AIOps : l’observabilité intelligente conduit à une meilleure réponse aux incidents
Il peut être difficile pour les responsables d’identifier et de corriger les vulnérabilités sur les réseaux informatiques de soins de santé hautement distribués, mais il est important de le faire, car même la plus petite vulnérabilité peut conduire à un incident de cybersécurité coûteux.
AIOps relève ce défi en collectant et en analysant de manière autonome des ensembles de données provenant d’environnements hybrides en temps réel. Il le fait grâce à un ensemble de capacités appelées MELT :
- Des mesures qui indiquent ce qui ne va pas avec le système
- Des événements traités via une résolution automatique, au lieu d’inonder les gestionnaires d’alertes
- Journaux pour aider à comprendre pourquoi le problème se produit
- Traces pour montrer où se situe le problème
Ces fonctionnalités offrent aux responsables informatiques une visibilité maximale sur les problèmes de sécurité et le contexte qu’ils peuvent utiliser pour ajuster les mesures de sécurité et prendre des mesures préventives. Avec ces informations en main, ils peuvent prendre des mesures immédiates sur les éléments hautement prioritaires pour garantir la protection des informations de santé et des informations personnelles des personnes.
Le rôle de l’IA dans l’AIOps
Comme son nom l’indique, l’IA est un élément fondamental de l’AIOps. En effet, l’IA et les technologies associées telles que l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel apportent une dimension supplémentaire à la pratique de la gestion et de la protection des données en permettant au système AIOps d’atténuer automatiquement et intelligemment les vulnérabilités actuelles et futures.
L’intégration de l’IA dans les processus de protection des données et de surveillance du réseau crée un moyen plus proactif et dynamique de protéger les informations des patients. En effet, dans de nombreux cas, le système peut automatiquement réagir et atténuer les vulnérabilités sans nécessiter d’intervention humaine, ce qui fait gagner du temps aux professionnels de l’informatique du secteur de la santé tout en protégeant efficacement les données sur le réseau distribué. L’apprentissage automatique collecte et analyse chaque incident et chaque réponse pour « apprendre » comment gérer la prochaine vulnérabilité, ce qui conduit à des flux de travail d’atténuation améliorés et à une résolution plus rapide des incidents.
Associer l’AIOps à l’observabilité
Le potentiel de l’AIOps est véritablement réalisé lorsqu’il est associé à un processus appelé observabilité, un processus qui n’est pas sans rappeler la surveillance du réseau. Mais alors que la surveillance du réseau se concentre sur des aspects particuliers d’un réseau, l’observabilité offre une vue dégagée sur l’ensemble de l’environnement.
En appliquant l’observabilité, les équipes informatiques du secteur de la santé peuvent surveiller et évaluer de manière proactive leurs environnements multicloud sans être inondées d’alertes. Ils peuvent hiérarchiser les problèmes potentiels et y répondre plus rapidement.
Associer l’observabilité à l’AIOps permet d’obtenir un fonctionnement plus intelligent et plus efficace. AIOps s’exécute en arrière-plan, observant en permanence les mouvements de données, les interactions entre les applications et les appareils, et bien plus encore. Les signaux d’alarme, notamment les vulnérabilités et les goulots d’étranglement, sont automatiquement identifiés et corrigés. Grâce à une observation continue, le système AIOps devient plus intelligent, au point de pouvoir prédire les ralentissements du réseau et les problèmes pouvant entraîner une faille de sécurité, comme la compromission des données des patients.
L’AIOps n’est pas seulement une option idéale pour les organismes de santé nationaux et locaux. Les agences fédérales – telles que le ministère de la Santé et des Services sociaux, qui collecte et héberge des données sur des millions d’Américains et sur plus de 2 000 maladies et problèmes de santé – peuvent également en bénéficier.
En bref, presque n’importe quel organisme de santé, à n’importe quel niveau, peut utiliser l’AIOps pour répondre aux exigences HIPAA avec un minimum d’effort humain. En effet, il s’agit peut-être de la méthode la plus efficace et la plus complète disponible pour protéger les données des patients.
