AI加持的網路攻擊：醫療保健成新目標
近年來，醫療保健產業已成為網路攻擊的主要目標。病患的敏感個資、關鍵醫療系統的運作，都使其成為駭客眼中的肥羊。而隨著人工智慧(AI)技術的快速發展，駭客也開始利用AI技術強化其攻擊手段，使得醫療保健產業的電子郵件安全面臨前所未有的挑戰。
傳統的網路釣魚攻擊容易被辨識，例如拙劣的文法、可疑的連結等。然而，AI賦予了駭客更強大的能力，能以更精細、更具說服力的方式發動攻擊。例如，AI可以生成幾乎完美的仿冒郵件，模仿醫院管理層或同事的語氣和風格，誘使員工點擊惡意連結或下載受感染的附件。
AI驅動的攻擊手法分析
更具針對性的魚叉式網路釣魚
AI能分析大量的公開數據，例如社交媒體貼文、新聞報導等，以了解目標對象的興趣、習慣和人際關係，從而製作高度個人化的釣魚郵件，大幅提升攻擊成功率。這種「魚叉式網路釣魚」攻擊，比起廣撒網式的傳統釣魚攻擊更難以防範。
自動化生成惡意程式碼
AI可以自動生成複雜且難以偵測的惡意程式碼，並根據目標系統的漏洞進行調整，提高攻擊的有效性。這使得即使是經驗豐富的資安人員也難以招架。
更難以察覺的深偽技術
AI驅動的深偽技術(Deepfake)可以偽造逼真的語音和影像，例如偽造醫院高層的語音留言，指示員工進行非授權的轉帳，或偽造視訊會議，竊取機密資訊。這種攻擊方式極具欺騙性，對醫療機構的潛在損害巨大。
AI強化勒索軟體攻擊
AI可以幫助駭客更有效地選擇攻擊目標，例如識別擁有高價值數據且安全防護薄弱的醫療機構。此外，AI還能自動化勒索軟體的部署和傳播，並根據目標的反應調整勒索金額，最大化其非法收益。
醫療保健產業面臨的挑戰與應對策略
面對日益嚴峻的AI驅動網路攻擊，醫療保健產業必須積極應對，才能有效保護病患資料和關鍵系統的安全。
加強員工資安意識培訓
定期進行資安意識培訓，教育員工如何識別和應對新型態的網路釣魚攻擊，例如深偽技術和AI生成的釣魚郵件。
部署多層次安全防護
除了傳統的防毒軟體和防火牆外，還需部署更先進的安全解決方案，例如AI驅動的威脅偵測系統，以及行為分析工具，以便及早發現和阻止可疑活動。
強制執行多因素身份驗證
多因素身份驗證(MFA)可以有效降低帳號被盜用的風險，即使密碼被竊取，駭客也難以登入系統。
定期進行安全漏洞評估和滲透測試
透過定期評估和測試，找出系統中的安全漏洞並及時修補，才能有效防範駭客的攻擊。
建立完善的事件應變計畫
制定明確的事件應變計畫，以便在遭受攻擊時能夠快速有效地應對，將損失降至最低。
總結與展望
AI的發展是一把雙面刃，它在提升醫療保健服務的同時，也為網路安全帶來了新的挑戰。醫療保健產業必須正視AI驅動的網路攻擊威脅，積極採取有效的防禦措施，才能在保障病患安全和資料隱私的同時，持續推動醫療科技的創新發展。未來，AI與網路安全的攻防戰將持續上演，醫療保健產業需要不斷提升自身的防禦能力，才能在這個新的戰場上立於不敗之地。這不僅需要技術上的投入，更需要整個產業的共同努力，建立一個更安全、更值得信賴的醫療保健生態系統。 醫療機構、科技公司、政府部門以及每一位病患，都應該成為這場安全保衛戰的一份子，共同守護醫療數據的安全。
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原始資料來源:GO-AI-7號機 Wed, 25 Jun 2025
