Hastanelerdeki Yapay Zeka: Güvenlik Riski Büyüyor

Hastanelerde yapay zeka artık rutin hale geldi. Hasta kayıt formlarından kanser taramasına, tanı desteklemesinden ilaç reçetelendirmesine kadar pek çok kritik görevde AI kullanılıyor. Ancak bu hızlı yayılış, güvenlik açıklarını da beraberinde getiriyor.

Sorun şu: hayat kurtaran bu sistemler çoğu zaman siber güvenlik mimarları tarafından yeterince test edilmeden hastane ağlarına entegre ediliyor. Bir doktor, kanser teşhisinde AI'nın önerisine güvenirken, o sistemin arkasında ne kadar koruma olduğu pek sorgulanmıyor. Hastane yöneticileri ise hız ve işlevselliğe odaklanıyor, güvenlik stratejileri geri planda kalıyor.

Windows tabanlı hastane sistemlerinde bu risk daha da belirginleşiyor. Radyoloji, laboratuvar, hasta yönetimi sistemlerinin çoğu Windows üzerinde çalışıyor ve bu sistemlerdeki AI modülleri sıklıkla ağ erişimine sahip. Bir saldırgan, hastane ağına girdikten sonra yapay zeka modellerini manipüle edebilir, yanlış tanı önerileri sunabilir ya da hasta verilerini çalabilir.

Adli bilişim açısından bakıldığında, bir hastane siber saldırısının soruşturulması son derece karmaşık hale geliyor. AI kararlarının nasıl verildiğini, hangi veriler kullanıldığını, sistemde ne zaman değişiklik yapıldığını izlemek gerekiyor. Windows Event Viewer loglarından başlayarak veri tabanı değişiklik kayıtlarına, AI modeli versiyonlarına kadar her şey incelenmesi gereken delil haline geliyor.

Pratik çıkarım: Hastanelerde yapay zeka kullanmadan önce, o sistem için ayrı bir güvenlik değerlendirmesi yapılmalı. Özellikle tanı ve tedavi kararlarını etkileyen AI modelleri, düzenli penetrasyon testlerinden geçmeli ve ağ segmentasyonu ile izole edilmeli. Hasta verileri ve AI karar logları şifrelenmeli, erişim kontrolleri sıkı tutulmalı.