2024년 의료 산업 사이버 보안 분석 보고서

선물(직업 등)

2024년에 접어들면서 의료 산업은 역동적이고 어려운 도전에 직면해 있습니다.사이버 보안상황. 올해는 필수 서비스를 제공하기 위해 점점 더 기술에 의존하고 있는 의료 산업의 디지털 취약성을 이해하고 해결해야 하는 중요한 시기입니다. 의료와 첨단 디지털 시스템이 서로 얽히면서 의료 업계는 비할 데 없는 효율성과 환자 치료 혜택을 제공하는 동시에 복잡한 사이버 위협에 노출되어 있습니다. 의료 분야에서 강력한 사이버 보안 조치의 중요성은 그 어느 때보다 분명해졌습니다. 최근 글로벌 설문조사에 따르면 약 261개 의료 기관이 사이버 공격으로 인해 IT 운영 중단을 경험했으며, 추가로 321개 기관이 심각한 운영상의 영향을 받았다고 답했습니다. 이러한 운영 중단은 단순한 기술적 장애를 넘어 중요한 의료 서비스의 중단과 같은 치명적인 결과를 초래하여 환자의 건강과 안전을 직접적으로 위협할 수 있습니다.

이러한 유출 사고에서 유출된 데이터의 특성을 자세히 살펴보면 불안한 추세를 발견할 수 있습니다. 의료 분야에서 발생하는 데이터 유출 사고의 대부분은 민감한 개인 정보, 병력 및 보험 데이터를 포함한 환자 정보와 관련이 있습니다. 이러한 추세는 사이버 위협에 대한 환자 데이터의 취약성을 반영할 뿐만 아니라 사이버 범죄 생태계에서 의료 데이터의 수익성이 높다는 점을 강조합니다. 의료 데이터 유출의 평균 비용이 1,010만 달러에 달하는 만큼, 그 재정적 영향은 엄청나며 다른 산업의 수치를 훨씬 능가합니다. 이러한 우려스러운 상황에서는 사이버 보안 위협과 의료 분야에 미치는 다각적인 영향에 대한 포괄적인 이해가 필요합니다. 의료 기관이 이 복잡한 디지털 환경을 탐색함에 따라 사이버 보안에 대한 사전 예방적이고 정보에 입각한 다층적 접근 방식의 필요성은 분명해졌습니다. 2024년까지 의료 업계는 기술적으로 발전된 전략을 통해 민감한 환자 데이터의 보호와 기밀성을 보장해야 할 뿐만 아니라 사이버 위협의 진화하는 특성을 인식해야 합니다.

새로운 위협 및 취약성

2024년이 다가오면서 의료 업계는 빠르게 진화하는 사이버 위협 환경에 직면하고 있습니다. 올해는 사이버 공격이 눈에 띄게 변화하고 있으며, 특히 소규모 의료 서비스 제공업체가 취약한 표적이 되고 있습니다. 이러한 기관은 강력한 사이버 보안 인프라가 부족한 경우가 많으며 사이버 범죄 활동의 최전선에 서 있는 경우가 많습니다. 의료기관이 보유하고 있는 데이터에는 민감한 환자 정보가 풍부하기 때문에 악용의 매력적인 표적이 될 수 있습니다. 최근 이러한 소규모 조직에 대한 사이버 공격이 증가함에 따라 즉각적이고 단호한 조치가 필요한 우려스러운 추세가 나타나고 있습니다.

동시에 커넥티드 기술에 대한 업계의 의존도가 높아지면서 사이버 위협에 대한 취약성도 높아졌습니다. 의료 환경에서 사물 인터넷(IoT) 디바이스의 통합은 엄청난 이점을 가져왔지만 심각한 취약점도 발생시켰습니다. 놀랍게도 병원에 연결된 50% 이상의 디바이스에는 오래된 소프트웨어와 기본 비밀번호 등 심각한 보안 위험이 있는 것으로 밝혀져 사이버 범죄자들의 쉬운 표적이 되고 있습니다. 의료 기관이 다양한 디지털 서비스를 외부 공급업체에 점점 더 의존하게 되면서 타사 위험 관리가 복잡해지면서 이러한 문제는 더욱 복잡해졌습니다.

