Die versteckten Kosten von False Positives in der Healthtech-Sicherheit

Wenn wir heute über das Gesundheitswesen sprechen, lässt sich Anwendungssicherheit nicht außer Acht lassen. Da Gesundheitsdienstleister zunehmend auf digitale Lösungen für die Patientenversorgung setzen, entsteht eine Flut an Gesundheitsdaten, deren Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit geschützt werden müssen. Es geht nicht nur darum, Informationen auf irgendeinem Server sicher aufzubewahren. Jede Interaktion und jede Datenübertragung muss höchsten Sicherheitsstandards entsprechen und zugleich eine erstklassige Patientenversorgung ermöglichen.

Das Gesundheitswesen steht als Branche jedoch vor besonderen Herausforderungen. Moderne Anbieter nutzen ein weitreichendes Netzwerk miteinander verbundener Geräte und Systeme – von elektronischen Patientenakten und Diagnosegeräten bis hin zu integrierten Plattformen für das Versorgungsmanagement. Jeder Verbindungspunkt in diesem komplexen Ökosystem kann eine neue Schwachstelle eröffnen.

Zusätzlich zu dieser ohnehin schwierigen Lage entwickeln Cyberkriminelle ihre Methoden ständig weiter und setzen auf modernste Technologien wie KI, Telemedizin und mobile Gesundheits-Apps. Es steht enorm viel auf dem Spiel. Ein einziger Systemausfall oder eine Datenschutzverletzung kann finanzielle und Reputationsschäden verursachen und sich unmittelbar auf die Versorgung und Sicherheit von Patientinnen und Patienten auswirken.

Herausforderungen durch hohe False-Positive-Raten

Um technologische Dienstleistungen sicher bereitzustellen, setzen Teams eine Vielzahl von Tools ein und sammeln große Datenmengen. Sicherheitsteams nehmen diese Daten auf und verarbeiten sie. Dabei kann es jedoch passieren, dass eine harmlose Aktion fälschlicherweise als Bedrohung eingestuft wird – ein False Positive. Diese Fehlidentifikation löst eine Sicherheitsuntersuchung aus, bindet wertvolle Ressourcen und lenkt von tatsächlichen Bedrohungen ab, wodurch die gesamte Sicherheitslage gefährdet werden kann. In Bereichen wie dem Gesundheitswesen, in denen die Entwicklerressourcen ohnehin knapp sind, kann der zusätzliche Aufwand für zahlreiche False Positives die Produktivität erheblich beeinträchtigen. Hier kommt es entscheidend auf die Präzision KI-gestützter Sicherheitsanalysen an.

Die Folgen von False Positives

False Positives in Sicherheitssystemen sind mehr als nur lästig: Sie binden erhebliche Ressourcen und beeinträchtigen sowohl die Arbeitsmoral als auch die finanzielle Situation von Healthtech-Unternehmen.

Die Untersuchung von False Positives kostet Entwickler- und Sicherheitsteams viel Zeit und Aufmerksamkeit. Jedes falsche Warnsignal muss überprüft werden, um sicherzustellen, dass keine echte Bedrohung dahintersteckt. Dadurch fehlen Ressourcen für tatsächliche Sicherheitsprobleme und Entwicklungsaufgaben. Das kann wichtige Updates und notwendige Sicherheitsmaßnahmen verzögern und Healthtech-Systeme anfälliger für echte Cyberbedrohungen machen.

Häufige False Positives können zu erheblichen Spannungen zwischen Entwicklungs- und Sicherheitsteams führen. Die Produktivität sinkt oft, wenn Teams mehr Zeit damit verbringen, Fehlalarme zu entkräften, als sich auf ihre zentralen Entwicklungs- und Sicherheitsaufgaben zu konzentrieren. Werden Mitarbeitende ständig durch False Positives unterbrochen, kann mit der Zeit Alarmmüdigkeit entstehen: Sie stumpfen gegenüber Benachrichtigungen des Sicherheitssystems ab. Dadurch steigt das Risiko, echte Bedrohungen zu übersehen. Unentdeckte Sicherheitsverletzungen könnten schwerwiegende Folgen für den Datenschutz und die Sicherheit von Patientinnen und Patienten haben.

False Positives beeinträchtigen die Effizienz

Die durch Untersuchungen von False Positives verschwendete Zeit wiegt angesichts des Fachkräftemangels im Healthtech-Bereich noch schwerer. Fast die Hälfte aller Gesundheitsorganisationen gibt an, mit einem IT-Fachkräftemangel konfrontiert zu sein. Wenn nicht genügend Mitarbeitende zur Verfügung stehen, um alle Sicherheitsaufgaben effektiv zu bewältigen, ist ein sinnvoller Einsatz der vorhandenen personellen Ressourcen entscheidend.

