КІБЕРШАХРАЙСТВО ЯК ЗАГРОЗА СТАЛОМУ РОЗВИТКУ СИСТЕМИ ОХОРОНИ ЗДОРОВ’Я: СИСТЕМНИЙ БІБЛІОМЕТРИЧНИЙ АНАЛІЗ
Анотація
У галузі охорони здоров’я зростає хвиля кібершахрайства. Основною метою проведеного дослідження є ретроспективний і поточний системний бібліометричний аналіз наукових досліджень за напрямком кібершахрайства як загроза сталому розвитку системи охорони здоров’я. Актуальність вирішення даної наукової проблеми полягає у проведенні не традиційного, а комплексного інноваційного систематичного дослідження галузі, виявленні пріоритетних виявлення динамічних, географічних і міжгалузевих зв’язків і напрямків, проблемних аспектів. Дослідження виконано в наступній логічній послідовності: визначення критеріїв відбору публікацій з тематики кібершахрайств у системі охорони здоров’я; визначення динаміки наукових статей із зазначеного напрямку; аналіз географічного розподілу досліджень; вивчення розподілу предметних областей досліджуваної проблеми; формування та аналіз кластерів наукових статей з кібершахрайств у системі охорони здоров’я за ключовими термінами; побудова еволюційно-часової мапи взаємозв’язків досліджуваних категорій з іншими науковими поняттями у динаміці; визначення та аналіз напрямків розподілу кібератак у галузі охорони здоров’я за векторами на основі відомостей. В якості аналітичних інструментів дослідження застосовано платформи Scopus, ПЗ VOS Viewer, статистична база даних Statista. У дослідженні теоретично доведено наявність тісного взаємозв’язку системи охорони здоров’я та кібершахрайств. Результати запропонованої моделі комплексного систематичного дослідження галузі охорони здоров’я, дозволять вчасно виявляти пріоритетні напрямки та проблемні аспекти галузі в аспекті кібербезпеки, дозволить покращити забезпечення захисту пацієнтів, даних пацієнтів, управління безпекою лікарень, посилити захист медичних пристроїв, мінімізувати ризики кібервтрат у системі охорони здоров’я, для організації сталого розвитку галузі охорони здоров’я, для забезпечення міцного здоров’я людей.
Посилання
Govindarajan, U., Singh, D., & Gohel, H. (2023). Forecasting cyber security threats landscape and associated technical trends in telehealth using bidirectional encoder representations from Transformers (Bert). Computers’; Security, 133, 103404. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cose.2023.103404
IBM. (February 24, 2023). Distribution of cyber attacks across worldwide industries in 2022 [Graph]. In Statista. Retrieved October 10, 2023, from https://www.statista.com/statistics/1315805/cyber-attacks-top-industries-worldwide/
Kuzior A., Brożek P., Kuzmenko O., Yarovenko H., Vasilyeva T. (2022). Countering Cybercrime Risks in Financial Institutions: Forecasting Information Trends. Journal of Risk and Financial Management. 15(12):613. DOI: https://doi.org/10.3390/jrfm15120613
Kuzmenko, O., Kubálek, J., Bozhenko, V., Kushneryov, O., Vida, I. (2021). An approach to managing innovation to protect financial sector againstcybercrime. Polish Journal of Management Studies, 24(2), 276-291.133–138. DOI: https://doi.org/10.17512/pjms.2021.24.2.17
Orange. (December 1, 2022). Distribution of cyber attacks in healthcare industry worldwide from October 2021 to September 2022, by type [Graph]. In Statista. Retrieved October 09, 2023, from https://www.statista.com/statistics/1362863/cyber-attacks-on-healthcare-organizations-worldwide-by-type/
Pujitha, K., Nandini, G., Sree, K. V., Nandini, B., & Radhika, D. (2023). Cyber hacking breaches prediction and detection using machine learning. 2023 2nd International Conference on Vision Towards Emerging Trends in Communication and Networking Technologies (ViTECoN). DOI: https://doi.org/10.1109/vitecon58111.2023.10157462
Singh, H. J., Gupta, S., & Vyas, S. (2023). A prevention technique-based framework for securing healthcare data. Proceedings of Fourth International Conference on Computing, Communications, and Cyber-Security, 777–787. DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-99-1479-1_57
Tadaka, S. M., & Tawalbeh, L. (2020). Applications of blockchain in healthcare, industry 4, and Cyber-Physical Systems. 2020 7th International Conference on Internet of Things: Systems, Management and Security (IOTSMS). DOI: https://doi.org/10.1109/iotsms52051.2020.9340215
Wagle, V., Kaur, K., Kamat, P., Patil, S., & Kotecha, K. (2021). Explainable AI for Multimodal Credibility Analysis: Case Study of Online Beauty Health (mis)-information. IEEE Access, 9, 127985–128022. DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3111527
Yazdinejad, A., Rabieinejad, E., Hasani, T., & Srivastava, G. (2023). A Bert-based recommender system for secure blockchain-based Cyber Physical Drug Supply Chain Management. Cluster Computing. DOI: https://doi.org/10.1007/s10586-023-04088-6
