Comment les organisations de santé peuvent-elles créer de la confiance auto-confidentielle et sécuriser les réseaux informatiques?
Dans les soins de santé, l’organisation se concentre sur la visibilité des flux de travail opérationnels et cliniques pour prévenir les fonctions et garantir leurs réseaux contre les menaces. Rester en ligne 24/7 est essentiel et la panne pourrait entraîner une perte financière et affecter les soins aux patients.
Les systèmes de santé ont des centaines d’applications de surveillance dans plusieurs environnements, notamment le réseau, les serveurs, le stockage et le cloud. Les outils d’observabilité qui incluent IBM Instana et la conceptibilité du cloud peuvent fournir la visibilité nécessaire dans les systèmes de réseau médical.
“Les outils d’observabilité offrent une visibilité unifiée dans la convergence des flux de travail opérationnels et cliniques et peuvent aider les organisations de santé à optimiser la prestation de soins en collectant des données sur le comportement des données”, a déclaré Patrick Lin, vice-président directeur et directeur général de Splunk, Cisco.
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Le réseau d’auto-confidence peut protéger l’heure des applications critiques. Dans les soins de santé, cela pourrait signifier des installations de surveillance des patients; La vie du patient pourrait être en jeu, si le système tombe, explique Bill Lobig, vice-président pour l’automatisation de l’automatisation IBM.
Lobig dit que les outils de visibilité peuvent comprendre l’interconnexion des systèmes et des points de terminaison réseau et surveiller les transactions et les appels de l’API. Lorsque les prestataires de santé surveillent les signes vitaux des patients, les dirigeants informatiques doivent surveiller la santé et la trier du réseau, lorsqu’il y a des problèmes, ajoute-t-il.
“Sachant qu’il existe des vulnérabilités ou non et étant capables de quarantaines ou de prendre des mesures dans des endroits critiques, il existe un excellent moyen d’aider les applications de santé”, explique Lobig.
L’organisation des soins de santé fait face à l’observabilité
Dans les organisations médicales, la visibilité est souvent modifiée et son propre vendeur, ce qui limite la capacité des systèmes de santé à obtenir une visibilité car ils doivent compter sur leurs vendeurs pour maintenir des accords au niveau du service (SLA). Les systèmes de support segmentés conduisent à “l’effet en cascade de l’inefficacité”, explique Lin.
“Sans gestion centralisée, qui sont assurées par des outils et du langage communs, deux opposés, mais comme des résultats indésirables apparaissent: la propriété excessive ou le manque de propriété avant les problèmes”, dit-il.
Les organisations de santé peuvent maintenir leurs partenaires et vendeurs responsables de leurs esmes en utilisant le niveau de code et les combiner avec des protocoles d’application et de matériel, de surveillance de la piste de réseau et de surveillance proactive des réseaux privés et publics, LINS.
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AIOPS aide les systèmes médicaux à faire face à la fatigue d’avertissement
Les alertes de fatigue sont un autre défi pour maintenir un réseau indépendant et les prestataires de soins de santé ne manquent pas d’avertissements. L’AIOPS ou l’intelligence artificielle pour les opérations informatiques permet aux organisations médicales de préférer les avertissements importants, explique Lin.
“Par exemple, l’incorporation de l’IA dans les outils de visibilité peut aider à définir des alertes et à réduire les faux positifs en créant des lignes de base dynamiques en utilisant des données historiques”, a-t-il déclaré, ajoutant que les systèmes médicaux peuvent ensuite regrouper les événements pour maintenir la visibilité et les préférences de ce qu’il faut regarder en premier.
L’AIOP permet aux systèmes médicaux de s’auto-alimenter en utilisant l’IA et l’apprentissage automatique pour détecter les problèmes et résoudre les problèmes sans perturbation. De plus, les agents d’IA tels que les agents de protocole et les agents métriques peuvent être corrélés et combiner des problèmes de réseau. Plutôt que des personnes chargées d’identifier les causes profondes des problèmes informatiques, la technologie ML et les grandes langues peuvent désormais trier les données et trouver des problèmes dans le protocole et les fichiers d’auto-gravité, explique Lobig.
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Stratégies clés pour maintenir la visibilité et la sécurité
Pour créer des réseaux informatiques confidentiels et sécurisés, les organisations doivent accepter “la confiance mais vérifier” l’accès, recommande la ligne. (Zero Trust, qui est régie par l’approche “jamais fiable, toujours vérifiée”, est une alternative à “la confiance mais la vérification”.)
Il recommande aux organisations de santé interrogées avec des fournisseurs en fonction des données dans le cadre du modèle d’observation. COE est un groupe qui fournit un cadre pour effectuer et maintenir l’observabilité. Il aide à gérer les choses par des explications des règles et des normes de standabilité, telles que ce qui doit être observé et comment observer. COE fournit également des instructions sur les outils de visibilité à utiliser.
La télémétrie ouverte crée un cadre uniforme pour les données télémétriques et l’automatisation des processus, des scripts et des outils pour améliorer l’efficacité opérationnelle et réduire les temps d’arrêt. Il ouvre la collecte de données, qui est souvent propriétaire et difficile à gérer, explique Lobig. De plus, les outils d’observabilité utilisent la télémétrie pour obtenir des informations contextuelles sur l’où le problème provient du réseau.
LOBIG recommande d’utiliser des outils de gestion de la vulnérabilité pour permettre aux organisations de distinguer les alertes faussement positives qui apparaissent de nombreux outils de balayage, cadrans et boutons, dit-il.
Les bases de données de gestion de la configuration offrent une visibilité en permettant aux organisations médicales de surveiller les installations telles que les chariots médicaux connectés au réseau et de savoir si l’appareil dort longtemps.
Les équipes de sécurité (SECOPS) et les équipes ITOPS peuvent utiliser une plate-forme uniforme pour partager des données pour détecter les incidents avant qu’ils n’arrivent à un essieu plus rapide de menaces. La détection des incidents permettra auparavant des systèmes médicaux plus résistants, explique Lin.
