De opkomst van AI heeft het cybercriminelen makkelijker gemaakt om frauduleuze aanvallen uit te voeren door de aanvallen te personaliseren en automatiseren. Het wordt niet alleen ingezet voor phishing, maar deepfake en malware komen ook steeds vaker voorbij. Dit baart veel zorg, zeker gezien Nederland de koploper is op het gebied van datalekken in Europa.
De Autoriteit Persoonsgegevens (AP) ontving de afgelopen vijf jaar meer dan 114.000 meldingen van datalekken. Hieruit blijkt dat de zorgsector de meest gehackte sector is in Nederland. Volgens ExpressVPN komt dit doordat persoonlijke gegevens een waardevolle bron van informatie zijn voor cybercriminelen. Een compleet medisch dossier kan op het darkweb tussen de 50 tot 500 USD opleveren.
De kwetsbaarheid van de zorgsector
Hoewel Nederland volgens de World Digital Competitiveness Ranking van 2022 de zesde meest digitale economie ter wereld is, vallen zorginstellingen vaak achter op dit gebied. Veel ziekenhuizen gebruiken nog steeds verouderde systemen die medische dossiers onvoldoende beveiligen tegen hackers.
Daarnaast is het vinden van cybersecurity experts die in de zorgsector willen werken erg lastig, omdat ze daar relatief minder verdienen in vergelijking met andere industrieën. Hoewel criminelen kunstmatige intelligentie inzetten voor criminele activiteiten, kunnen zorginstellingen het ook inzetten voor het verbeteren van hun digitale veiligheid.
Preventie, detectie, reactie en educatie
- Voorspellende analyses: AI kan historische gegevens analyseren om patronen en trends te identificeren die wijzen op mogelijke toekomstige aanvallen. Door bijvoorbeeld het analyseren van eerdere aanvallen en zwakke punten in de beveiliging op te sporen, kan AI voorspellen waar de zorgorganisatie het meest kwetsbaar is en aanbevelingen doen voor maatregelen om deze kwetsbaarheden te verhelpen.
- Gedragsanalyse voor dreigingsdetectie: AI kan worden gebruikt om het normale gedrag van gebruikers en systemen in de zorgsector te analyseren. Door machine learning-algoritmen toe te passen op grote hoeveelheden data, kan AI patronen en afwijkingen identificeren die kunnen wijzen op een cyberaanval, zoals ongebruikelijke toegangspogingen. Daarnaast is het ook in staat phishing en spam berichten te identificeren. Hierdoor kan er sneller worden gereageerd en kunnen dreigingen vroegtijdig worden gedetecteerd.
- Automatische incident respons: Wanneer een verdachte activiteit wordt gedetecteerd, kan AI automatisch reageren door het geïnfecteerde systeem te scheiden van het netwerk, de verdachte bestanden te isoleren of de vereiste beveiligingspatches toe te passen. Dit kan de reactietijd op dreigingen aanzienlijk verkorten en de impact van aanvallen beperken. Zo heeft TNO recentelijk laten weten dat er een werkende prototype onderweg is die de automatisering van cybersecurity in zorginstellingen zou moeten verbeteren.
- AI kan ook worden ingezet voor het trainen van medewerkers en het vergroten van het bewustzijn van cybersecurity in de zorgsector. Simulaties en trainingsscenario's kunnen worden gecreëerd om medewerkers voor te bereiden op mogelijke cyberaanvallen en hoe ze hiermee moeten omgaan.
AI geen wondermiddel voor cybersecurity
Hoewel AI een krachtig hulpmiddel is in de strijd tegen cybersecurity-aanvallen en datalekken in de zorgsector, is het belangrijk op te merken dat het geen wondermiddel is. Het moet worden geïntegreerd in een breder cybersecuritybeleid en ondersteund door beveiligingsprofessionals. Het is ook van cruciaal belang om de ethische en privacykwesties rond het gebruik van AI in de zorgsector zorgvuldig te overwegen.
