Опубликовано сен 2025
Поделиться
Кибератаки на системы здравоохранения больше не единичные случаи, а растущая глобальная угроза. Больницы, когда-то считавшиеся убежищами, теперь действуют на цифровом поле боя, где злоумышленники атакуют критически важные системы ради прибыли, сбоев или даже геополитического влияния. Работая хирургом в Национальной службе здравоохранения Великобритании (NHS) и аспирантом Имперского колледжа Лондона, я своими глазами наблюдал, насколько хрупким является баланс между технологиями, безопасностью пациентов и непрерывностью оказания услуг.
Уязвимость здравоохранения неоднократно выявлялась. Исторический прецедент был создан в 2017 году атакой вируса-вымогателя WannaCry, которая нарушила работу всей Национальной службы здравоохранения (NHS). Совсем недавно атака вируса-вымогателя Synnovis привела к закрытию патологоанатомических служб на юго-востоке Лондона и стала первой смертью пациента в NHS, непосредственно связанной с кибератакой. Тем временем, кибератака на Ascension в 2024 году нарушила работу медицинских учреждений в 19 штатах США. Ещё более серьёзным был взлом Change Healthcare, дочерней компании UnitedHealth Group, который приостановил выставление счетов и обработку рецептов по всей стране, а экономический ущерб оценивается почти в 2,5 миллиарда долларов. Кибератака 2021 года на Ирландскую службу здравоохранения (HSE) привела к остановке ее ИТ-систем на несколько недель, что обошлось в 100 миллионов евро на восстановление и вызвало огромные задержки в обслуживании. А в 2020 году атака программой-вымогателем на Университетскую клинику Дюссельдорфа в Германии привела к смерти пациента, что стало одним из первых известных случаев летального исхода, связанного с киберинцидентом.
Эти примеры подчёркивают важную истину: здравоохранение — привлекательная и ценная цель, однако планирование её устойчивости часто отстаёт от других критически важных секторов, таких как финансы или энергетика. В отличие от этих отраслей, больницы не могут просто «закрыть» системы для модернизации или тестирования; жизненно важная помощь должна продолжаться, часто в условиях экстремальных ограничений.
В результате инициативы в области кибербезопасности в Национальной службе здравоохранения (NHS) стали уделять всё больше внимания. Недавно избранное лейбористское правительство Великобритании предложило законопроект о кибербезопасности и устойчивости, направленный на укрепление критически важной цифровой инфраструктуры страны, включая службы здравоохранения. Эти события свидетельствуют о растущем признании киберуязвимости NHS на самом высоком уровне власти.
В этом контексте мое исследование посвящено изучению устойчивости киберфизических систем (КФС) в здравоохранении и изучению вопроса: если кибератака выводит из строя одно устройство или компонент КФС, как этот сбой может каскадно распространиться на взаимосвязанное оборудование больницы и какие последствия это будет иметь для безопасности пациентов?
Системы кибербезопасности (CPS) в инфраструктуре здравоохранения объединяют цифровые вычисления, сетевые технологии и физические медицинские устройства в тесно связанную экосистему, поддерживающую уход за пациентами. Примерами служат сетевые инфузионные насосы, хирургические роботы и системы дистанционного мониторинга пациентов, где как программное обеспечение, так и физические компоненты должны работать безупречно для обеспечения безопасности и эффективности.
В своей докторской диссертации я моделирую устойчивость служб
Национальной службы здравоохранения (NHS) к кибератакам, отображая
каскадное распространение сбоев по клиническим, инфраструктурным и
логистическим уровням. Это включает в себя построение модели байесовской
сети
для количественной оценки путей риска, выявления отдельных точек отказа
и тестирования стратегий вмешательства. Устойчивость — это не только
быстрое восстановление систем; это обеспечение непрерывности основных
функций, таких как экстренные операции, интенсивная терапия и
диагностика, даже при сбоях в работе цифровых систем. Более того,
необходимо извлекать уроки, чтобы система могла возобновить свою работу
после сбоя с более высокой производительностью по сравнению с
доаварийной.
Мой подход использует вероятностное моделирование, например, причинно-следственный байесовский вывод, для имитации сценариев «что, если». Идея заключается в вычислении как вероятности различных типов сбоев, так и потенциальных косвенных последствий для сети систем. Это позволяет нам оценить не только вероятность выхода устройства из строя в результате кибератаки, но и то, как этот сбой может повлиять на экосистему и в конечном итоге повлиять на пациентов.
Мои руководители из Имперского колледжа Лондона, доктор Мирей Эль-Хадж, доктор Сайра Гафур и доктор Хосе Эскрибано, обладают опытом в области кибербезопасности в здравоохранении, системного моделирования и математики. Вместе мы стремимся создать инструмент, который фонды и политики Национальной службы здравоохранения смогут использовать для принятия более обоснованных решений о распределении ресурсов, закупке устройств и планировании действий в чрезвычайных ситуациях.
Актуальность очевидна. Кибератаки на здравоохранение становятся всё более частыми, масштабными и сложными. Финансовые затраты огромны, но человеческие потери неисчислимы. Моя цель — разработать научно обоснованные стратегии, основанные на вероятностном подходе к киберфизическим рискам, не просто блокируя устройства и ИТ-системы, но и моделируя, как нарушения распространяются по всем путям оказания медицинской помощи, уделяя первостепенное внимание безопасности пациентов. Рассматривая устойчивость в контексте клинических приоритетов и демонстрируя, как вероятностное моделирование может помочь в принятии решений об инвестициях в средства защиты, эта работа может способствовать более активному участию врачей и согласованности действий технических команд и руководства медицинских учреждений. Важным направлением моей работы в будущем, которое предполагается, является стратегическое внедрение байесовских моделей вывода. Эти передовые статистические фреймворки будут играть важную роль в обучении сложных моделей для анализа и интерпретации огромных наборов данных, особенно в области киберфизических нарушений. Это важнейшее применение распространяется на различные секторы, с особым акцентом на медицину и здравоохранение.
Используя предсказательную силу байесовского вывода, эти модели смогут выявлять закономерности, обнаруживать аномалии и прогнозировать потенциальные уязвимости в сложных киберфизических системах. Информация, полученная в результате такого анализа, будет иметь решающее значение для принятия более обоснованных решений. В контексте медицины и здравоохранения это означает усовершенствование протоколов безопасности медицинских устройств, данных пациентов и критически важной инфраструктуры. Способность прогнозировать и минимизировать киберфизические угрозы обеспечит безопасность пациентов, целостность данных и бесперебойное предоставление основных медицинских услуг, тем самым укрепляя устойчивость этой жизненно важной области.
Это исследование посвящено как устойчивости, так и кибербезопасности. Речь идет о признании того, что в XXI веке безопасность пациентов зависит как от хирургов, так и от обслуживающего персонала, как от анестезиологов, так и от алгоритмов, и что обеспечение безопасности киберфизических систем должно начинаться с вопроса: «Что обеспечивает безопасность наших пациентов?», а не только с вопроса: «Что обеспечивает бесперебойность работы наших систем?» Извлекая уроки из неудач и успехов прошлого и объединяя клинические знания с моделированием киберрисков, мы можем создать систему здравоохранения, готовую противостоять цифровым штормам будущего.