이러한 취약점은 2024년에 영향을 미칩니다.의료 사이버 보안심각한 문제를 야기합니다. 이러한 취약점을 해결하려면 기존의 보안 조치를 뛰어넘는 전략적 접근 방식이 필요합니다. 여기에는 내부 보안 프로토콜을 강화하고, 의료 전문가를 정기적으로 교육하며, 타사 공급업체와 강력한 파트너십을 구축하는 것이 포함됩니다. 의료 기관은 진화하는 위협으로부터 민감한 환자 데이터를 보호하기 위해 기술적 요소와 인적 요소를 모두 통합한 총체적인 사이버 보안 솔루션의 우선순위를 정해야 합니다.

2024년에 접어들면서 의료 업계는 이러한 새로운 위협을 인식할 뿐만 아니라 이를 완화하기 위한 선제적인 조치를 취해야 합니다. 여기에는 최신 사이버 보안 기술 채택, 지속적인 경계 및 개선 문화 조성, 정기적인 감사 및 위험 평가 실시 등이 포함됩니다. 이를 통해 의료 서비스 제공업체는 점점 더 복잡하고 다양해지는 사이버 위협으로부터 운영을 더욱 효과적으로 보호할 수 있습니다.

사이버 보안 기술 개발

2024년은 의료 산업을 위한 사이버 보안의 기술 발전이 크게 도약하는 해입니다. 이러한 발전은 점진적인 발전 그 이상입니다. 이는 의료 기관이 사이버 위협을 방어하는 방식의 변화를 의미합니다. 이러한 변화의 핵심은 사이버 보안 환경을 재편하고 있는 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)의 통합입니다. 이러한 기술은 대량의 데이터를 분석하여 정교한 위협 탐지 기능을 제공하며, 기존 방법으로는 놓칠 수 있는 위험을 식별하는 경우가 많습니다. 그러나 정교한 사이버 공격에 악용될 위험도 있기 때문에 이러한 기술을 구현하는 데 어려움이 없는 것은 아닙니다. 인공 지능과 머신 러닝이 사이버 보안에 미치는 영향은 다방면에 걸쳐 있습니다. 반복적인 작업을 자동화하여 사이버 보안 전문가가 전략적 계획과 대응에 집중할 수 있게 해줍니다. 또한 이러한 기술은 의료 기관이 사이버 보안을 사후 대응에서 사전 예방으로 전환할 수 있도록 예측 인사이트를 제공합니다. AI와 머신러닝을 사용하여 보안을 강화하는 동시에 사이버 범죄자의 잠재적 악용 가능성을 줄이는 것은 최신 사이버 보안 전략의 섬세하지만 중요한 측면입니다.

또 다른 획기적인 발전은 제로 트러스트 보안 프레임워크의 채택이 증가하고 있다는 점입니다. 이러한 사이버 보안 사고의 패러다임 변화는 "절대 신뢰하지 말고 항상 확인하라"는 원칙을 따릅니다. 여기에는 권한이 부여된 사용자만 민감한 데이터와 시스템에 액세스할 수 있도록 엄격한 인증과 액세스 제어가 포함됩니다. 제로 트러스트 모델은 신뢰할 수 있는 네트워크의 개념을 없애고 달리 입증되지 않는 한 모든 사용자를 잠재적 위협으로 취급하기 때문에 내부자 위협과 데이터 유출의 위험을 최소화하는 데 특히 효과적입니다.블록체인기술은 의료 사이버 보안 분야에서도 큰 진전을 이루었습니다. 블록체인은 데이터 무결성과 보안을 보장하는 탈중앙화되고 변경 불가능한 원장 시스템을 제공하여 금융 거래를 보호하는 데 사용되는 것으로 잘 알려져 있습니다. 의료 분야에서는 환자 기록과 공급망 관리를 보호하고 새로운 수준의 투명성과 추적성을 제공하기 위해 블록체인을 도입하는 방안이 모색되고 있습니다. 이 기술은 의료 업계에서 데이터 유출과 사기를 크게 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

이러한 기술 발전은 의료 분야에서 보다 역동적이고 탄력적이며 정교한 사이버 보안 전략에 대한 광범위한 추세를 반영합니다. 사이버 위협이 계속 진화함에 따라 의료 기관이 데이터와 시스템을 효과적으로 보호하려면 이러한 첨단 기술을 통합하는 것이 중요합니다.

