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        人工智能將如何影響患者數據保護
        發布時間:2019-11-22 11:27:23   閱讀次數:

        在今年早些時候成功引入Alexa的醫療保健服務之后,亞馬遜宣布其AI Textract現在符合HIPAA的資格。Textract提供了一種機器學習服務,可以掃描與醫療保健相關的文本和數據,以幫助快速檢索醫療數據。   

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        這只是開始。在過去的幾年中,GDPR,HIPAA,PCI DSSCCPA等數據隱私法規已將安全問題置于數字轉換項目的最前沿。今天,我們將合規性視為幾乎每個數字項目的核心要求。由于在越來越多的接觸點上創建了大量敏感數據,諸如Textract之類的處理龐大數據集的服務構成了潛在的破壞威脅。隨著攻擊面數量的不斷增加,數據安全的重要性仍然至關重要,而傳統的外圍防御卻越來越不起作用。


        醫療保健行業是網絡攻擊的熱門目標

        從歷史上看,網絡罪犯的主要攻擊對象是金融業,但是近來越來越多的“軟目標”受到影響,例如社會服務和醫療保健。醫療保健部門中的許多系統都具有與傳統目標一樣豐富的數據,但是其IT安全性通常在優先級方面落后于患者護理,因此很容易成為目標。


        確實,對于機會主義的黑客來說,醫療保健信息可能是數據的寶庫。除了2019年發生的AMCA網絡搶劫案,該搶劫案危害了數百萬名患者的記錄之外,沒有其他需要。在這里,罪犯竊取了寶貴的信息,不僅包括患者的PII和實驗室測試信息,還包括醫療保健提供者信息,信用卡和借記卡信息,銀行帳戶信息以及社會保險號。


        這也不只是一次性的違規行為?!?HIPAA期刊》僅在2018年就記錄了365個數據泄露事件。由于醫療保健部門每天都遭受等同于違規的破壞,因此必須實施整個行業的網絡安全。這一事實的平均HIPAA相關的罰款超過$ 2,500,000的手段,它基本上是便宜發生的網絡攻擊前,投資于適當的安全。


        醫療保健組織如何保護患者數據

        對于擁有醫療數據的公司而言,保護此信息意味著在輸入患者的姓名,社會保險號和付款信息后,應立即保護該數據。實施以數據為中心的安全性意味著公司不應該等到數據被關聯,集中或寫入各種數據庫后再進行操作。相反,應該立即對數據進行保護。如果在使用最新補丁更新系統方面犯了錯誤,或者沒有正確配置您的云安全性基礎設施,那么問題就更少了。當醫療保健行業除了保護其系統之外,還專注于保護數據時,這種身份的損失(和敏感數據)可能會大大減少。


        盡管諸如Textract之類的AI產品有望提高效率,但公司必須確保他們信任其敏感數據的組織可靠且安全。確實,應該始終存在整個公司范圍內的整體保護,例如以數據為中心的安全性,它可以作為數字轉換計劃的推動者-不僅適用于單個項目,而且適用于整個和將來作為符合HIPAA的AI的整個組織的項目服務將變得越來越普遍。


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