Cybersecurity in The Health Sector in The Reality of Artificial Intelligence, And Information Security Conceptually
Notice bibliographique
Résumé
Healthcare service delivery, especially in terms of safeguarding personal data, requires ensuring the confidentiality of information. In this regard, establishing cybersecurity systems that ensure information security is highly necessary. The rapid advancement of technologies increases the likelihood of cyberattacks, and particularly, AI-supported threats can cause serious harm in service delivery. In the current era, attacks not only come from humans but also from AI tools, posing threats to information security. Considering that AI technology is expected to further advance in the future, it's evident that this technology could become even more menacing. This is especially pertinent to the healthcare sector. Cyberattacks can lead to breaches in healthcare system data and disrupt service delivery to the extent of paralyzing the healthcare system. Our study, which includes case examples, is a compilation-type research. Within the scope of our research, searches were conducted using the keywords healthcare sector, information security, and cybersecurity on Google Scholar and Web of Science. The most current topic headings intersecting information security with the healthcare sector were examined based on the articles found on the subject. Our study evaluates the following topics in order: information and cyber security concepts, cyber threats and public services, electronic health records and security, major cyber-attacks in the health sector, why healthcare data is attractive for cyberattacks, information security in the artificial intelligence era, and information security policies for Türkiye and other countries in the world. Ransomware holds a significant place among cyberattacks. Therefore, users within the healthcare system are advised to pay particular attention to this issue. Attacks generally occur via email, starting with enticing the user into a cyber-threat through email. Artificial intelligence can also be used to get rid of such spam mails. Hence, it is strongly recommended that users in the healthcare sector undergo training on this matter. These trainings should be conducted regularly and continuously, with the institution's IT center offering an institutional approach in this regard.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».