인공 지능 및 머신 러닝의 응용

2024년은 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 의료 사이버 보안 전략에 통합하는 데 중요한 이정표가 될 것입니다. 이러한 기술은 보조 도구에서 사이버 위협에 맞서 싸우는 핵심 요소로 변모하고 있습니다. 의료 사이버 보안에서 AI와 머신러닝의 역할은 위협 탐지를 강화하고 예측 분석을 제공하여 잠재적인 침해를 방지하는 두 가지입니다. 인공지능과 머신러닝은 의료 기관이 사이버 보안에 접근하는 방식을 혁신적으로 바꾸고 있습니다. 이러한 기술은 대규모 데이터 세트를 분석하고 사이버 위협을 나타내는 패턴을 식별함으로써 기존 방법을 훨씬 능가하는 수준의 탐지 기능을 제공합니다. 이러한 기능은 단 한 번의 침해가 광범위한 결과를 초래할 수 있는 업계에서 특히 중요합니다. 예를 들어, AI 알고리즘은 데이터 유출을 나타낼 수 있는 네트워크 트래픽의 이상 징후를 빠르게 식별하여 신속한 대응과 완화를 가능하게 합니다.

하지만 AI와 머신러닝을 사이버 보안에 통합하는 데에는 어려움이 따릅니다. 가장 큰 우려 중 하나는 사이버 범죄자들이 이러한 시스템을 악용할 가능성이 있다는 점입니다. 머신러닝을 사용하여 고도로 정교한 피싱 이메일을 제작하는 공격과 같은 고급 AI 기반 공격은 사이버 위협의 새로운 지평을 열었습니다. 이러한 현실은 사이버 보안에 AI를 사용하는 데 신중하고 균형 잡힌 접근 방식을 요구하며, 이러한 악용을 방지하기 위해 AI 시스템을 지속적으로 모니터링하고 업데이트하는 것이 중요하다는 점을 강조합니다. 의료 사이버 보안에서 AI와 머신러닝을 성공적으로 배포하려면 숙련된 사람의 감독도 필요합니다. 이러한 기술은 전례 없는 규모로 데이터를 처리하고 분석할 수 있지만, AI가 생성한 인사이트를 해석하고 적절한 대응을 구현하려면 사람의 전문 지식이 필수적입니다. 이는 AI 기술을 안전하고 효과적으로 활용하는 데 필요한 기술을 갖추기 위해 의료 IT 전문가에 대한 지속적인 교육과 개발의 필요성을 강조합니다.

2024년까지 AI와 머신러닝은 의료 기관의 사이버 보안 무기고에서 없어서는 안 될 도구가 될 것입니다. 위협 탐지를 강화하고 예측 인사이트를 제공하는 이들의 능력은 사후 대응에서 사전 예방적 사이버 보안 전략으로 패러다임의 전환을 의미합니다. 사이버 위협이 계속 진화함에 따라 민감한 환자 데이터를 보호하고 의료 시스템의 무결성을 유지하려면 AI와 머신러닝을 의료 사이버 보안에 전략적으로 통합하는 것이 중요합니다.

규제 환경 및 규정 준수 과제

2024년, 의료 업계는 진화하는 위협과 첨단 기술의 결합으로 점점 더 복잡해지는 사이버 보안 규제 환경에 직면하게 됩니다. 이러한 환경을 헤쳐 나가기 위해 의료 기관은 기존 규정을 준수할 뿐만 아니라 새로운 법률이 등장할 때마다 이에 적응해야 합니다. 건강 보험 통과 및 책임에 관한 법률(HIPAA)은 여전히환자 데이터 보호HIPAA의 초석. 그러나 진화하는 디지털 환경에 대응하여 HIPAA 규정에 대한 중요한 업데이트가 이루어졌습니다. 이러한 개정은 특히 전자 의료 기록 및 원격 의료 서비스의 광범위한 채택에 따라 환자 데이터 프라이버시를 강화하고 새로운 디지털 위협에 대처하기 위해 마련되었습니다. 의료 서비스 제공업체는 최신 규제 표준을 지속적으로 준수해야 하므로 이제 HIPAA 규정 준수를 위해서는 보다 역동적인 접근 방식이 필요합니다.

