जेव्हा मशीन्स औषधाचा बचाव करतात: अंजन कुमारचा सायबरसुरक्षाकडे एआय-चालित दृष्टीकोन

रुग्णालये डिजिटल लाइफलाइन बनली आहेत, जिथे काही सेकंद जगण्याची क्षमता ठरवू शकतात. त्या निकडीच्या परिस्थितीत, सायबर हल्ला हा डेटाच्या उल्लंघनापेक्षा अधिक आहे – तो काळजीमध्ये व्यत्यय आहे. अंजनकुमार गुंडाबोईनाOptum मधील वरिष्ठ क्लाउड सिक्युरिटी आणि DevSecOps आर्किटेक्ट यांना हे समजले जेव्हा त्यांनी AI-आधारित संरक्षण प्रणाली तयार केली जी रुग्णांपर्यंत पोहोचण्याआधी धोक्यांचा अंदाज लावते आणि तटस्थ करते.

प्रतिक्रियात्मक ते भविष्यसूचक संरक्षणापर्यंत

हेल्थकेअरच्या क्लाउड सिस्टमवर अवलंबून राहिल्यामुळे ते रॅन्समवेअर आणि डेटा चोरीचे लक्ष्य बनले. पारंपारिक मॉडेल, जे उल्लंघन झाल्यानंतर ते शोधते, ते खूप मंद होते. Optum मधील Gundaboina च्या कार्याने भविष्यसूचक सुरक्षेकडे लक्षणीय बदल घडवून आणला, जिथे हल्ले रिअल-टाइममध्ये रोखले जातात.

“आरोग्यसेवा पायाभूत सुविधांवरील सायबर हल्ल्यांना, विशेषत: रॅन्समवेअरसाठी, प्रतिक्रियात्मक देखरेखीपासून भविष्यसूचक, एआय-चालित धोका शोधणे आवश्यक आहे,” तो म्हणाला. “ऑप्टममध्ये, मी AI-वर्धित DevSecOps फ्रेमवर्क डिझाइन केले आणि तैनात केले ज्याने स्वयंचलित प्रतिसाद प्लेबुकसह मशीन शिक्षण एकत्रित केले.”

ऑप्टमच्या हायब्रीड इकोसिस्टममध्ये ही प्रणाली तयार केली गेली होती, जी AWS, Azure, GCP आणि ऑन-प्रिमाइसेस नेटवर्क्सना एकाच सतत मॉनिटरिंग लूपद्वारे जोडते. मशीन लर्निंग मॉडेल्सने ऍक्सेस लॉग, API विनंत्या आणि सिस्टम टेलीमेट्रीचे विश्लेषण केले, घटनांमध्ये वाढ होण्यापूर्वी सूक्ष्म अनियमितता ओळखणे शिकले.

टेलिमेडिसिन प्लॅटफॉर्मवर विसंगती दरम्यान एक गंभीर क्षण उद्भवला. असामान्य API कॉल्समुळे सिस्टमच्या संरक्षण पाइपलाइनला चालना मिळाली. काही सेकंदात, प्रवेश टोकन रद्द केले गेले, कुबर्नेट्स पॉड्स अलग ठेवण्यात आले आणि प्रतिसाद संघांना सूचना पाठविण्यात आल्या, सर्व काही मानवी हस्तक्षेपाशिवाय. त्या ऑटोमेशनने डेटा चोरीला प्रतिबंध केला आणि अखंड दूरस्थ सल्लामसलत सुनिश्चित केली.

डिफेंडर्सप्रमाणे विचार करण्यास सिस्टम शिकवणे

गुंडाबोइनाने जे बांधले ते स्वयंचलित फायरवॉलच्या पलीकडे गेले. त्याच्या फ्रेमवर्कने मशीन्सना प्रत्येक सुरक्षा इव्हेंटमधून शिकण्याची आणि नवीन गोष्टींवर हुशारीने प्रतिक्रिया देण्याची अनुमती दिली. प्रत्येक घटना मजबूत भविष्यातील प्रतिसादासाठी प्रशिक्षण डेटा बनली.

त्यांनी घटना प्रतिसाद प्लेबुक्स, उल्लंघन झाल्यास काय करावे हे सांगणाऱ्या स्क्रिप्ट्स तयार करून मशीन लॉजिकमध्ये मानवी अनुभव एन्कोड केला. ही प्लेबुक क्रेडेंशियल्स फिरवणे, तडजोड केलेली आभासी मशीन वेगळे करणे आणि फॉरेन्सिक कॅप्चर सुरू करणे यासारख्या गंभीर नियंत्रण पायऱ्या स्वयंचलित करतात. प्रत्येक इशाऱ्याने नवीन ज्ञान निर्माण केले; प्रत्येक प्रतिबंधाने पुढील संरक्षण सुधारले.

