医疗组织是网络犯罪分子攻击最频繁的目标之一。即使越来越多的IT部门投资于网络安全保护措施，恶意方仍然会入侵基础设施，往往导致灾难性后果。
一些攻击迫使受影响的组织将来院患者转移到其他地方，因为在计算机系统和连接设备不可操作的情况下无法对其进行治疗。大规模数据泄露还给数百万人带来身份盗窃风险。情况进一步恶化，因为医疗组织经常收集各种数据，从付款细节到健康状况和药物记录。
然而，人工智能可以对各种规模的医疗组织产生显著而积极的影响。
检测传入消息中的异常
网络犯罪分子利用大多数人每天使用工作和个人设备以及消息渠道的组合的方式。医生在工作日可能主要使用医院电子邮件，但在午餐时间可能切换到Facebook或短信。
不同平台的变化和数量为钓鱼攻击铺平了道路。医疗专业人员承受着高压力，可能一开始没有仔细阅读消息，无法注意到诈骗的明显迹象。
幸运的是，人工智能在发现与基准值的偏差方面表现出色。这在针对冒充接收者熟人的钓鱼消息的情况下尤其有帮助。由于人工智能可以快速分析大量的数据，经过训练的算法可以发现异常特征。
这就是为什么人工智能可以用于阻止日益复杂的攻击。被警告可能存在钓鱼欺诈的人可能更有可能在提供个人信息之前仔细考虑。考虑到医疗保健欺诈可能影响的许多人，这是至关重要的。一次攻击泄露了30万人的详细信息，而这起事件始于一名员工点击了一个恶意链接。
大多数扫描消息的人工智能工具在后台运行，因此它们不会影响医疗提供者的生产力或访问所需的内容。然而，经过良好训练的算法可以发现异常消息，并向IT团队发出进一步调查的警报。
阻止陌生的勒索软件威胁
勒索软件攻击涉及网络犯罪分子锁定网络资产并要求支付赎金。近年来，这种威胁变得更加严重。它们曾经只影响到少数几台机器，但今天的威胁往往会破坏整个网络。此外，仅仅拥有数据备份并不一定足以恢复。
网络犯罪分子经常威胁要泄露被盗信息，如果受害者不支付赎金。一些黑客甚至会联系到原始受害者的信息所涉及的人，向他们勒索钱财。黑客甚至不需要自己创建勒索软件，他们可以在暗网上购买现成的勒索软件，甚至找到雇佣黑客团伙来处理攻击。
一项关于医疗组织遭受勒索软件攻击的长期研究调查了2016年1月至2021年12月的374起事件。其中一个结果是，年度勒索软件攻击几乎翻了一番。此外，44.4%的攻击破坏了受影响组织的医疗服务。
研究人员还注意到，勒索软件攻击对多个场所的大型医疗组织产生了影响的趋势。这种攻击方式使黑客能够扩大其影响范围并增加造成的损害。
随着勒索软件成为一种无处不在且不断增长的威胁，负责监督医疗组织的IT团队必须在防御方法上保持创新。人工智能是实现这一目标的好方法。它甚至可以检测和阻止新的勒索软件，使保护措施始终保持最新。
个性化网络安全培训
许多医疗工作者可能严重依赖他们的医学培训，将网络安全视为工作中不太重要的一部分。这是一个问题，尤其是因为许多医疗专业人员必须在多个方面之间安全地交换患者信息。
2023年的一项研究显示，该行业中有57%的员工表示他们的工作变得更加数字化。其中一个积极的发现是，76%的受访者认为数据安全是他们的责任。
然而，令人担忧的是，22%的人表示他们的组织不严格执行网络安全协议。此外，31%的人表示他们不知道如果发生数据泄露应该怎么办。这些知识差距凸显了改进网络安全培训的必要性。
通过人工智能进行培训可以通过提高相关性来增加学生的参与度。医院等工作环境的一个具有挑战性的问题是员工的技术熟练程度会有很大差异。在这个行业工作数十年的一些人可能没有在家中接触过计算机和互联网。另一方面，最近毕业并进入职场的人可能已经习惯使用多种技术。
这些差异通常使得一刀切的网络安全培训变得不太实际。具备人工智能特性的教育项目可以评估某人当前的知识水平，然后展示给他们最有用和适当的信息。它还可以检测模式，确定仍然令学习者困惑的网络安全概念和他们迅速领会的概念。这些见解可以帮助培训师开发更好的培训项目。
人工智能可以改善医疗保健领域的网络安全
这些是人们可以和应该考虑使用人工智能来阻止或减轻医疗保健部门的网络攻击的许多方式。这项技术并不取代人类专业人员，但可以提供决策支持，向他们展示哪些真正的威胁首先需要他们关注。