医療業界のサイバーセキュリティの学習曲線を短縮するためのヒント

ヘルスケア組織はここ数ヶ月、特にChange Healthcare以降、サイバーセキュリティに非常に注意を払っています。 ランサムウェア攻撃を受けた システムが弱体化し、全国的に保険金支払いが中断され、アセンションは 数週間にわたるサイバーイベントから抜け出す。

明らかに、脅威がより高度で陰険になる中でも、規模の大小を問わず組織にとってサイバーセキュリティの学習曲線は依然として困難なままです。

たとえば、サイバーセキュリティ企業 Lumu の CEO、リカルド・ビジャディエゴ氏によると、持続的な脅威の攻撃ベクトルの進歩により、ほぼすべてのエンドポイント検出および対応システムが少なくとも 1 つの EDR 回避手法に対して脆弱になっているという。

脅威アクターが疑われずに攻撃を成功させる方法は数多くある。一部のEDRはこれらの試みを記録するかもしれないが、「ログが必ずしもアラートをトリガーするわけではない」と彼は語った。 ヘルスケアITニュース。

特定のコード インジェクション手法では、正当なプロセス内で悪意のあるコードを実行してその存在を隠し、たとえばセキュリティ製品による侵入の検出を困難にします。従来の脅威検出テクノロジでは、このような実行をブロックせずに許可していました。

今週、私たちはビラディエゴ氏にインタビューし、医療業界のサイバーセキュリティの盲点について話し合いました。同氏は、攻撃ベクトルと対応をより深く理解するために人工知能モデルを活用することについてアドバイスをくれました。また、次に起こる医療システムの深刻な機能停止を防ぐのに役立つヒントも教えてくれました。

Q. 医療機関におけるサイバーセキュリティ対策を克服する上での最大の障害は何ですか?

A. 問題はいくつかあります。まず、盲点です。医療機関には、他の業種の医療機関よりも盲点が多くあります。医療機関は、通常は EDR、ファイアウォール、電子メール セキュリティ ツールに頼る、効果がないことが証明されている基本的なセキュリティ対策に頼っています。

前回からわかっているのは 経験的評価 EDR プラットフォームの 94% が、少なくとも 1 つの一般的な回避手法に対して脆弱であることが判明しています。さらに、ネットワークに接続されているデバイスの数が多いことと、IoT であるためこれらのデバイスに保護ソフトウェアをインストールできないことが相まって、盲点がさらに悪化しています。

人材不足も問題であり、ヘルスケアもセキュリティ人材不足の影響を免れることはできません。

SOC アナリストの需要は飛躍的に増加し続けており、給与の上昇や、リモートワークや PTO などの福利厚生の需要の高まりにつながっています。

さらに、医療分野の複雑なデジタル インフラストラクチャと、医療に特化した IoT デバイスの存在により、サイバー犯罪者に多くの侵入口と継続手段を与えることになり、厳格な規制遵守要件を背景に、この問題がさらに深刻化していることもわかっています。

Q. AI ツールはどのようにしてチームを強化し、より速い応答時間を実現できるのでしょうか?

あAI ツールは成果の達成に役立ちます。しかし、AI を世界のすべての問題を解決する魔法の道具と考えることはできません。AI は、組織が次のことを可能にするプロセスに組み込む必要があるツールです。

1. ネットワーク脅威の盲点を減らす
2. ネットワークの脅威をリアルタイムで特定
3. ネットワークの脅威に自律的に対応できる

これは AI を目的と見なす行為ですが、実際は手段です。むしろ、効率性を実現し、エンドユーザーに可能な限り最高の製品を提供するために AI を導入しているかどうかを自問する必要があります。私たちが AI のために働くのではなく、AI が私たちのために働いていることを確実にする必要があります。

Q. 医療業界は、次の連鎖反応型サイバー攻撃をどのように防ぐことができるでしょうか?

A. 医療機関は、今日の攻撃を検出して対応するために、従来のテクノロジーに頼ることはできません。ネットワークの脅威に対応するテクノロジーのないセキュリティ戦略は、不完全であるだけでなく、時限爆弾でもあります。保護して敵の侵入を困難にするだけでなく、保護が失敗したことを知り、それに対して何らかの対処を行う方法も必要です。これが最初のステップです。

また、サードパーティベンダーにも同じ基準を課し、同じ保護および検出方法を採用するよう要求する必要があります。これにより、医療機関とそのパートナーが団結して行動し、ビジネスが侵害されにくくなります。

Andrea Fox は Healthcare IT News の上級編集者です。
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