強化醫療自主AI的網路安全

全球醫療機構面臨數據洩露的挑戰日益加劇。近期數據顯示，全球平均數據洩露成本達445萬美元，美國醫療提供者更高達948萬美元。40%的洩露涉及多環境數據，顯著擴大攻擊面，為網路犯罪分子創造多個入口。

自主生成AI的興起帶來變革，但也引入新安全風險，隨著這些智能系統從理論走向醫療應用，應對新興威脅至關重要，以負責任地擴展AI並增強組織對網路攻擊的防禦，包括惡意軟件、數據洩露和複雜的供應鏈攻擊。

從設計到部署構建韌性

醫療機構必須採取主動、持續演進的防禦策略，以應對AI帶來的更高安全風險，特別是在患者安全和法規合規性至關重要的醫療領域。

這需要結構化方法，從AI系統設計開始，延伸至大規模部署。

• 關鍵第一步是繪製並威脅建模整個AI流程——從數據攝取到模型訓練、驗證、部署和推理。此過程精確識別漏洞，根據影響和可能性評估風險。
• 接下來，組織應開發安全架構，部署利用大型語言模型（LLMs）的系統和應用，包括Agentic AI。這包括實施容器安全、安全API設計和敏感訓練數據的安全管理等措施。
• 第三，遵循既定標準和框架至關重要。例如，遵循NIST的AI風險管理框架確保全面風險識別和緩解，而OWASP的指導則針對LLM特定漏洞，如提示注入和不安全輸出處理。
• 此外，傳統威脅建模必須演進，以應對AI驅動的獨特攻擊，如數據毒化破壞模型完整性，或生成偏見、敏感或不當AI輸出的風險。
• 最後，部署後的持續警惕至關重要。定期紅隊演練和針對偏見、穩健性和透明度的專門AI安全審計有助於識別和解決AI系統中的漏洞。

最終，醫療AI的安全取決於保護整個AI生命週期——從開發到部署——通過理解新威脅並遵循成熟的安全原則。

運營中的持續安全措施

除了安全設計和部署，維持強大的AI安全需要持續關注和全程主動防禦。這包括使用AI驅動的監控實時監測AI輸出，檢測敏感或惡意內容，同時遵循數據發布政策和用戶權限。在開發和生產中，組織必須積極掃描惡意軟件、漏洞和敵對活動，結合傳統網路安全實踐。

為建立用戶信任並增強AI決策透明度，可解釋AI（XAI）工具對於闡明AI輸出和預測背後的推理至關重要。

增強安全還依賴於自動化數據發現和動態數據分類，提供數據環境的即時視圖。這些努力支持強大的安全控制，如細粒度基於角色的訪問控制（RBAC）、端到端加密保護傳輸和靜止數據，以及有效的數據遮罩保護敏感信息。

對所有與AI系統互動的員工進行全面安全意識培訓也至關重要，打造人力防火牆以應對社會工程和其他AI相關威脅。

保護Agentic AI的未來

長期抵禦AI安全威脅的韌性需要多方面方法：持續監控、積極掃描、透明解釋、智能數據分類和嚴格安全措施。這必須與強大的安全文化和成熟的傳統網路安全控制相結合。隨著自主AI代理融入組織工作流程，對強大安全的需求加劇。公共雲數據洩露平均成本517萬美元，凸顯財務和聲譽風險。

AI的未來取決於嵌入安全、採用透明框架和執行嚴格治理。建立對這些智能系統的信任將決定其廣泛採用和持久影響，塑造AI在醫療中的變革潛力。