Tăng cường An ninh Mạng cho AI Tự hành trong Y tế

Cuộc chiến ngày càng gay gắt chống lại các vụ vi phạm dữ liệu đang đặt ra thách thức lớn cho các tổ chức y tế trên toàn thế giới. Dữ liệu gần đây cho thấy chi phí trung bình toàn cầu của một vụ vi phạm dữ liệu đạt 4,45 triệu USD, tăng vọt lên 9,48 triệu USD đối với các nhà cung cấp y tế tại Mỹ. Vấn đề này càng phức tạp khi 40% các vụ vi phạm liên quan đến dữ liệu trải rộng trên nhiều môi trường, mở rộng đáng kể bề mặt tấn công và tạo ra nhiều điểm xâm nhập cho tội phạm mạng.

Sự gia tăng của AI tạo sinh tự hành mang lại những thay đổi mang tính cách mạng, nhưng cũng đưa ra các rủi ro bảo mật mới khi những hệ thống thông minh này chuyển từ lý thuyết sang ứng dụng thực tế trong y tế. Việc giải quyết các mối đe dọa mới nổi này là rất quan trọng để mở rộng AI một cách có trách nhiệm và tăng cường khả năng phòng thủ của tổ chức trước các cuộc tấn công mạng, bao gồm phần mềm độc hại, vi phạm dữ liệu và các cuộc tấn công chuỗi cung ứng tinh vi.

Xây dựng Khả năng Phục hồi từ Thiết kế đến Triển khai

Các tổ chức y tế phải áp dụng chiến lược phòng thủ chủ động, không ngừng phát triển để đối phó với các rủi ro bảo mật gia tăng do AI gây ra, đặc biệt trong một lĩnh vực nơi an toàn bệnh nhân và tuân thủ quy định là tối quan trọng.

Điều này đòi hỏi một cách tiếp cận có cấu trúc, bắt đầu từ thiết kế hệ thống AI và mở rộng đến triển khai quy mô lớn.

• Bước đầu tiên quan trọng là lập bản đồ và mô hình hóa mối đe dọa cho toàn bộ quy trình AI—từ tiếp nhận dữ liệu đến huấn luyện mô hình, xác thực, triển khai và suy luận. Quá trình này xác định các lỗ hổng một cách chính xác, đánh giá rủi ro dựa trên tác động và khả năng xảy ra.
• Tiếp theo, các tổ chức nên phát triển kiến trúc an toàn để triển khai các hệ thống và ứng dụng tận dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), bao gồm AI Agentic. Điều này bao gồm thực hiện các biện pháp như bảo mật container, thiết kế API an toàn và quản lý an toàn dữ liệu huấn luyện nhạy cảm.
• Thứ ba, việc tuân thủ các tiêu chuẩn và khung công tác đã thiết lập là điều cần thiết. Ví dụ, việc tuân theo Khung Quản lý Rủi ro AI của NIST đảm bảo nhận diện và giảm thiểu rủi ro toàn diện, trong khi hướng dẫn của OWASP giải quyết các lỗ hổng đặc thù của LLM, như tiêm lệnh và xử lý đầu ra không an toàn.
• Ngoài ra, mô hình hóa mối đe dọa truyền thống phải phát triển để giải quyết các cuộc tấn công đặc thù do AI dẫn dắt, như đầu độc dữ liệu, làm suy yếu tính toàn vẹn của mô hình, hoặc nguy cơ tạo ra các đầu ra AI thiên vị, nhạy cảm hoặc không phù hợp.
• Cuối cùng, sự cảnh giác sau triển khai là rất quan trọng. Các bài tập kiểm tra đỏ định kỳ và kiểm tra bảo mật AI chuyên biệt nhằm vào thiên vị, độ bền và tính minh bạch giúp xác định và giải quyết các lỗ hổng trong hệ thống AI.

Cuối cùng, việc bảo mật AI trong y tế phụ thuộc vào việc bảo vệ toàn bộ vòng đời AI—từ phát triển đến triển khai—bằng cách hiểu các mối đe dọa mới và tuân thủ các nguyên tắc bảo mật đã được chứng minh.

Các Biện pháp Bảo mật Liên tục trong Vận hành

Ngoài thiết kế và triển khai an toàn, việc duy trì bảo mật AI mạnh mẽ đòi hỏi sự chú ý liên tục và các biện pháp phòng thủ chủ động suốt vòng đời AI. Điều này bao gồm giám sát thời gian thực các đầu ra AI bằng cách sử dụng giám sát do AI điều khiển để phát hiện nội dung nhạy cảm hoặc độc hại trong khi tuân thủ các chính sách phát hành dữ liệu và quyền người dùng. Trong quá trình phát triển và sản xuất, các tổ chức phải chủ động quét phần mềm độc hại, lỗ hổng và các hoạt động đối kháng cùng với các thực tiễn an ninh mạng truyền thống.

Để xây dựng niềm tin của người dùng và tăng cường tính minh bạch trong quyết định AI, các công cụ AI Giải thích (XAI) là rất quan trọng để làm rõ lý do đằng sau các đầu ra và dự đoán của AI.

Bảo mật nâng cao cũng phụ thuộc vào khám phá dữ liệu tự động và phân loại dữ liệu động, cung cấp cái nhìn cập nhật về bối cảnh dữ liệu đang phát triển. Những nỗ lực này hỗ trợ các kiểm soát bảo mật mạnh mẽ, như kiểm soát truy cập dựa trên vai trò chi tiết (RBAC), mã hóa đầu cuối để bảo vệ dữ liệu trong quá trình truyền và tại chỗ, và che giấu dữ liệu hiệu quả để bảo vệ thông tin nhạy cảm.

Đào tạo nhận thức bảo mật toàn diện cho tất cả nhân viên tương tác với hệ thống AI cũng rất quan trọng, tạo ra một bức tường lửa con người để đối phó với kỹ thuật xã hội và các mối đe dọa liên quan đến AI khác.

Bảo vệ Tương Lai của AI Agentic

Khả năng phục hồi lâu dài chống lại các mối đe dọa bảo mật AI đang phát triển đòi hỏi một cách tiếp cận đa diện: giám sát liên tục, quét chủ động, giải thích minh bạch, phân loại dữ liệu thông minh và các biện pháp bảo mật nghiêm ngặt. Điều này phải được kết hợp với một văn hóa bảo mật mạnh mẽ và các kiểm soát an ninh mạng truyền thống trưởng thành. Khi các tác nhân AI tự hành tích hợp vào quy trình làm việc của tổ chức, nhu cầu về bảo mật mạnh mẽ càng tăng. Các vụ vi phạm dữ liệu đám mây công cộng, với chi phí trung bình 5,17 triệu USD, nhấn mạnh rủi ro tài chính và danh tiếng đang bị đe dọa.

Tương lai của AI phụ thuộc vào việc nhúng bảo mật, chấp nhận các khung công tác minh bạch và thực thi quản trị nghiêm ngặt. Xây dựng niềm tin vào các hệ thống thông minh này sẽ quyết định việc áp dụng rộng rãi và tác động lâu dài của chúng, định hình tiềm năng biến đổi của AI trong y tế.