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從資料分析面向來提升醫療IT安全性

資料分析是檢視整個IT生態系統和跨設備的重要工具。Intel

隨著軍醫系統中的互動設備和物聯網(IoT)應用日益普遍,美軍的健康資訊很容易遭到入侵。更重要的是,駭客肯定能控制不安全的醫療設備。白帽駭客已展示能從遠距入侵連網吉普車控制其轉向和煞車。相同方法也能用來控制醫院加護病房中的自動點滴控制器或監控設備。

據CSO Online報導,因開發和採購週期,美國軍醫體系所用醫療器械啟用時已出廠3年。這些設備預期壽命平均9年,而一般作業系統可能達12年,意味著軍醫IT環境安全性有待加強。

軍醫系統中有大量數據。醫療IT人員需利用這些數據產生商業和醫療情報,利用大數據技術取得需如何改善系統安全的資訊,並預測如何針對利用及配置醫療資源,來迎合軍人及軍眷的需求。

若結合資料分析與安全性,這些數據應能成為打擊網路入侵的首道防線。監控和其他安全工具將成為預測性的共享見解,也能比人類更快對潛在威脅作出反應。

資料分析是檢視整個IT生態系統和跨設備的重要工具。IT人員可看到哪些設備是最新的,哪些設備可能在一段時間內未安裝更新程式,以及哪些設備使用壽命已結束。

軍醫系統已承諾解決的問題,包括哪些點滴泵已符合安全和互通標準;加護病房中的10多種網路設備如何安全地互連及與外部通訊。這些網路安全工作並非額外負擔,而且必不可少,而資料分析能產生實質助益。

美軍目前透過位於聖安東尼奧的國防醫療機構網路營運中心(DNOC)對網路威脅進行中央監控。此為監控美軍醫療網路威脅的第一道防線。目前鎖定醫療行業的勒索軟體快速增加,美國軍醫系統需利用預測分析防範勒索軟體等網路威脅。

預測分析可偵測網路狀況的偏差現象,而不必依賴已知病毒特徵來發現威脅。隨著連網設備普及,加上威脅方式不斷進化,傳統網路安全做法勢必要與預測分析結合,不僅要利用資料分析描述已發生的事,還要增強當前安全做法,找出未來方向。

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