और भविष्यवाणियों के पीछे के तर्क को स्पष्ट करने के लिए महत्वपूर्ण हैं।
बढ़ी हुई सुरक्षा स्वचालित डेटा खोज और गतिशील डेटा वर्गीकरण पर भी निर्भर करती है, जो विकसित डेटा परिदृश्य का अद्यतन दृश्य प्रदान करता है। ये प्रयास मजबूत सुरक्षा नियंत्रणों का समर्थन करते हैं, जैसे कि सूक्ष्म भूमिका-आधारित पहुंच नियंत्रण (RBAC), डेटा को पारगमन और विश्राम में सुरक्षित करने के लिए अंत-से-अंत एन्क्रिप्शन, और संवेदनशील जानकारी को ढालने के लिए प्रभावी डेटा मास्किंग।
AI सिस्टम के साथ बातचीत करने वाले सभी कर्मचारियों के लिए व्यापक सुरक्षा जागरूकता प्रशिक्षण भी महत्वपूर्ण है, जो सामाजिक इंजीनियरिंग और अन्य AI-संबंधित खतरों का मुकाबला करने के लिए एक मानव फ़ायरवॉल बनाता है।
Agentic AI के भविष्य की सुरक्षा
विकसित हो रहे AI सुरक्षा खतरों के खिलाफ दीर्घकालिक लचीलापन के लिए एक बहु-आयामी दृष्टिकोण की आवश्यकता है: निरंतर निगरानी, सक्रिय स्कैनिंग, पारदर्शी स्पष्टीकरण, बुद्धिमान डेटा वर्गीकरण, और कठोर सुरक्षा उपाय। इसे एक मजबूत सुरक्षा संस्कृति और परिपक्व पारंपरिक साइबरसुरक्षा नियंत्रणों के साथ जोड़ा जाना चाहिए। जैसे-जैसे स्वायत्त AI एजेंट संगठनात्मक कार्यप्रवाह में एकीकृत होते हैं, मजबूत सुरक्षा की आवश्यकता और बढ़ जाती है। सार्वजनिक क्लाउड डेटा उल्लंघन, जिनकी औसत लागत $5.17 मिलियन है, वित्तीय और प्रतिष्ठा जोखिमों को रेखांकित करते हैं।
AI का भविष्य सुरक्षा को एम्बेड करने, पारदर्शी ढांचों को अपनाने, और सख्त शासन को लागू करने पर निर्भर करता है। इन बुद्धिमान सिस्टम में विश्वास निर्माण उनकी व्यापक स्वीकृति और स्थायी प्रभाव को निर्धारित करेगा, जो स्वास्थ्य सेवा में AI की परिवर्तनकारी क्षमता को आकार देगा।
TechCrunch Disrupt 2025 को आकार दें: शीर्ष सत्रों के लिए मतदान करें
हम TechCrunch Disrupt 2025 में बोलने के लिए मिले जबरदस्त प्रतिक्रिया से उत्साहित थे, जो 27-29 अक्टूबर को सैन फ्रांसिस्को के Moscone West में आयोजित होगा।सावधानीपूर्वक मूल्यांकन के बाद, हमने 20 उत्कृष्
AI का विस्तारित भूमिका: पक्षपात और नैतिक चुनौतियों का समाधान
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) आधुनिक जीवन को बदल रही है, यह प्रभावित करती है कि हम समाचार कैसे देखते हैं, YouTube के साथ कैसे जुड़ते हैं, और ऑनलाइन कैसे संवाद करते हैं। फिर भी, इसकी तेजी से वृद्धि पक्षपात
ऐ किंग की कविता ऑडियोबुक: इतिहास और लचीलापन की खोज
ऐ किंग की 'चयनित कविताओं' के ऑडियोबुक पूर्वावलोकन में डूब जाएं, जो एक प्रसिद्ध चीनी कवि हैं। यह यात्रा राजनीतिक संघर्ष, पारिवारिक विरासत, और कविता की स्थायी शक्ति के विषयों को उजागर करती है। रॉबर्ट डो
