Analysis | ആരോഗ്യരംഗത്തെ സൈബർ സുരക്ഷ: എഐ കിടിലൻ തന്നെ!

 
AI: A Double-Edged Sword in Healthcare Cybersecurity
AI: A Double-Edged Sword in Healthcare Cybersecurity

Representational Image Generated by Meta AI

● 2023-ൽ റാൻസംവെയർ ആക്രമണങ്ങൾ 74% വർധിച്ചു.
● എഎയ്ക്ക് റാൻസംവെയർ ആക്രമണങ്ങൾ 40% വരെ കുറയ്ക്കാൻ സഹായിക്കും.
● എഐ മോഡലുകൾ ശക്തമായ സൈബർ സുരക്ഷ നൽകുന്നു.

വിവേക് ശ്രീകുമാർ

(KVARTHA) ആരോഗ്യമേഖലയിലെ ഡിജിറ്റൽ പരിവർത്തനം അതിവേഗത്തിൽ നടക്കുകയാണ്. ഇലക്ട്രോണിക് ആരോഗ്യ രേഖകൾ (EHRs), ടെലിമെഡിസിൻ, ഐഒഎംടി ഉപകരണങ്ങൾ എന്നിവ രോഗികൾക്ക് കൂടുതൽ സുഗമവും വ്യക്തിഗതവുമായ ആരോഗ്യ സേവനങ്ങൾ നൽകുന്നതിന് സഹായിക്കുന്നു. എന്നാൽ ഈ ഡിജിറ്റൽ മാറ്റങ്ങൾക്കൊപ്പം സൈബർ സുരക്ഷയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഗുരുതരമായ വെല്ലുവിളികളും ഉയർന്നുവരുന്നു.

സൈബർ ഭീഷണികൾ അതിവേഗം വളർന്നുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഒരു പ്രശ്നമാണ്, പ്രത്യേകിച്ച് ആരോഗ്യമേഖലയിൽ. 2023-ലെ റാൻസംവെയർ ആക്രമണങ്ങളിൽ 74% വർദ്ധനവ് ഈ വസ്തുതയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഈ ആക്രമണങ്ങൾ സാമ്പത്തിക നഷ്ടത്തിലേക്ക് നയിക്കുന്നതിനൊപ്പം രോഗികളുടെ സുരക്ഷയെയും ഗുരുതരമായി ബാധിക്കുന്നു. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, എഐ പോലുള്ള സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഈ ഭീഷണികളെ നേരിടാൻ ഗവേഷകർ നിരന്തരം പരിശ്രമിക്കുന്നുണ്ട്.

എഐയുടെ പങ്ക്

എഐ സാങ്കേതികവിദ്യ വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിൽ വളരെ വേഗതയുള്ളതും കാര്യക്ഷമവുമാണ്.  ഒരു എഐ സിസ്റ്റത്തിന് 10 ടെറാബൈറ്റ് വരെ നെറ്റ്‌വർക്ക് ട്രാഫിക് വളരെ വേഗത്തിൽ പരിശോധിച്ച് 2.5 സെക്കൻഡിനുള്ളിൽ 97% ഭീഷണികൾ കണ്ടെത്താൻ കഴിയും.  ഇത് പഴയ രീതികളെ അപേക്ഷിച്ച് വളരെ വേഗതയുള്ള ഒരു പ്രക്രിയയാണ്.

എഐ ഉപകരണങ്ങൾ സൈബർ സുരക്ഷയെ ശക്തമാക്കുന്നു

ആരോഗ്യമേഖലയിലെ പരിശോധനകളിൽ ഇന്ന് കൃത്രിമബുദ്ധി ഉപയോഗിച്ചുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ട്. ഈ സാങ്കേതികവിദ്യയ്ക്ക് സൈബർ സുരക്ഷയെ വളരെയേറെ ശക്തിപ്പെടുത്താൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഈ ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് നടത്തുന്ന വിശകലനങ്ങൾ മുൻകൂട്ടി സംഭവിക്കാവുന്ന സൈബർ ആക്രമണങ്ങളെ കണ്ടെത്താൻ സഹായിക്കുന്നു. 

ഇത് റാൻസംവെയർ പോലുള്ള ആക്രമണങ്ങളുടെ എണ്ണം 40 ശതമാനം വരെ കുറയ്ക്കാൻ സഹായിക്കും. കൂടാതെ, ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ തെറ്റായ മുന്നറിയിപ്പുകളുടെ എണ്ണം കുറയ്ക്കുകയും സൈബർ സുരക്ഷാ സംഘങ്ങൾക്ക് യഥാർത്ഥ ഭീഷണികളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ സഹായിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

വെല്ലുവിളികളും സാധ്യതകളും

2023-ൽ സൈബർ ആക്രമണങ്ങൾ 78% വർധിച്ചതായി കണ്ടെത്തിയിരിക്കുന്നു. ഇത്തരം ആക്രമണങ്ങളിൽ 'മോഡൽ പോയിസനിംഗ്' പോലുള്ള സങ്കീർണ തന്ത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് വലിയ ആശങ്കയാണ് ഉയർത്തുന്നത്. ഈ ഭീഷണികളെ പ്രതിരോധിക്കാൻ, ഗവേഷകർ 'Adaptive Ensemble Learning for Robust Healthcare Security' (AEL-RHS) പോലുള്ള ശക്തമായ എഐ മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ശ്രമങ്ങളിൽ ഏർപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. എന്നാൽ, എഐ സാങ്കേതികവിദ്യ മുന്നേറിയെങ്കിലും നിലവിലെ നിയമങ്ങളും മാർഗരേഖകളും കുറവായതിനാൽ, വലിയ വലിയ വെല്ലുവിളികൾ ഉയർത്തുന്നു.

എഐക്ക് നിർണായകമായ പങ്കു വഹിക്കാൻ കഴിയും

വളർന്നുവരുന്ന ആരോഗ്യ പ്രശ്നങ്ങളെ നേരിടുന്നതിൽ എഐക്ക് നിർണായകമായ പങ്കു വഹിക്കാൻ കഴിയും. രോഗനിർണയം, ചികിത്സാ പദ്ധതികൾ തയ്യാറാക്കൽ തുടങ്ങി ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിന്റെ വിവിധ മേഖലകളിൽ എഐ ഉപയോഗിക്കുന്നു. എന്നാൽ, എഐയുടെ പൂർണ സാധ്യതകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്താൻ, നമുക്ക് ശക്തമായ മാതൃകകളും നിർദ്ദേഷങ്ങളും ആവശ്യമാണ്. 

രോഗികളുടെ സ്വകാര്യത സംരക്ഷിക്കുന്നതിനും, തെറ്റായ വിവരങ്ങൾ പരത്തുന്നത് തടയുന്നതിനും കർശനമായ നിയമങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്. ഭാവിയിൽ, എഐ ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിന്റെ അടിസ്ഥാന ഘടകമായി മാറും. എന്നാൽ, ഈ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ വിജയം നമ്മുടെ കൈയിലാണ്. നമുക്ക് ശക്തമായ മാതൃകകളും നിയമങ്ങളും രൂപീകരിച്ച് എഐയെ ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിന്റെ ഭാവി രൂപപ്പെടുത്താൻ ഉപയോഗിക്കാം.

#AI #cybersecurity #healthcare #ransomware #dataprivacy #modelpoisoning

ഇവിടെ വായനക്കാർക്ക് അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്താം. സ്വതന്ത്രമായ ചിന്തയും അഭിപ്രായ പ്രകടനവും പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നു. എന്നാൽ ഇവ കെവാർത്തയുടെ അഭിപ്രായങ്ങളായി കണക്കാക്കരുത്. അധിക്ഷേപങ്ങളും വിദ്വേഷ - അശ്ലീല പരാമർശങ്ങളും പാടുള്ളതല്ല. ലംഘിക്കുന്നവർക്ക് ശക്തമായ നിയമനടപടി നേരിടേണ്ടി വന്നേക്കാം.

Tags

Share this story

wellfitindia