또한 FTC(연방거래위원회) 법의 범위가 확대됨에 따라 소비자 건강 정보의 광범위한 측면을 다루게 되었습니다. 의료 기관은 포괄적인 데이터 개인정보 보호 및 보안 프레임워크를 구성하는 HIPAA와 FTC법을 모두 준수해야 하는 이중의 과제를 해결해야 합니다. 여기에는 강력한 보안 조치 구현, 건강 데이터 사용에 대한 명확하고 기만적이지 않은 커뮤니케이션 유지, 중복되는 규정을 준수하는 것이 포함됩니다. 2024년 규제 환경은 또한 타사 공급업체에 대한 위험 관리의 중요성을 강조합니다. 외부 공급업체가 제공하는 디지털 서비스의 통합이 증가함에 따라 이러한 파트너십과 관련된 사이버 보안 위험을 관리하는 것이 중요합니다. 의료 서비스 제공업체는 철저한 검토, 지속적인 모니터링, 협업을 포함하는 효과적인 공급업체 위험 관리 프로그램을 구축하여 규정 준수와 다음을 보장해야 합니다.데이터 보안.

또 다른 새로운 규제 우선 순위는 인기와 필요성이 급증하고 있는 원격 의료 서비스입니다. 원격 의료 기술로 인해 발생하는 고유한 사이버 보안 문제를 해결하기 위해 HIPAA를 비롯한 기존 규정이 업데이트되고 있습니다. 원격 의료 서비스를 제공하는 의료 서비스 제공업체는 커뮤니케이션 채널 보안, 사용자 신원 확인, 업데이트된 의료 데이터 개인정보 보호 규정 준수를 우선순위로 삼아야 합니다. 이처럼 복잡한 규제 환경에서 의료 기관은 선제적으로 정보를 파악하고 있어야 합니다. 규제 변화를 파악하고, 그 영향을 이해하고, 규정 준수 전략에 투자하는 것은 2024년 데이터 개인정보 보호 및 보안의 복잡성을 헤쳐나가는 데 매우 중요합니다. 핵심은 환자 데이터 보호와 사이버 위협에 대한 의료 서비스 운영의 복원력을 모두 보장하는 유연하고 포괄적인 규정 준수 접근 방식을 채택하는 것입니다.

사이버 보안 인사이트: 의료 사례 연구

2024는 성공적인 전략과 주의 사항에 대한 중요한 인사이트를 제공하는 의료 사이버 보안의 여러 사례 연구를 제공합니다. 이러한 실제 사례는 의료 기관이 복잡한 사이버 보안 환경을 탐색하는 데 도움이 되는 중요한 학습 도구가 될 수 있습니다. 2024년 초에 주목을 받았던 주요 사례 중 하나는 대형 의료 서비스 제공업체에 대한 정교한 피싱 공격이었습니다. 최첨단 사이버 보안 조치를 취했음에도 불구하고 정기적인 직원 사이버 보안 인식 교육이 부족하여 보안 침해가 발생했습니다. 이 사고로 인해 수천 명의 환자 기록에 무단으로 액세스하여 금전적 손실뿐만 아니라 환자들의 신뢰도 약화되었습니다. 이 사례는 모든 직원을 대상으로 한 포괄적인 사이버 보안 교육의 중요성을 강조하고 기술만으로는 사이버 위협으로부터 보호할 수 없다는 점을 강조합니다.

이와 대조적으로 한 지역 병원 네트워크는 랜섬웨어 공격을 성공적으로 차단하여 사이버 보안에서 승리를 거두었습니다. 이 병원의 성공은 정기적인 시스템 업데이트, 강력한 방화벽, 효율적인 사고 대응 계획을 포함한 사전 예방적 사이버 보안 태도 덕분이었습니다. 이러한 준비와 신속한 대응으로 데이터 손실을 방지하고 병원 운영 중단을 최소화할 수 있었습니다. 이 사례는 기술적 방어와 준비된 사고 대응 프로토콜을 결합한 포괄적인 사이버 보안 접근 방식의 효과를 보여줍니다. 또 다른 통찰력 있는 사례 연구에는 서비스를 빠르게 확장하는 동안 완벽한 사이버 보안 표준을 유지한 원격 의료 서비스 제공업체가 포함되어 있습니다. 이 업체는 최신 규정 준수를 엄격하게 준수하고, 고급 데이터 보호 암호화 기술을 구현하고, 침해 시도의 징후를 지속적으로 모니터링함으로써 이를 달성했습니다. 사이버 보안 규정 및 기술 배포에 대한 선제적인 접근 방식은 전 세계 원격 의료 서비스 제공업체의 벤치마크를 설정했습니다.

