Свыше 45 миллионов медицинских сканов оказались в открытом доступе

Свыше 45 миллионов медицинских сканов оказались в открытом доступе

Свыше 45 миллионов медицинских сканов оказались в открытом доступе

Две тысячи серверов, совокупно хранящих 45 млн рентгеновских снимков и других результатов медицинских обследований, в течение года находились в публичном доступе без каких-либо средств защиты. На некоторых из этих ресурсов были обнаружены откровенно вредоносные скрипты.

Выявить масштабный слив конфиденциальной информации помогло исследование, проведенное в CybelAngel — компании, специализирующейся на предоставлении услуг по управлению рисками. Целью исследования являлось определение уровня защищенности сетевых хранилищ (NAS) и связи по протоколу DICOM (Digital Imaging and COmmunications in Medicine) — стандарту де факто, который медики используют для передачи и обработки данных.

За полгода аналитики просканировали около 4,3 млрд IP-адресов и выявили более 2140 общедоступных серверов, на которых суммарно хранилось свыше 45 млн уникальных DICOM-изображений. Эти серверы были размещены в 67 странах, в том числе в США, Великобритании, Франции и Германии.

Каждый медицинский скан сопровождался записью, содержащей персональные данные пациентов, а также сведения о состоянии здоровья, полученной медицинской помощи и оплате таких услуг. В большинстве случаев доступ к этой информации не требовал пароля, а на порталах, предусматривающих регистрацию, войти можно было, не заполняя поля логина и пароля.

Как оказалось, специализированные сервисы тоже не застрахованы от ошибок, грозящих утечками. Один из поставщиков платных услуг по безопасному хостингу DICOM-изображений забыл защитить службу NFS (Network File System, сетевая файловая система) на порту 2049 и в итоге слил в интернет порядка 500 тыс. файлов.

Исследователи предупреждают, что публичный доступ к конфиденциальным данным провоцирует мошенничество, вымогательство и шантаж. Халатное отношение к защите такой информации также может грозить провайдеру санкциями — за нарушение GDPR (General Data Protection Regulation, регламент ЕС о защите данных) или HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act, американский Закон о сохранении медицинского страхования и персонифицированном учёте в здравоохранении).

Обеспечить безопасность хранения и передачи данных, по мнению экспертов, помогут следующие меры:

  • введение и контроль соблюдения строгих политик доступа к NAS-устройствам и приложениям для обмена файлами;
  • сегментация сетей с подключенным к интернету медицинским оборудованием, предельное ограничение доступа к критически важным средствам диагностики;
  • проведение аудита у подрядчиков для выявления случаев нарушения отраслевых стандартов и нормативов;
  • проведение работ по оценке защищенности данных, определению рисков и приоритетных проблем с привлечением сторонних экспертов.

Нейросеть для ЖКХ научилась материться в первый месяц обучения

Разработчикам отечественного голосового помощника для сферы ЖКХ пришлось «переучивать» систему после того, как в процессе обучения бот освоил ненормативную лексику. Этот случай наглядно показал, насколько критично качество данных, на которых обучаются нейросети.

О возникшей проблеме рассказал ТАСС президент Национального объединения организаций в сфере технологий информационного моделирования (НОТИМ) Михаил Викторов на Сибирском строительном форуме, который проходит в Новосибирске.

«Приведу забавный случай: нейросеть учится, и буквально уже в первый месяц разработчики обнаружили такую коллизию — нейросеть научилась мату. Как говорится, с кем поведёшься, от того и наберёшься. Эту проблему, конечно, пришлось устранять. Но это в том числе показатель активного взаимодействия с нашими гражданами», — рассказал Михаил Викторов.

При этом, по его словам, внедрение ботов позволило сократить число операторов кол-центров в 5–6 раз без потери качества обслуживания. Нейросетевые инструменты способны обрабатывать до 90% входящих обращений.

Уровень удовлетворённости качеством обслуживания, по оценке Викторова, составляет около 80%. Передавать звонки операторам целесообразно лишь в экстренных случаях — например, при аварийных ситуациях.

Эксперты ранее отмечали, что именно данные, на которых обучается ИИ, являются ключевой причиной появления некорректных или предвзятых ответов нейросетевых инструментов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru