增强医疗自主AI的网络安全

全球医疗组织面临数据泄露的日益严峻挑战。最新数据显示，全球平均数据泄露成本达445万美元，美国医疗提供商更高达948万美元。40%的泄露涉及多个环境的数据，大幅扩大攻击面，为网络犯罪分子创造众多入口。

自主生成AI的兴起带来变革，但也将智能系统从理论应用于医疗实践时引入新安全风险。应对这些新兴威胁对于负责任地扩展AI和增强组织防御（如恶意软件、数据泄露和复杂供应链攻击）至关重要。

从设计到部署构建韧性

医疗组织必须采取主动、持续演进的防御策略，以应对AI带来的高度安全风险，特别是在患者安全和合规性至关重要的领域。

这需要结构化方法，从AI系统设计开始，延伸至大规模部署。

• 关键第一步是映射并威胁建模整个AI流水线——从数据摄入到模型训练、验证、部署和推理。此过程精确识别漏洞，基于影响和可能性评估风险。
• 接下来，组织应为部署利用大型语言模型（LLMs）的系统和应用（包括Agentic AI）开发安全架构，包括容器安全、安全API设计和敏感训练数据的安全管理。
• 第三，遵循既定标准和框架至关重要。例如，遵循NIST的AI风险管理框架确保全面风险识别和缓解，而OWASP的指导针对LLM特有漏洞，如提示注入和不安全输出处理。
• 此外，传统威胁建模必须演进，以应对独特AI驱动攻击，如数据投毒（破坏模型完整性）或生成偏见、敏感或不当AI输出的风险。
• 最后，部署后持续警惕至关重要。定期红队演练和针对偏见、鲁棒性和透明度的专业AI安全审计有助于识别和解决AI系统漏洞。

最终，医疗AI安全取决于通过理解新威胁和遵循成熟安全原则，保护整个AI生命周期——从开发到部署。

运营中的持续安全措施

除安全设计和部署外，维持强大的AI安全需要在整个AI生命周期中持续关注和主动防御。这包括使用AI驱动监控实时检测AI输出的敏感或恶意内容，同时遵守数据发布政策和用户权限。在开发和生产中，组织必须主动扫描恶意软件、漏洞和对抗活动，并结合传统网络安全实践。

为建立用户信任和增强AI决策透明度，可解释AI（XAI）工具对于阐明AI输出和预测的推理至关重要。

增强安全还依赖于自动化数据发现和动态数据分类，提供不断演进的数据景观的最新视图。这些努力支持强大的安全控制，如细粒度基于角色的访问控制（RBAC）、端到端加密保护传输和静止数据，以及有效的数据屏蔽保护敏感信息。

为所有与AI系统交互的员工提供全面安全意识培训也至关重要，形成抵御社会工程和其他AI相关威胁的人力防火墙。

保护Agentic AI的未来

应对不断演变的AI安全威胁的长期韧性需要多方面方法：持续监控、主动扫描、透明解释、智能数据分类和严格安全措施。这必须与强大的安全文化和成熟的传统网络安全控制相结合。随着自主AI代理融入组织工作流程，强大安全需求加剧。公共云数据泄露平均成本517万美元，凸显财务和声誉风险。

AI的未来取决于嵌入安全、采用透明框架和执行严格治理。建立对这些智能系统的信任将决定其广泛采用和持久影响，塑造AI在医疗中的变革潜力。