nsights and trends in cybersecurity breaches in a health and human services department.
DOI:
https://doi.org/10.62465/rti.v2n2.2023.55Keywords:
Ciberseguridad, clustering, análisis de patrones, evolución temporal, Entorno Virtual de AprendizajeAbstract
In this cybersecurity analysis focused on the healthcare sector, the prominence of HCA Healthcare as a leader in infractions is highlighted, underscoring the critical need to strengthen cybersecurity measures. The diversity of attack vectors, particularly on network servers, emphasizes the critical importance of addressing cybersecurity risks and vulnerabilities in the management of physical documents. The uneven distribution of infractions among entities underscores the urgency of improving cybersecurity in healthcare providers, leading with 562 cases. The temporal evolution reveals a continuous increase in incidents, reaching 539 in 2023, emphasizing the need for robust data protection measures. The analysis of temporal trends highlights the prevalence of "Hacking/IT" and unauthorized access, providing key insights for proactive cybersecurity strategies. In summary, this technical study underscores the critical importance of enhancing cybersecurity in the healthcare sector, addressing specific attack vectors, and emerging trends to mitigate future risks.Downloads
References
Bharadwaj, Prakash, K. B., & Kanagachidambaresan, G. R. (2021). Pattern recognition and machine learning. Programming with TensorFlow: Solution for Edge Computing Applications, 105-144. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-57077-4_11
Bokan, B., & Santos, J. (2021, April). Managing cybersecurity risk using threat based methodology for evaluation of cybersecurity architectures. In 2021 Systems and Information Engineering Design Symposium (SIEDS) (pp. 1-6). IEEE. DOI: https://doi.org/10.1109/SIEDS52267.2021.9483736
Cando-Segovia, M. R., & Chicaiza, R. P. M. (2021). Prevención en ciberseguridad: enfocada a los procesos de infraestructura tecnológica. 3 c TIC: cuadernos de desarrollo aplicados a las TIC, 10(1), 17-41. DOI: https://doi.org/10.17993/3ctic.2021.101.17-41
Chang, J. E. A. (2020). Análisis de ataques cibernéticos hacia el Ecuador. Editora Adjunta, 2, 18.
Fernández Khatiboun, A. (2018). Machine Learning en Ciberseguridad.
Guaña-Moya, J., Sánchez-Zumba, A., Chérrez-Vintimilla, P., Chulde-Obando, L., Jaramillo-Flores, P., & Pillajo-Rea, C. (2022). Ataques informáticos más comunes en el mundo digitalizado. Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, (E54), 87-100.
Hernández, E. F. T., Canizales, R. R., & Páez, A. V. (2021). La importancia de la ciberseguridad y los derechos humanos en el entorno virtual. Misión Jurídica, 14(20), 142-158. DOI: https://doi.org/10.25058/1794600X.1912
Hirare, C. S. (2017). Ciberseguridad. Presentación del dossier. URVIO Revista Latinoamericana de Estudios de Seguridad, (20), 8-15.
Moya, J. G. (2023). La importancia de la seguridad informática en la educación digital: retos y soluciones. RECIMUNDO: Revista Científica de la Investigación y el Conocimiento, 7(1), 609-616. DOI: https://doi.org/10.26820/recimundo/7.(1).enero.2023.609-616
Nicol, D. M. (2020). The Value of Useless Academic Research to the Cyberdefense of Critical Infrastructures. IEEE Security & Privacy, 18(01), 4-7. DOI: https://doi.org/10.1109/MSEC.2019.2951835
Ogunleye, J. O. (2021). The Concept of Data Mining. In Data Mining-Concepts and Applications. IntechOpen.
Quezada Herrera, B. S., & León Yaguana, D. M. (2022). Revisión sistemática de la literatura relacionada con ciberseguridad apoyada con analisis de Big Data para actividades de red Team (Bachelor's thesis).
Timarán Pereira, S. R., Hernández Arteaga, I., Caicedo Zambrano, J., Hidalgo Troya, A., & Alvarado Pérez, J. C. (2016). Descubrimiento de patrones de desempeño académico.
Tsirintanis, K., Azzurro, E., Crocetta, F., Dimiza, M., Froglia, C., Gerovasileiou, V., ... & Katsanevakis, S. (2022). Bioinvasion impacts on biodiversity, ecosystem services, and human health in the Mediterranean Sea. Aquatic Invasions, 17(3), 308-352. DOI: https://doi.org/10.3391/ai.2022.17.3.01
Vishwakarma, G. K., Paul, C., Hadi, A. S., & Elsawah, A. M. (2023). An automated robust algorithm for clustering multivariate data. Journal of Computational and Applied Mathematics, 429, 115219. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cam.2023.115219
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2023 Jean Carlos Almeida, Joselyn Vergara Loor, Xavier Muñoz Pisco, Javier Guaña-Moya4
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Los autores/as que publiquen en esta revista aceptan las siguientes condiciones:
- Los autores/as conservan los derechos de autor y ceden a la revista el derecho de la primera publicación, con el trabajo registrado con la licencia de atribución de Creative Commons 4.0 (CC BY), que permite a terceros utilizar lo publicado siempre que mencionen la autoría del trabajo y a la primera publicación en esta revista.
- Los autores/as pueden realizar otros acuerdos contractuales independientes y adicionales para la distribución no exclusiva de la versión del artículo publicado en esta revista (p. ej., incluirlo en un repositorio institucional o publicarlo en un libro) siempre que indiquen claramente que el trabajo se publicó por primera vez en esta revista.
- Se permite y recomienda a los autores/as a compartir su trabajo en línea (por ejemplo: en repositorios institucionales o páginas web personales) antes y durante el proceso de envío del manuscrito, ya que puede conducir a intercambios productivos, a una mayor y más rápida citación del trabajo publicado.