प्रभाव मोजता येण्याजोगा होता. Optum चा शोध घेण्याचा सरासरी वेळ (MTTD) तासांपासून मिनिटांपर्यंत घसरला. प्रतिसाद देण्याची सरासरी वेळ (MTTR) दिवसांपासून एका तासापेक्षा कमी झाली आहे. या सुधारणांमुळे क्लिनिकल वर्कफ्लो, इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रेकॉर्ड, डायग्नोस्टिक इमेजिंग आणि दूरसंचार, डिजिटल हल्ल्यांदरम्यानही ऑनलाइन राहण्याची खात्री झाली.

त्याचे काम शोधून थांबले नाही. तो भविष्यसूचक वर्गीकरण करणाऱ्यांना प्रशिक्षण देण्यात आघाडीवर होता जे आंतरिक धोके, अस्पष्ट प्रवेश किंवा कर्मचाऱ्यांकडून विशेषाधिकाराचा गैरवापर शोधू शकतात जे सहसा पारंपारिक प्रणालींद्वारे लक्षात येत नाहीत. स्टॅटिक क्रेडेन्शियल्सऐवजी, या मॉडेल्सनी वापरकर्त्यांचे संदर्भात्मक वर्तन शिकले, परस्परसंवादांना वास्तविक उल्लंघन होण्यापूर्वी ते अत्यंत धोकादायक म्हणून चिन्हांकित केले.

ऑटोमेशनचे मानवी स्टेक्स

Gundaboina साठी, ऑटोमेशन म्हणजे लोकांना बदलणे नव्हे तर त्यांचे संरक्षण करणे. जेव्हा रुग्णांना लक्ष देण्याची गरज असते तेव्हा हेल्थकेअर कर्मचारी खोट्या सूचनांचा पाठलाग करण्यात तास घालवू शकत नाहीत. त्याच्या प्रणाली आवाज कमी करतात, सत्यापित धोके वेगळे करतात आणि प्रतिसादकर्त्यांना शोधण्याऐवजी पुनर्प्राप्तीवर लक्ष केंद्रित करण्यास अनुमती देतात.

“ध्येय सोपे आहे,” तो म्हणाला. “रुग्णांच्या डेटाचे रक्षण करा, रूग्णांच्या काळजीचे रक्षण करा.”

त्याच्या फ्रेमवर्कने ऑप्टमच्या व्यापक क्लाउड रणनीतीवर प्रभाव टाकला आहे, प्रत्येक तैनातीमध्ये भविष्यसूचक DevSecOps तत्त्वे एम्बेड करून. सतत वितरण पाइपलाइनमध्ये सुरक्षा ऑटोमेशन समाकलित करून, कंपनीचे हेल्थकेअर प्लॅटफॉर्म क्लिनिकल ऑपरेशन्स कमी न करता अधिक लवचिक बनले.

गुंडाबोयना यांचे संशोधनातील योगदान, मध्ये प्रकाशित झाले IEEE आणि Scopus-इंडेक्स्ड जर्नल्सभविष्यसूचक हेल्थकेअर सायबर सिक्युरिटीमध्ये जागतिक विचारसरणीचा नेता म्हणून त्यांची स्थिती आणखी मजबूत केली. त्याचे कार्य AI आणि DevSecOps मधील अंतर भरून काढते, कोणत्याही मानवी प्रतिसाद संघाच्या वेगापेक्षा जास्त वेगाने हल्ल्यांचे अंदाज आणि तटस्थीकरणाचे ऑटोमेशन प्रदर्शित करते.

या प्रगतीद्वारे, गुंडाबोइनाने प्रतिक्रियात्मक स्क्रॅम्बलमधून घटनेच्या प्रतिसादाला मूक, भविष्यसूचक शिस्तीत रूपांतरित केले. जतन केलेला प्रत्येक सेकंद फक्त अपटाइमपेक्षा अधिक दर्शवितो; हे अखंडित काळजी, सुरक्षित रुग्णाचा विश्वास आणि न दिसणाऱ्यासाठी तयार केलेली आरोग्य सेवा प्रणाली दर्शवते.