False Positives erschweren diese Ressourcenverteilung jedoch. Sie verursachen unnötige Arbeit und zwingen qualifizierte Sicherheitsexpertinnen und -experten dazu, Warnmeldungen ohne tatsächliche Bedrohung zu überprüfen und zu verwerfen, statt sich mit echten Schwachstellen und anderen produktiven Aufgaben zu befassen.

Zusätzlich erschwert wird die Personalsituation dadurch, dass Sicherheitsexpertinnen und -experten in dieser Branche sowohl über fundierte Kenntnisse technischer Cybersicherheitsmaßnahmen als auch über die geltenden Vorschriften wie die HIPAA-Compliance verfügen müssen. Diese Anforderungen machen ihre Zeit besonders wertvoll. False Positives halten hoch qualifizierte Fachkräfte davon ab, ihr Spezialwissen dort einzusetzen, wo sie viel bewirken können – etwa bei der Verbesserung des Datenschutzes oder der Entwicklung neuer Methoden, um Patientendaten vor neuen Bedrohungen zu schützen.

Strategien zur Reduzierung von False Positives

Fortschrittliche Strategien und KI-gestützte Tools sind entscheidend, um False Positives in der Healthtech-Sicherheit zu reduzieren. Dazu braucht es weniger False Positives durch kontextbezogene Scan-Tools, die den spezifischen Betriebskontext von Healthtech-Anwendungen verstehen. So sinkt die Wahrscheinlichkeit deutlich, dass harmlose Aktivitäten als Bedrohungen eingestuft werden.

Sicherheitsumgebungen und Bedrohungslagen entwickeln sich ständig weiter. Deshalb verlieren Tools, die früher effektiv waren, mit der Zeit an Wirkung. Regelmäßige Updates und Feinabstimmungen sind nötig, damit sie dauerhaft möglichst effektiv bleiben. Bei regelmäßig aktualisierten Tools treten seltener False Positives auf, da sie an aktuelle sichere Programmierpraktiken und Compliance-Anforderungen angepasst werden.

Eine Lösung im Healthtech-Bereich implementieren

Wirksame Lösungen zur Reduzierung von False Positives im Healthtech-Bereich setzen voraus, dass robuste Sicherheitsmaßnahmen von Anfang an in den Entwicklungslebenszyklus integriert werden – ein Ansatz, der als DevSecOps bekannt ist. So wird Sicherheit nicht erst nachträglich berücksichtigt, sondern ist ein grundlegender Bestandteil des Entwicklungsprozesses. Schwachstellen lassen sich dadurch frühzeitig erkennen und beheben. 

KI und maschinelles Lernen können diese Maßnahmen ebenfalls verbessern, indem sie große Datenmengen analysieren und Muster sowie Anomalien erkennen, die Menschen möglicherweise entgehen. KI-Systeme können im Laufe der Zeit lernen, echte Bedrohungen von harmlosen Anomalien zu unterscheiden, die False-Positive-Rate zu senken und die Erkennungsgenauigkeit deutlich zu verbessern. Mit diesen fortschrittlichen Tools können Healthtech-Unternehmen sicherstellen, dass ihre Anwendungen leistungsfähig und sicher sind, das Vertrauen der Nutzerinnen und Nutzer erhalten und sensible Daten schützen.

Healthtech-Entwicklung mit Snyk API & Web schützen

Snyk API & Web, ein wichtiger Bestandteil der Snyk AI Trust Platform, hilft Healthtech-Unternehmen, ihre Anwendungen gegen Cyberbedrohungen zu schützen. Die Lösung integriert KI-gestützte Sicherheitstests über den gesamten SDLC hinweg und passt damit ideal zu den DevSecOps-Prinzipien. Sicherheit wird so nicht einfach nachträglich ergänzt, sondern ist von den frühesten Entwicklungsphasen an ein grundlegender Bestandteil. Das ermöglicht gründlichere und effizientere Testprozesse.

Snyk API & Web berücksichtigt, dass sich Cyberbedrohungen ständig weiterentwickeln. Deshalb aktualisieren wir unser Sicherheitstest-Tool regelmäßig, damit es auf die neuesten Sicherheitslücken und Bedrohungen reagieren kann. Dieser proaktive, KI-gestützte Ansatz hält unsere Testprozesse relevant und reduziert False Positives deutlich – für effizientere Sicherheitsabläufe insgesamt.

Darüber hinaus ist die Unterstützung von automatisierten und kontinuierlichen Sicherheitstests innerhalb von CI/CD-Pipelines durch Snyk API & Web entscheidend für Healthtech-Unternehmen, die niedrige False-Positive-Raten und eine hohe Testgenauigkeit erreichen möchten. Dank dieser kontinuierlichen Funktion werden Ihre Anwendungen in Echtzeit fortlaufend auf die neuesten Bedrohungen geprüft. So können Sie schnell auf Veränderungen reagieren und Ihre kritischen Gesundheitsdaten wirksam schützen.

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