Новые риски кибербезопасности в медицине — отчет MITRE

Новый анализ MITRE по кибербезопасности в медицине предупреждает о значительных рисках для кибербезопасности при внедрении искусственного интеллекта (ИИ), облачных вычислений и постквантовых технологий в медицинские устройства, с которыми не могут справиться традиционные средства кибербезопасности.

Эти инновации, улучшая уход за пациентами, расширяют возможности для атак и создают новые уязвимости, которые могут напрямую повлиять на функциональность устройств и безопасность пациентов.

Медицинские устройства варьируются от имплантируемых устройств (например, кардиостимуляторов) до небольших портативных устройств (например, инфузионных устройств) или устройств, представляющих собой большие системы, интегрированные в клиническую систему больницы (например, МРТ- и КТ-сканеры). Многие из этих устройств имеют ограничения по объему памяти и вычислительной мощности, что может ограничивать алгоритмы кибербезопасности.

Крупные медицинские системы, как правило, имеют длительный срок службы и могут работать с устаревшим оборудованием и программным обеспечением. Кроме того, большинство устройств взаимодействуют с другими медицинскими приборами, продуктами и медицинскими ИТ -системами, что создает дополнительный риск для кибербезопасности.

Среды, в которых используются устройства, эволюционируют от использования в основном в медицинских учреждениях (например, больницы, дома престарелых), к амбулаторным средам, в которых устройствами управляют пациенты (например, домашний диализ, домашние тонометры и носимые устройства с возможностью подключения к приложениям). По мере того как устройства перемещаются за пределы медицинских учреждений, службы информационной безопасности все меньше контролируют эти устройства и способы управления ими.

В исследовании выделяются несколько ключевых областей риска:

• Устройства с поддержкой искусственного интеллекта уязвимы для утечки данных, внедрения отравленных данных (data poisoning)  и получения неправильных выходных данных, потенциально приводящие к неправильной диагностике или ошибкам в лечении.
• Использование размещений в облаке расширяет возможности для атак, позволяя вредоносам проникать из облачных систем на устройства.
• Будущий риск, связанный с квантовыми вычислениями, которые потенциально могут взломать существующее шифрование (RSA/ECC), защищающее устаревшие медицинские устройства (срок службы которых может составлять 5-25 лет), требует срочного планирования "квантово-стойкой" безопасности.
• Устройства все чаще используются вне контролируемых клинических условий, например, на дому у пациентов, что усложняет обеспечение необходимой кибербезопасности.

В исследовании суммируются недавние случаи кибератак на медицинские устройства по ключевым рискам:

• Повышенная уязвимость: По состоянию на начало года 24% организаций подверглись кибератаке на медицинское оборудование, причем 80% этих инцидентов оказали умеренное или значительное воздействие на обслуживание пациентов.
• Риски удаленного доступа: Использование удаленного доступа стало одной из основных проблем, связанных с кибератаками на медицинские устройства. Ожидается, что это станет основным вектором угроз для подключенных медицинских устройств в этом году.
• Сбои в работе: Почти половина инцидентов в этом году привела к длительным задержкам или потребовала ручного устранения неполадок.

В исследовании предлагаются рекомендации по снижению рисков:

• Предлагается внедрить подход на основе общего жизненного цикла продукта (TPLC), который учитывает обновление ИИ и облачных компонентов независимо от программного обеспечения устройства.
• Использование спецификаций программного обеспечения (SBOMs) для эффективного устранения уязвимостей.
• Внедрение защиты во время выполнения — runtime protection.
• Обновление формулировок контрактов и соглашений об уровне обслуживания в облаке (SLA) для уточнения требований к кибербезопасности.

Новые технологии обещают значительные улучшения в области ухода за пациентами, но в то же время создают новые риски для кибербезопасности. Управление этими рисками не требует применения совершенно нового подхода, а основывается на существующей практике. Защита медицинских устройств от угрозы квантовых криптографических атак, кибератак на облачную инфраструктуру и алгоритмы AI/ML, используемые устройствами, может быть достигнута путем постепенной адаптации процессов, таких как использование SBOM для управления уязвимостями и создание моделей угроз, с включением облачных, AI/ML и криптографических компонентов.

Источник: MITRE