論文の概要: Towards AI-enabled Cyber Threat Assessment in the Health Sector
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12765v1
- Date: Thu, 19 Sep 2024 13:34:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-07 13:34:43.225884
- Title: Towards AI-enabled Cyber Threat Assessment in the Health Sector
- Title（参考訳）: 保健部門におけるAI対応サイバー脅威評価に向けて
- Authors: Patrizia Heinl, Andrius Patapovas, Michael Pilgermann,
- Abstract要約: このプロジェクトの目的は、医療機関の外部からセキュリティ関連情報を収集するAI対応プラットフォームを導入することである。
このプラットフォームはリスクスコアを提供し、医療機関の意思決定者をサポートし、セキュリティ対策のための投資選択を最適化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Cyber attacks on the healthcare industry can have tremendous consequences and the attack surface expands continuously. In order to handle the steadily rising workload, an expanding amount of analog processes in healthcare institutions is digitized. Despite regulations becoming stricter, not all existing infrastructure is sufficiently protected against cyber attacks. With an increasing number of devices and digital processes, the system and network landscape becomes more complex and harder to manage and therefore also more difficult to protect. The aim of this project is to introduce an AI-enabled platform that collects security relevant information from the outside of a health organization, analyzes it, delivers a risk score and supports decision makers in healthcare institutions to optimize investment choices for security measures. Therefore, an architecture of such a platform is designed, relevant information sources are identified, and AI methods for relevant data collection, selection, and risk scoring are explored.
- Abstract（参考訳）: 医療業界に対するサイバー攻撃は、重大な結果をもたらし、攻撃面は継続的に拡大する。
着実に増加する労働負荷に対処するために、医療機関におけるアナログプロセスの増大がデジタル化されている。
規制が厳格になったにもかかわらず、既存のインフラがサイバー攻撃から十分に保護されているわけではない。
デバイスやデジタルプロセスの増加に伴い、システムとネットワークのランドスケープは複雑になり、管理が難しくなり、保護も困難になる。
このプロジェクトの目的は、医療機関の外部からセキュリティ関連情報を収集し、分析し、リスクスコアを提供し、医療機関の意思決定者をサポートし、セキュリティ対策のための投資選択を最適化するAI対応プラットフォームを導入することである。
そのため、そのようなプラットフォームのアーキテクチャが設計され、関連する情報ソースが特定され、関連するデータ収集、選択、リスクスコアリングのためのAIメソッドが探索される。
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