이 2024년 사례 연구는 전 세계 의료 기관을 위한 주요 사례입니다. 의료 분야에서 효과적인 사이버 보안 전략을 수립하려면 지속적인 직원 교육, 규정 준수, 첨단 기술에 대한 투자, 사고에 신속하게 대응할 수 있는 준비가 필요하다는 것을 보여줍니다. 이러한 사례에서 얻을 수 있는 교훈은 경계, 대비, 지속적인 교육이 디지털 의료 분야에서 진화하는 위협에 대한 탄력적인 방어 체계를 구축하는 데 있어 핵심 요소라는 점입니다.

앞을 내다보세요:

2024년 이후의 의료 사이버 보안 예측: 2024년을 앞두고 있는 지금, 의료 업계에서 사이버 보안의 미래를 내다보고 고려하는 것이 중요합니다. 현재의 트렌드와 기술 발전을 바탕으로 의료 기관이 사이버 위협으로부터 보호하기 위한 전략적 방향을 설정하는 데 있어 몇 가지 예측이 눈에 띕니다.

사이버 방어에서 인공 지능과 머신 러닝의 중요성은 날이 갈수록 커지고 있습니다:인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 의료 사이버 보안에서 점점 더 중요한 역할을 하게 될 것입니다. 이러한 기술은 위협 탐지 기능을 향상시킬 뿐만 아니라 공격을 예방할 수 있는 예측 인사이트를 제공할 수 있습니다. 그러나 AI와 머신러닝이 사이버 보안 전략에 더욱 확고히 자리 잡으면서 의료 기관은 AI 기반 사이버 위협에 대처할 준비도 해야 합니다. 이를 위해서는 방어를 위해 AI를 활용하는 동시에 사이버 공격자의 잠재적인 AI 오용을 방지하는 이중 접근 방식이 필요합니다.

원격 의료 및 관련 사이버 위험의 확대:코로나19 팬데믹으로 인한 원격 의료 서비스의 확대는 계속될 것으로 예상됩니다. 그러나 이러한 성장에는 고유한 사이버 보안 문제도 수반됩니다. 의료 서비스 제공자는 원격 의료 플랫폼에 데이터 전송 보호, 사용자 인증, 진화하는 데이터 개인정보 보호 규정 준수에 중점을 둔 강력한 보안 프로토콜이 있는지 확인해야 합니다. 원격 의료에 특화된 포괄적인 개인정보 보호 및 보안 표준을 개발하는 것이 주요 초점 영역이 될 것입니다.

공급업체 위험 관리에 대한 집중도 증가:의료 기관이 다양한 디지털 서비스를 제공하기 위해 타사 공급업체에 점점 더 의존하게 되면서 관련 사이버 보안 위험을 관리하는 것이 더욱 중요해질 것입니다. 철저한 심사, 지속적인 모니터링, 규정 준수 및 보안을 보장하기 위한 협업 노력 등 효과적인 공급업체 리스크 관리가 중요합니다. 이를 위해서는 사이버 보안을 의료 서비스 제공업체와 공급업체가 공동으로 책임지는 보다 통합적인 접근 방식이 필요합니다.

규제 진화 및 규정 준수:의료 기관은 변화하는 규제 환경에 대응해야 하며, HIPAA 및 FTC 법과 같은 주요 법률이 업데이트될 것으로 예상됩니다. 이러한 변화를 파악하고 규정을 준수하는 것이 중요합니다. 조직은 이러한 규제 변화에 발맞추고 데이터 보호 및 규정 준수를 보장하기 위해 유연하고 포괄적인 전략을 채택해야 합니다.

선제적인 사이버 보안 태세:의료 사이버 보안의 미래에는 사후 대응이 아닌 사전 예방적 접근 방식이 점점 더 요구될 것입니다. 여기에는 고급 보안 조치 구현, 정기적인 사이버 보안 감사 실시, 조직 전반의 사이버 보안 인식 문화 조성이 포함됩니다. 의료 서비스 제공업체는 진화하는 사이버 보안 위협에 대비하기 위해 경계를 늦추지 않고 적응력을 갖춰야 합니다.

