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我們如何保護醫療行業免受新型網絡攻擊?

我們如何保護醫療行業免受新型網絡攻擊?



過去的幾年里,隨著醫療數字化的深入,網絡威脅的復雜性急劇增加。像GPT這樣的生成式AI技術的出現,讓黑客可以輕松構造出高對抗性的攻擊,輕松繞過傳統防御體系。這就像是給黑客們遞上了一把“萬能鑰匙”,讓他們能夠毫無顧忌地進入我們的醫療數據寶庫。

然而,隨著醫療AI技術的發展,我們已經看到醫療網絡安全的一大創新突破。一個新興的智能安全運營模式正在形成,它以其高度自動化和高效能的特性,正在為醫院的網絡安全撐起一把保護傘,讓醫療數據得到前所未有的保護。

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想象一下,在傳統模式下,網絡攻擊發生后,醫院常常依賴繁瑣的人工介入流程,不僅效率低下,而且影響醫療服務的連續性。但隨著人工智能的介入,網絡安全事件的自動化值守和處置能力得以實現。通過整合AI技術,自動化接入多種第三方設備,大幅提升了多源數據接入的效率,并減少了系統升級帶來的重復工作量。

這個新時代的安全運營模式,能夠將海量的安全告警削減90%以上,并精準地定位每一次安全事件。而在這一進程中,還能夠通過高質量的可視化技術,將E+N+X的多源數據融合,轉譯成我們能夠理解的高價值安全事件,并基于情境檢測技術還原出一條條完整的攻擊故事線,讓每一起威脅都無處遁形。

最令人振奮的是,現在的網絡安全不再是靜態的防御,而是變得動態而智能。通過AI模型的加持,安全人員可以和大模型進行自然語言交互,快速問答的方式調動資源,應對每一次安全事件。這意味著從前需要漫長時間才能解決的問題,現在可能在短短一分鐘內就能得到處理。這樣的效率提升,無疑為我們守護數字健康安全提供了強大動力。

網絡安全自主值守技術,讓我們看到了智能駕駛在醫療網絡安全領域的可行性。正如AI技術已經改變了汽車行業的安全防護一樣,它同樣能夠成為醫療網絡安全的新守門人。

而在這個全新的時代中,全天候云端安全專家的存在,確保了醫療機構無需承擔繁重的日常安全運營壓力。安全運營能夠實現從檢測到處置的全流程閉環管理,及時、有效地解決每一次的安全威脅,確保醫療行業的網絡安全問題能夠得到快速、精確地處理。

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