病院のOTセキュリティ対策を強化するための医療機器の安全性に関する製造者開示声明 (MDS2) の体系的な評価 - 学んだ教訓

科学分野:

• サイバーセキュリティ
• 医療機器のセキュリティ
• 医療情報学

背景:

• 病院における接続医療機器は,重要な運用技術 (OT) セキュリティの課題を提示しています.
• 医療機器のセキュリティに関する製造者開示書 (MDS2) には貴重なデータが含まれていますが,サイバーセキュリティでは十分に活用されていません.
• 既存の研究では,医療機器のセキュリティを 体系的に評価するためのスケーラブルな方法がない.

研究 の 目的:

• MDS2文書とセキュリティホワイトペーパーを分析し,デバイス通信インターフェースとセキュリティ構成に関する構造化されたデータを抽出します.
• リスク評価と潜在的なLarge Language Model (LLM) アプリケーションのための機械で読み取れるデータセットを作成します.
• 人工知能ベースのサイバーセキュリティーワークフローに 構造化されたデータを活用する可能性を評価する.

主な方法:

• 209のMDS2文書と161のセキュリティホワイトペーパーを分析した.
• ポート,プロトコル,保護措置に関する構造化された情報を 52,000 以上の質問と答えのペアから抽出しました.
• パーシングと検証のカスタマイズされたルーチンを開発し,データを機械で読み取れる形式に変換し,OCRエラーとフォーマット不一致に対処しました.

主要な成果:

• 共通の (HTTPS,DICOM,RDP) および独自のプロトコルを含む367の異なるポートを特定しました.
• 約40%のデバイスが 20 以上のポートを使用しており,大きな攻撃面を示しています.
• クラスタリング,ベンダー/バージョン比較,およびSBOMと構成データによるLLM統合に適した統合された構造化されたデータセットを作成しました.

結論:

• 構造化されたデータセットは,モデルトレーニングなしに,AIベースのOTセキュリティワークフローを向上させることができます.
• サイバーセキュリティの改善のため,標準化された,機械で読める製造者データの必要性を強調しています.
• 病院のサイバーセキュリティ対策の 自動化,比較性,スケーラビリティの向上を 支援しています