下一次大流行不仅将考验我们的生物学防御能力——还将考验我们的AI和网络安全能否在这场风暴中生存下来
图片来源：Fernando Zhiminaicela
当世界面临COVID-19时，我目睹了一件非凡的事情发生。人工智能(AI)系统，我曾将其视为研究和效率的工具，突然变成了生存的手段。它们模拟疫情爆发、预测感染高峰并加速疫苗研究。但与此同时，我也目睹了另一场无声的战斗——一场数字战斗的展开。医疗机构、研究机构甚至疫苗供应链都成为了网络攻击的目标。对我而言，这是一个转折点，强化了一个简单的真理：没有网络安全作为核心，人工智能无法增强公共卫生。
多年来，在为医疗保健和生命科学组织处理数据、AI和云安全交叉领域的工作中，我见证了智能系统如何具有变革性。但我也看到，当信任、数据完整性和治理没有嵌入其基础时，这些系统是多么脆弱。如今，随着各国为未来的大流行做准备，我们必须将网络安全视为准备工作的关键推动者，而不仅仅是一个支持功能。未来大流行准备的成功将取决于我们是否能够从基础开始构建可信、安全和合乎伦理的AI系统。
扩展的数字前线
由AI驱动的大流行准备依赖于庞大的数据生态系统，从基因组测序实验室和医院网络到监测人口健康趋势的连接传感器。这些系统每小时交换数百万个数据点，使决策更加快速。但每个连接设备、每个模型训练管道和每个数据集成点都扩大了攻击面。
在我的一次工作中，公共卫生模型使用匿名患者数据、物联网数据流和基于云的分析进行训练。安全挑战立即显现：多入口点、分布式团队和不同的合规标准。在这种生态系统中，一个小的配置错误——如未受保护的API或过时的固件——都可能导致整个数据集暴露。在大流行期间，这些漏洞被大规模利用。网络犯罪分子针对疫苗研究、接触者追踪平台和国家健康仪表盘。很明显，大流行准备现在具有与流行病学准备本身一样关键的数字维度。
AI系统的独特漏洞
传统安全框架对AI来说是不够的。对算法的攻击采取更微妙的形式。我经常向客户解释，当你破坏数据时，你就破坏了智能。数据投毒发生在恶意数据被插入训练过程时，这会教AI在后期做出错误决策。想象一个疫情预测模型被提供虚假数据，低估了某个地区的传播，这可能会延迟干预并导致生命损失。
另一个微妙但危险的威胁是模型反转，攻击者通过反向工程AI输出来推断患者或研究参与者的私人信息。在医疗保健中，这不仅仅是一个技术问题，而是一个伦理问题。人们相信他们的健康数据永远不会重新识别他们。
还有对抗性攻击——精心设计的操纵，导致AI模型错误分类或忽略模式。传感器数据中的微小扰动可能会使疫情检测算法错过早期预警信号。这些不是理论风险，而是网络安全团队每天都在缓解的现实。
设计可信的AI生态系统
我今天帮助设计的用于制药分析或公共卫生建模的系统遵循一个指导原则：安全设计，而非事后考虑。这始于零信任架构，假设每个连接、用户或系统都可能被入侵，除非证明否则。基于角色的访问控制、网络分段和身份验证现在是基础实践。
我还强调数据来源，为进入或离开管道的每一块数据维护可追溯的保管链。这使我们能够验证来源、检测篡改并保持对AI产生的洞察力的信心。加密（静止和传输中）是标准做法，但在处理高度敏感的医疗或基因组数据时，我们还实施差分隐私和同态加密。这些方法允许在不暴露个人细节的情况下进行分析——在创新和伦理之间取得优雅的平衡。
模型治理是另一个支柱。每个AI模型都必须具有版本控制、验证沙箱和回滚能力。在任何部署之前，我们模拟可能的对抗性攻击并测试恢复程序。我了解到，AI中的网络安全不仅仅是关于防御；而是关于弹性，即在危机期间检测、隔离和恢复而不失去功能的能力。
伦理、治理和人类信任的要素
仅靠技术无法保护公共卫生。信任是通过伦理和透明度建立的。我经常提醒数据团队，在每个数据集背后都有一位患者、一个家庭或一个社区。在大流行情况下，公众信任决定了人们是否会遵守数字接触者追踪、分享健康信息或遵循AI指导的建议。
这就是为什么伦理治理必须与网络安全携手并进。AI系统应该是可解释的、可审计的和可问责的。从政府到公民的利益相关者都有权知道模型如何做出决策、数据如何受到保护以及谁有权访问。HIPAA、GDPR和新兴的AI治理框架等法规不是障碍；它们是在危机时刻保护完整性的护栏。
国际合作也发挥着决定性作用。世界卫生组织(WHO)的《数字健康全球战略》呼吁数字团结，而美国国家标准与技术研究院(NIST)的AI风险管理框架提供了评估和缓解AI相关风险的结构化方法。与这些标准保持一致有助于协调跨境网络安全实践——这是必要的，因为大流行和网络威胁不承认国界。
大流行时代的经验教训：网络安全即准备
COVID-19在多方面是一次警钟。除了生物病毒外，我们还面临一波勒索软件、钓鱼和虚假信息攻击，这些攻击扰乱了医院和疫苗物流。我记得审查安全报告时发现，2021年初健康数据泄露增加了近50%。我们这些从事云架构和分析管道工作的人突然不得不超越性能考虑，我们必须考虑在攻击下的弹性。
这一经验重塑了我对数字健康的处理方法。我们现在在流行病学团队和网络安全工程师之间进行联合演练，不仅模拟疫情爆发场景，还模拟网络事件。这种多学科协作确保生物和数字紧急情况都能得到准备，而不是恐慌。
世界经济论坛的专家描述了"网络大流行"日益增长的风险，其中数字传染比任何生物传染传播得更快。我认同这种担忧。我们对基于AI的系统日益增长的依赖意味着，一次协调良好的网络攻击可能会在实际健康紧急情况下使响应行动瘫痪。仅仅开发智能系统是不够的；我们必须使它们安全且适应性强。
前进方向：前方道路——智能安全
展望未来，我相信大流行准备的下一阶段必须采用"智能安全"的思维方式，即AI使用AI来保护自己。机器学习可以检测异常、识别可疑的访问模式并在漏洞被利用前预测潜在漏洞。我们开始看到网络安全从被动功能演变为公共卫生基础设施的智能、自适应防护罩。
然而，技术的有效性仅限于其背后的人。培训医疗保健专业人员识别钓鱼尝试、保护终端设备和进行网络安全教育必须成为像感染控制演练一样常规的活动。每位临床医生、数据工程师和政策制定者都有其角色。
我对开始数字健康转型的组织的建议很简单：从第一天起就嵌入网络安全。将您的数据管道视为临床资产，它值得与疫苗试验或诊断协议相同的严谨性。拯救生命的系统必须对那些试图利用它们的人具有弹性。
弹性作为准备的真实度量
在AI时代，大流行准备不再关乎谁开发了最快的算法，而是谁构建了最值得信赖的生态系统。作为医疗保健领域的数据和网络安全架构师，我见证了真正的创新在于弹性——即使受到威胁也能继续保护和运行的系统。
下一次全球健康紧急情况不仅将考验我们的生物防御，还将考验我们的数字防御。为了成功，网络安全必须从合规检查框演变为数字健康的道德和操作基础。
当下一次疫情爆发时——它将会发生，我们的应对必须是双重的：生物免疫和数字完整性。保护人类的AI绝不能被用来对抗人类。这就是准备的本质——也是为全球健康创造更安全、 smarter、更安全未来的承诺。
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