隐私泄露可能导致身份盗窃保险

欺诈和其他损害患者信任的伤害。 – 一家领先的医疗保健应用开发公司 的网络攻击和数据泄露十分猖獗，而且频率和严重程度逐年增加。美国医疗保健数据泄露事件增加了125% – 违规行为给医疗保健组织带来巨大的法律责任、监管罚款和声誉损失。 随着数据量和风险逐年增加，防火墙和访问控制等传统安全方法难以跟上步伐。AI ML 应用程序等先进技术引入了更智能的选项来增强医疗保健应用程序开发数据的安全性。 ‍ AI/ML 在医疗数据保护中的关键用例 人工智能和机器学习技术在保护医疗保健应用程序开发数据方面有多种应用： 异常检测 异常检测是 AI/ML 保护医疗保健应用程序开发数据的重要应用。在这里，机器学习模型分析跨系统的使用模式，以识别可能表明内部威胁、网络攻击或其他违规风险的 异常访问事件。 例如，人工智能应用程序可以检测深夜数据库查询中的异常峰值或大批量数据传输作为危险信号。 通过主动发现这些异常情况，可以在造成损害之前尽早标记出潜在的违规行为。 身份管理 生物识别和持续身份验证等人工智能技术可以更强有力地防御访问控制。

指纹、面部识别或声纹等

生物识别技术不仅可以在初始登录时验证用户，还可以在整个用户会话过程中重复验证身份。 即使在授予访问权限后，这也有助于通过确保同一授权用户保持控制权来阻止帐户接管攻击。 ‍ 保护物联网设备的安全 确保整个医疗保健应用程序开发环境中应用的许多物联网设备的安全也至关重要。患者可穿戴设备、远程遥测、联网医疗设备等 越南电话号码表 都包含敏感数据。医疗保健应用程序开发人员可以使用人工智能应用程序来保护这个复杂的设备网络中的连接、协议和数据流。 ‍ 通过监控流量模式，人工智能应用程序开发 可以快速检测新出现的异常情况、零日漏洞或其他以物联网为重点的攻击。这样可以在威胁传播之前隔离受感染的设备。 打击勒索软件 最后，鉴于攻击的增加，打击勒索软件是当务之急。 在这里，可以训练 AI ML 应用程序开发系统识别勒索软件感染之前的典型模式和指标。这样可以在文件加密和系统锁定之前尽早阻止攻击。 此外，人工智能可以通过识别和隔离最初的恶意文件来帮助遏制勒索软件的传播，从而限制损害。如果攻击成功，人工智能应用程序可以通过评估损坏模式来进一步协助恢复。

如何提高医疗数据安全性

人工智能和机器学习为支持医疗保健应用程序开发网络安全提供了独特的优势： 强大的数据处理能力 快速分析大量数据集，以识别人类无法发现的风险和异常情况。这使得能够检测逃避传统安全的高级威胁。 检测新出现的威胁 不断更新模型，以便在新的攻击模式和漏洞被发现之前识别它们。这允许实时、主动的威胁检测。 实时适应 随着威胁的发展不断更新模型和防御。安全可以跟上不断变化的形势。 效率 通过自动化威胁检测、分析和监控等任务，机器学习使安全人员能够腾 新加坡 电话号码列表 出时间来承担需要人类洞察力和专业知识的更高价值的职责。 通过数据改进 随着时间的推移，模​​型会使用更加多样化和更高质量的数据进行训练，从而变得更加准确和稳健。扩大数据访问范围可增强医疗保健安全功能中的AI/ML 应用程序开发。 人工智能/机器学习和患者数据隐私的风险 尽管有这些优势，医疗保健领域的人工智能/机器学习也带来了必须认识到的数据隐私风险： 基础训练数据或算法中存在潜在偏差，如果没有适当的保障措施，可能会传播歧视或不公平的结果。