网络安全保护公共和医疗基础设施:Mohammed Asim Faisal 关于高风险行业网络安全部署策略的见解Cyber Defending Public and Healthcare Infrastructure: Insights from Mohammed Asim Faisal on Network Security Strategies for High-Risk Industries

环球医讯 / AI与医疗健康来源:techbullion.com美国 - 英语2024-11-19 02:00:00 - 阅读时长5分钟 - 2154字
政府和医疗部门面临严重的网络安全威胁,Mohammed Asim Faisal 分享了如何通过多层防御和零信任框架等策略加强这些行业的网络安全。
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网络安全保护公共和医疗基础设施:Mohammed Asim Faisal 关于高风险行业网络安全部署策略的见解

政府和医疗部门极易受到网络安全威胁的影响,预计2023年全球数据泄露将使企业损失8万亿美元。医疗行业占勒索软件攻击的近20%,每次数据泄露平均损失达1093万美元。自2021年以来,政府机构面临的网络攻击增加了95%。这些行业依赖旧系统、敏感数据和持续服务,使其成为主要目标。更严格的法规如HIPAA和FISMA增加了复杂性,要求实施强大的安全措施。

在这次深入对话中,Mohammed Asim Faisal(IEEE高级成员和CCIE安全专家,拥有超过13年的网络安全经验)分享了加强和保护涉及政府和医疗行业的关键IT基础设施的宝贵策略。他的专长包括处理大型和复杂的IT基础设施及其安全性,涵盖多个数据中心、平台即服务和多区域云提供商网络,通过多层次防御(包括零信任框架和AI驱动的威胁检测)减轻勒索软件风险。随着技术的发展,他讨论了如何保护这些高风险行业的敏感数据和关键基础设施。

在政府和医疗部门工作时,面临哪些独特的网络安全挑战?

我曾为政府和医疗部门设计和实施IT解决方案,主要挑战源于数据的重要性和严格的法规如HIPAA和FISMA。这两个部门普遍使用旧系统,这些系统虽然容易受到攻击,但对运营至关重要。为了公共健康和应急响应而进行的安全数据共享增加了复杂性,同时这些部门仍然是勒索软件和国家级攻击的主要目标,需要先进的多层次防御和快速的事件响应。平衡严格的合规性、运营连续性和资源限制是一项挑战,需要灵活、适应性强的方法来确保有效的防御策略。

影响医疗系统的最紧迫的网络安全威胁是什么?有哪些被忽视的风险?

勒索软件、网络钓鱼、内部威胁和物联网(IoT)漏洞是主要关注点。例如,许多IoT医疗设备运行的是过时的软件,且不经常更新,这使它们成为容易攻击的目标。勒索软件特别具有破坏性,因为它会延迟关键治疗。内部威胁、第三方访问和供应链漏洞往往是被低估的风险。为了解决这些问题,我们确保彻底评估供应商,强制执行安全标准,监控和限制权限,实施网络分段以隔离设备,定期进行访问审计,使用行为监控早期发现内部威胁。

随着勒索软件攻击的增加,您有什么缓解建议和提高这些行业安全性的最佳实践?

对于勒索软件,我们侧重于多层次防御。这包括AI驱动的威胁检测、零信任框架和定期漏洞扫描。我们还备份数据到隔离环境,确保快速恢复而不必支付赎金。我的首要建议是在允许访问公司数据和网络时采用零信任框架,并投资于AI驱动的威胁检测和预防机制,以及强大的监控和警报系统,这对于缓解新漏洞和应对零日攻击至关重要。建立安全意识文化并对所有级别的员工进行培训也是至关重要的,因为它可以创建额外的保护层。我们进行网络钓鱼模拟以提高对这些威胁的认识。此外,我们维护一个定期审查的事件响应计划,包括快速遏制和安全备份,以在攻击期间最小化停机时间。安全漏洞不是“是否会”发生的问题,而是“何时”发生的问题,因此提高组织的安全态势是集体责任。

当将敏感的政府或医疗数据迁移到云端时,如何确保云应用程序和数据的安全?

在涉及敏感数据的云迁移项目中,我首先进行全面的风险评估,并确保云服务提供商符合行业标准,如ISO 27001或SOC 2。加密在传输和存储过程中都非常重要,同时还需要强大的多因素认证。我还确保所有安全措施符合HIPAA和FISMA等法规。定期进行漏洞评估、渗透测试和审计,以确保持续的合规性和安全性。对于政府的FISMA合规性,我利用NIST网络安全框架创建全面的安全策略,其中包括持续监控和事件响应。使用云安全态势管理工具也有助于监测环境中的潜在风险。

AI在增强高风险组织的安全性方面扮演什么角色?

AI在实时识别和缓解威胁方面至关重要。AI驱动的系统可以持续监控网络活动,使用机器学习算法识别可能表示潜在威胁的异常模式,如勒索软件或内部攻击,通常在传统方法检测到之前就能发现。例如,如果医疗系统突然出现数据流动异常或连接IoT医疗设备的异常行为,AI会立即标记这些情况以便我们调查。同样,在政府网络中,AI加强了对复杂、通常是国家级的网络威胁的防御,帮助我们检测和分析网络攻击模式,从而更快地响应并预先阻止类似的攻击。AI在数据流量不断且威胁迅速演变的行业中是一个强大的力量倍增器。

如果在医疗或政府网络中发生安全漏洞,典型的事件响应过程是怎样的?

我们的事件响应过程包括几个步骤:检测、遏制、根除、恢复和分析。首先,我们使用AI驱动的检测系统标记异常活动,使我们能够快速遏制漏洞并防止其扩散。接下来,我们隔离受影响的系统并进行法医分析以了解漏洞的范围。一旦根除,我们从安全备份中恢复系统,确保所有漏洞都已修复。最后,我们进行事后审查,分析漏洞发生的原因并改进我们的防御措施,以防止类似事件的发生。为了避免此类事件,我们还定期召开安全会议,讨论任何新的威胁或漏洞、供应商安全公告和补丁管理,审查现有的事件响应程序和政策等。组织的数字安全标准需要采取全面和主动的方法,包括但不限于:强大的网络安全、信息安全、端点安全、应用和API安全、云安全、身份和访问管理(IAM)、灾难恢复和业务连续性、事件响应工具和程序、专门的安全运营中心(SOC)、治理、风险和合规(GRC)以及对所有员工的安全意识和培训。


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