К 2030 году у каждого россиянина появится цифровой медицинский профиль

К 2030 году у каждого россиянина появится цифровой медицинский профиль

К 2030 году у каждого россиянина появится цифровой медицинский профиль

К 2030 году у каждого россиянина должен появиться цифровой медицинский профиль. Об этом заявил глава Минздрава Михаил Мурашко на расширенном заседании коллегии ведомства, где обсуждали итоги работы за 2025 год и планы на 2026-й.

По словам министра, к этому же сроку в стране должны завершить создание единой цифровой платформы для управления здоровьем.

Идея в том, чтобы собрать в одной системе всё, что связано с пациентом: данные о состоянии здоровья, сведения о маршруте лечения, информацию о ресурсах медорганизаций и даже о компетенциях врачей.

Фактически Минздрав продолжает линию на постепенный отказ от бумажного формата. Цифровизация в медицине идёт не первый год, но теперь акцент явно смещается с отдельных сервисов на единую платформу, которая должна связать данные, учреждения и врачей в общий контур.

Параллельно министерство собирается ещё активнее расширять применение искусственного интеллекта. Причём ИИ хотят использовать не только в диагностике и лечении, но и в более рутинных задачах: для составления расписаний, голосового ввода протоколов и запуска чат-ботов для пациентов.

Если всё это действительно дойдёт до полноценной реализации, для пациентов это должно означать более связанную и удобную систему: меньше бумажной волокиты, быстрее доступ к данным и более цельную картину лечения.

Но, как обычно бывает с такими большими цифровыми проектами, главный вопрос будет не только в сроках, но и в том, насколько аккуратно получится собрать всё это в одну работающую систему.

64% ИИ-приложений для iPhone оказались с дырой в защите

Исследователи из Wake Forest University обнаружили масштабную проблему в экосистеме iOS-приложений с искусственным интеллектом. Анализ показал, что сотни программ фактически оставляют открытыми ключи доступа к нейросетям и серверным компонентам, что позволяет злоумышленникам использовать их инфраструктуру в своих целях.

Для исследования специалисты разработали инструмент LLMKeyLens, который анализирует сетевой трафик приложений и выявляет утечки учетных данных, используемых для работы с OpenAI, Gemini, DeepSeek, Mistral и другими ИИ-сервисами.

Из более чем 38 тысяч приложений App Store исследователи отобрали 444 программы с подтверждёнными функциями на базе больших языковых моделей. Результаты оказались неприятными: у 282 приложений, или 64% выборки, были обнаружены утечки ключей доступа или других механизмов подключения к ИИ-сервисам.

 

Причем в 146 случаях проблема позволяла напрямую использовать чужие ресурсы. Некоторые приложения передавали API-ключи OpenAI и других провайдеров в открытом виде прямо в сетевых запросах. Другие скрывали ключи на сервере, но оставляли открытыми прокси-серверы, через которые любой желающий мог отправлять запросы к нейросетям.

Особенно часто проблемы встречались в приложениях для продуктивности, обучения, развлечений, здоровья и образа жизни. Лидером по доле уязвимых программ стала категория Health & Fitness.

Исследователи также обнаружили крайне небрежное отношение к защите токенов доступа. В некоторых случаях JWT-токены действовали годами, а отдельные системы выдавали их со сроком действия до 100 лет. Более того, некоторые серверы принимали даже просроченные токены.

После обнаружения проблем разработчиков всех 282 приложений уведомили об уязвимостях. Через 90 дней специалисты провели повторную проверку. Патчи выпустили только 78 приложений — это около 28% от числа уязвимых программ. Еще 66 приложений остались доступными для эксплуатации даже после уведомления.

Авторы исследования считают, что причина проблемы проста: многие разработчики стремятся максимально быстро интегрировать ИИ-функции и уделяют недостаточно внимания защите инфраструктуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru