Изкуствен интелект ще защитава скенери в болниците от кибератаки и човешки грешки
- Компании ИКТ услуги
- Източник: Forbes.com
- Автор:
Снимка: Unsplash.com
Екип от израелски учени разработва система за предотвратяване на потенциални хакерски атаки при медицински софтуер.
Учени от университета „Бен-Гурион" в Негев, Израел, стигат до извода, че скенерите за медицинска томография (МТ) са изключително податливи на враждебна външна намеса. При кибератака нивата на радиация могат да се променят, да се блокира и изключи цялата система или дори да се добавят и променят медицински изображения с цел изнудване на болнични заведения.
Скенерите са апарати, чрез които се извършва МТ или т.н. образна диагностика с помощта на радиация. Количеството радиация се задава от специалист, който борави с апарата посредством компютър. В зависимост от възрастта на апарата най-често използваните компютърни операционни системи са Windows 7 или по-старата ХP.
При масовата кибератака WannaCry през 2017 г. много XP операционни системи бяха блокирани, в това число и скенери в много болнични заведения, които са използвали тази операционна система. Въпреки че XP системите не са били атакувани пряко, този инцидент повдига въпроса за киберсигурността на апаратите за образна диагностика в болниците при една целенасочена хакерска атака.
В скорошно изследване учените изпробват защитна технология с изкуствен интелект, която работи на две нива. Първото ниво е свободен филтриращ слой, който засича всички очевидно съмнителни команди, като подаване на високо ниво на радиация, например. Вторият по-специфично филтриращ слой ще засича стандартни медицински команди, но ще ги проверява спрямо конкретния случай и зададените параметри на пациента.
При отчетена грешна или съмнителна команда, защитната система ще очаква допълнително потвърждение от оперативния специалист. Това от своя страна ще предотвратява и човешки грешки.
Системата вече е тествана и показва от 82% до 99% успеваемост при зададени 1991 грешни или подвеждаши команди.
Скенерите са апарати, чрез които се извършва МТ или т.н. образна диагностика с помощта на радиация. Количеството радиация се задава от специалист, който борави с апарата посредством компютър. В зависимост от възрастта на апарата най-често използваните компютърни операционни системи са Windows 7 или по-старата ХP.
При масовата кибератака WannaCry през 2017 г. много XP операционни системи бяха блокирани, в това число и скенери в много болнични заведения, които са използвали тази операционна система. Въпреки че XP системите не са били атакувани пряко, този инцидент повдига въпроса за киберсигурността на апаратите за образна диагностика в болниците при една целенасочена хакерска атака.
В скорошно изследване учените изпробват защитна технология с изкуствен интелект, която работи на две нива. Първото ниво е свободен филтриращ слой, който засича всички очевидно съмнителни команди, като подаване на високо ниво на радиация, например. Вторият по-специфично филтриращ слой ще засича стандартни медицински команди, но ще ги проверява спрямо конкретния случай и зададените параметри на пациента.
При отчетена грешна или съмнителна команда, защитната система ще очаква допълнително потвърждение от оперативния специалист. Това от своя страна ще предотвратява и човешки грешки.
Системата вече е тествана и показва от 82% до 99% успеваемост при зададени 1991 грешни или подвеждаши команди.
Още по темата във
facebookСподели тази статия в:
Семената на ориза „чуват“ дъжда и покълват по-рано
ОПЕК влоши прогнозата за ръста на световното търсене на петрол през 2026 г.
Европейският съюз ще замрази търговската сделка със САЩ при дисбаланс на пазара
ОПЕК: Саудитска Арабия е намалила добива на петрол почти 1,5 пъти за два месеца
Европа ще увеличи вноса на втечнен природен газ от САЩ до рекордно ниво през 2026 г.
QatarEnergy ще започне проучване за нефт и газ на шелфа в Сирия
Работници в Индия се връщат в селата заради ниските заплати
Срещу Зеленски може да бъде образувано наказателно дело в Украйна
Китай е обезпокоен от новия закон за подкрепа на европейската индустрия.
КЕШ клуб
300
3 000
30 000