Model N’nin Küresel Bilgi Güvenliği Sorumlusu ve DPO’su Chirag Shah, ilaç ve yaşam bilimlerindeki siber riskin geleneksel ihlallerin ötesine geçerek verilerin kötüye kullanımına, yapay zeka kaynaklı açığa çıkmaya ve düzenleyici baskıya doğru nasıl değiştiğini inceliyor. Yöneticilerin neden hala sessiz kontrol başarısızlıklarını hafife aldığını, fidye yazılımı gruplarının uyumluluk riskini nasıl silah haline getirdiğini ve siber güvenlik ve uyumluluk yakınlaşmaya devam ettikçe güvenlik kanıtlarının denetimler yerine neden giderek daha fazla gerçek zamanlı yönetişim gerektireceğini açıklıyor.
2026 yılına gelindiğinde, ilaç ve yaşam bilimleri şirketlerinin hâlâ hangi siber risk kategorisini yapısal olarak hafife aldığını ve neden henüz yönetici düzeyinde içselleştirilmediğini düşünüyorsunuz?
Yaşam bilimleri liderleri haklı olarak ihlalleri izlemeye ve önlemeye odaklanıyor, ancak en hızlı büyüyen risk, asla bir alarma yol açmayan veri kötüye kullanımıdır. Yapay zekanın benimsenmesi hızlandıkça ve satıcı ilişkileri derinleştikçe, düzenlenmiş verilere çoğu kuruluşun tam olarak haritalandıramadığı şekillerde erişiliyor, taşınıyor ve yeniden kullanılıyor.
Uyumluluk programlarının farklı türde bir tehdit için oluşturulduğuna inanıyorum. Bir denetimi geçmek, klinik verilerin hiçbir zaman doğrulanmamış izinlere sahip bir satıcı sisteminde bulunmadığı anlamına gelmez. Düzenleyiciler veri yönetimine daha fazla önem verdiğinde, yaşam bilimleri şirketleri ve ortaklarının yalnızca nasıl depolandığı değil, hassas verilerin nasıl kullanıldığı ve paylaşıldığı üzerinde de kontrol sahibi olmaları gerekecek.
Yöneticiler kesintilere ve ihlallere nasıl tepki vereceklerini biliyorlar ancak sessiz kontrol başarısızlıkları mutlaka söz konusu değil. Yapay zeka sistemleri veya tedarikçi ortamları aracılığıyla verilerin kötüye kullanılması, kuruluşların yanıtlayamayacağı sorular ortaya çıkana kadar genellikle normal operasyonlar gibi görünür. Yapay zeka modelleri düzenlenmiş verilerden öğrendiğinde sorumlulukla ilgili ciddi sorular ortaya çıkacak. Model, kaynakta kalması gereken bilgiler üzerine eğitildiğinde risk kimin elinde? Yaşam bilimleri üreticileri, verilerin ömrü ve kaç tarafın ona dokunduğu nedeniyle ek riskle karşı karşıyadır. Klinik deneme verileri onlarca yıl boyunca varlığını sürdürür ve ürünün tüm yaşam döngüsü boyunca çeşitli sistem ve birimlerden geçer.
Fidye yazılımı grupları, veri gaspına ve düzenleyici yaptırımlara yöneliyor. Oldukça sıkı denetimlere tabi bir ilaç ortamında, bundan iki yıl sonra “en kötü” gasp senaryosu nasıl görünür?
Saldırganlar klinik kayıtlar, fiyatlandırma modelleri, gelir yönetimi verileri ve hastaya ait bilgiler gibi düzenlemeye tabi verileri çalmaya çalışacaklardır. Hedef şirketten baskı almanın ve zorla ödeme almanın birincil yolu olarak mevzuata maruz kalmayı kullanacaklar. Zorunlu açıklama zaman çizelgeleri ve yaptırım eylemi tehdidi, net ve acil bir çözüm olmaksızın aciliyet yaratır. Satıcılar ve yapay zeka sistemleri aracılığıyla daha hassas veriler aktıkça kuruluşlar, verilerinin gerçekte nerede yaşadığı ile baskı altında neyi açıklayabilecekleri arasında bir boşlukla karşı karşıya kalıyor. Zaman çizelgesi affetmez. Bir saldırgan, birkaç gün içinde veri hırsızlığının kanıtını özel olarak paylaşacaktır.