2024년 이후를 내다보는 이러한 예측은 의료 기관이 사이버 보안에 대한 경각심과 적응력, 미래 지향적 사고로 접근해야 할 필요성을 강조합니다. 목표는 분명합니다. 현재와 미래의 사이버 보안 과제를 해결할 수 있는 안전하고 탄력적인 의료 생태계를 조성하는 것입니다.

의료 산업 반영

2024년 의료 업계의 사이버 보안 환경을 되돌아보면서 몇 가지 주요 주제와 교훈을 발견했습니다. 올해는 민감한 환자 데이터를 보호하고 진료의 연속성을 보장하기 위한 강력한 사이버 보안 조치가 매우 중요하다는 점이 강조되었습니다. 사례 연구, 기술 발전, 규제 변화에서 얻은 인사이트는 의료 사이버 보안 환경이 역동적이며 그에 걸맞은 대응이 필요하다는 분명한 메시지를 강조합니다. 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML)과 같은 첨단 기술의 통합은 사이버 위협으로부터 의료 시스템을 보호하는 새로운 방법을 제공합니다. 그러나 이러한 기술 발전은 이러한 기술의 오용 가능성에 대한 인식 제고도 요구합니다. 첨단 도구를 활용하는 것과 악용을 방지하는 것 사이의 균형은 의료 사이버 보안 전문가들에게 여전히 주요 과제로 남아 있습니다.

원격 의료 서비스의 확대로 인해 환자들은 손끝으로 의료 서비스를 받을 수 있게 되었지만, 새로운 사이버 보안 문제도 발생했습니다. 이러한 디지털 플랫폼을 사이버 위협으로부터 보호하는 것은 필수적이며, 엄격하고 적응력 있는 맞춤형 보안 접근 방식이 필요합니다. 2024년에는 의료 기관이 변화하는 법률과 지침에 대처해야 하는 만큼 규제 준수 또한 주목받고 있습니다. 이러한 변화를 파악하고 규정을 준수하는 것은 법적 의무일 뿐만 아니라 환자 신뢰를 구축하고 환자 데이터를 보호하는 초석이 됩니다.

2024년 사례 연구는 사이버 보안 실패의 결과와 올바른 사이버 보안 전략을 실행했을 때의 승리를 강력하게 상기시켜 줍니다. 또한 지속적인 직원 교육, 정기적인 시스템 업데이트, 포괄적인 사고 대응 계획 등 사이버 보안에 대한 사전 예방적 접근 방식의 필요성을 강조합니다. 미래를 내다볼 때, 의료 사이버 보안의 여정은 진화하고 있는 것이 분명합니다. 2024년에 얻은 교훈은 향후 몇 년 동안 전략과 접근 방식을 형성할 것입니다. 환자 데이터를 보호하고 중단 없이 치료를 제공할 수 있는 안전하고 탄력적인 의료 환경을 보장한다는 목표는 분명하고 흔들림 없이 유지될 것입니다.

2024년 이후의 전망은 조심스럽게 낙관적입니다. 올바른 전략, 기술, 사고방식을 갖춘 의료 업계는 오늘날의 사이버 보안 문제를 견뎌낼 수 있을 뿐만 아니라 미래의 위협에 맞서 더욱 강력하고 탄력적인 조직으로 거듭날 수 있습니다.

인용하다

"의료 기관의 IT 보안에 대한 글로벌 설문 조사", 사이버 보안 및 인프라 보안 기관(CISA), 2024.

https: //www.cisa.gov/healthcare-cybersecurity

"의료 사이버 보안 통계 2024", 의료 IT 보안, 2024.

https: //www.healthitsecurity.com

"2024년 의료 분야 랜섬웨어 현황", Sophos Security, 2024.

https://www.sophos.com/en-us/security-news-trends/reports/state-of-ransomware

"2024년 의료 기관에 대한 새로운 사이버 위협", 사이버 보안 벤처스, 2024.

https: //www.cybersecurityventures.com/healthcare-cyber-threats

"의료 사이버 보안의 인공 지능과 머신 러닝", IBM Security, 2024.

https: //www.ibm.com/security/artificial-intelligence