JSEC Solutions

Cybersécurité et IA des dispositifs médicaux.

Concevoir un dispositif connecté sûr dès l'architecture, et vérifier qu'une fonction d'IA se comporte comme prévu sur des données qui ressemblent au terrain.

Défense en profondeur · chaque couche arrête ce que la précédente laisse passer

Vous êtes probablement dans l'une de ces situations.

La cybersécurité d'un dispositif médical est d'abord une question de sécurité du patient. Elle se construit dans l'architecture et le cycle de vie du logiciel, pas dans un document isolé.

  • Votre dispositif est connecté et aucune analyse de menaces n'est formalisée.
  • Vos clients hospitaliers vous envoient des questionnaires de sécurité.
  • Votre produit intègre une fonction d'IA dont il faut démontrer les performances.

Ce que je fais concrètement.

01

Architecture et menaces

Menaces modélisées, architecture revue, défense en profondeur.

02

Cycle de vie

Activités IEC 81001-5-1 intégrées à votre processus logiciel.

03

SBOM et vulnérabilités

Composants inventoriés, vulnérabilités suivies, mises à jour planifiées.

04

Questionnaires clients

Réponses MDS2 alignées sur l'architecture réelle.

05

Validation de l'IA

Données de test indépendantes, critères fixés avant l'essai, dérive surveillée.

Livrables

Réf.Livrable
D1Modèle de menaces et revue d'architecture
D2Plan de sécurité dans le cycle de vie
D3SBOM et procédure de gestion des vulnérabilités
D4Réponses MDS2
D5Plan et rapport de validation de la fonction d'IA

Référentiels

IEC 81001-5-1Activités de sécurité dans le cycle de vie du logiciel de santé
IEC TR 60601-4-5Spécifications techniques de sécurité des dispositifs
IEC 62304Cycle de vie du logiciel de dispositif médical
ISO 14971Gestion des risques
MDS2Déclaration de sécurité du fabricant pour les établissements
ISO/IEC 23894Gestion des risques liés à l'intelligence artificielle

Questions fréquentes

Réalisez-vous des tests d'intrusion ?

Non. Je les spécifie et j'en interprète les résultats ; un prestataire qualifié les réalise.

Comment valide-t-on une fonction d'IA ?

Sur des données indépendantes de l'apprentissage, avec des critères fixés avant l'essai, puis en surveillant la dérive.

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