Ortakların, deney sponsorlarının veya ödeme yapanların çok hızlı bir şekilde bilgilendirilmeleri gerekecek. Bir saldırganın çalınan verileri yayınlamasına bile gerek kalmaması nedeniyle yapay zeka durumu daha da karmaşık hale getirebilir. Verilerin bütünlüğü veya diğer fikri mülkiyet haklarıyla ilgili daha ciddi endişeleri dile getirerek, bunun üzerine bir model geliştirdiklerini basitçe gösterebilirler.
Siber güvenlik olaylarıyla uyumluluk ihlallerinin kesişiminin gelişimini nasıl görüyorsunuz? Düzenleyiciler siber arızaları giderek daha fazla varsayılan olarak uyumluluk arızaları olarak mı ele alacak?
Düzenleyiciler, kontrollerin kağıt üzerinde bulunup bulunmadığıyla daha az ilgilenmeye başlıyor ve bu kontrollerin gerçekten işe yarayıp yaramadığına daha fazla odaklanıyor. Siber olaylar tek başına ele alınmayacak veya sapmalar olarak kabul edilmeyecektir. Bunlar yönetişimin, gözetimin ve sorumlulukla ilgili yanlış adımların göstergeleri olarak görülecektir.
Kuruluşlar aksini kanıtlamadıkça, düzenleyicilerin kontrollerin başarısız olduğunu varsaydığı bir modele doğru ilerliyoruz. Bir şeyler ters gitmeden önce özenli davranıldığına dair kanıt mevcut olmalıdır. Daha sonra birleştirilemez. Yük, yıllık denetimler sırasında uyumluluğu kanıtlamaktan, siber dayanıklılığı gerçek zamanlı olarak kanıtlamaya doğru değişiyor.
Müşterilerinizin satıcılardan sertifikalar ve denetimlerin ötesinde daha güçlü güvenlik güvenceleri talep etmesini bekliyor musunuz? 2026’da “güvenlik kanıtı” nasıl görünebilir?
Müşteriler sertifikaların ve denetimlerin ötesine geçerek tedarikçilerinden gerçek zamanlı güvenlik güvencesi talep ettikçe sektör bir dönüşüm yaşayacak. Ortaya çıkan siber tehditler satıcı sistemlerine bağlı riskleri artırdıkça, kuruluşlar tedarik zinciri riskini bir uyumluluk onay kutusu yerine giderek artan bir şekilde temel bir güvenlik işlevi olarak görecek.
Şirketlerin örtülü güven modellerinden uzaklaşmasıyla birlikte sıfır güven, güvenlik kanıtı için yeni endüstri standardı haline geldi. Bu geçiş, kısa ömürlü kimlik bilgilerinin kullanılması, sıkı kimlik kontrolleri ve doğru doğrulamayı sağlamak için kiracılar arası API trafiğinin yoğunlaştırılmış gözetimi ile tanımlanacaktır. Müşteriler satıcılardan daha fazla güvenlik talep edecek, bu nedenle yazılım malzeme listelerinin benimsenmesinde, sık sık bütünlük denetimlerinde ve güvenlik olaylarının raporlanmasına ilişkin daha katı yükümlülüklerde bir artış görmeyi bekliyorum.
Güvenlik ekipleri tespit ve müdahale için yapay zekayı kullanıyor, ancak saldırganlar da öyle. 2026 yılına gelindiğinde yapay zekanın savunma amaçlı kullanımının rakip yapay zekadan anlamlı bir şekilde daha iyi performans göstermesini nerede bekliyorsunuz ve bu nerede hala yetersiz kalacak?
Yapay zeka, otomatik kontrol altına alma ve gerçek zamanlı politika düzenlemelerinin yürütülmesinde tehditlerden giderek daha iyi performans gösteriyor. Hız başarının birincil faktörü haline geldikçe, bu otonom sistemler raporlama protokollerinin sıkılaştırılması ve yönetim kurulu düzeyindeki gözetimin katı taleplerinin karşılanması açısından kritik öneme sahiptir. Ancak yapay zekanın savunma amaçlı kullanımı, kişiselleştirilmiş kimlik avı kampanyaları ve ajan sistemleri tarafından yönlendirilen otonom keşif karşısında çoğu zaman yetersiz kalıyor. Bu araçlar, saldırganların ortamları geleneksel algılamanın algılayabileceğinden daha yüksek doğrulukla ve daha az gürültüyle haritalamasına olanak tanır.
Bu tehditlerin ötesinde şirketler hâlâ veri zehirlenmesine karşı savunmasız durumda. Saldırganlar, genellikle herhangi bir ihlale yol açmadan, eğitim verilerini bozarak karar alma sürecini manipüle ederler. En endişe verici siber saldırılar, otomasyonu insan davranışına ilişkin derin bilgiyle harmanlayanlardır.