In this Article
بار بار ہونے والے سائبر حملوں نے ہمیں یہ ماننے پر مجبور کر دیا ہے کہ نظام کی سیکیورٹی اولین ترجیح ہے، خاص طور پر ان شعبوں میں جہاں حساس ذاتی معلومات فعال طور پر استعمال ہوتی ہیں۔ ہم صحت کے شعبے کی بات کر رہے ہیں۔ کچھ عرصہ پہلے مریضوں کی معلومات کاغذ پر ہاتھ سے لکھی جاتی تھیں۔ یہ خصوصی عمومی رجسٹر بھی ہو سکتے تھے یا صرف ڈاکٹروں کے نوٹس، یعنی حساس ڈیٹا جسمانی طور پر قریب تھا، مگر پھر بھی انسانی غلطی یا غیر قانونی رسائی کے خطرے سے دوچار تھا۔ آج کل یہ تقریباً تمام معلومات الیکٹرانک ڈیٹابیسز اور کلاؤڈ سرورز میں موجود ہیں۔ طبی ریکارڈز، نسخے، لیب کے نتائج اور دیگر اہم ڈیٹا مختلف مراکز اور خطوں میں حاصل کیا جا سکتا ہے۔
پھر بھی، لیک ہونے کے خطرات مزید بڑھ گئے ہیں۔ اگر یہ ڈیٹابیسز مناسب طور پر محفوظ نہ ہوں تو ذاتی اسناد اور حساس معلومات چوری یا غلط استعمال ہو سکتی ہیں۔
اس مضمون میں ہم مختلف اہم حالات میں نجی IP پولز کے اہم کردار اور ان عملی نکات کا جائزہ لیتے ہیں جنہیں کمپنیاں مدنظر رکھ سکتی ہیں۔
مالیکیولز سے دانشورانہ ملکیت تک
پیٹنٹ کے پیچھے مسلسل تحقیق کے طویل سال اور اربوں کی ممکنہ آمدنی ہوتی ہے۔ اسپرین کی دریافت عالمی کامیابی کی ایک مثال ہے۔ یہ 19ویں صدی کے آخر میں Bayer کے ایک کیمسٹ کی پیش رفت تھی، جو اپنے والد کو ریمیٹزم سے لڑنے میں مدد دینا چاہتا تھا۔ اسپرین کا ٹریڈ مارک اصل میں برلن میں رجسٹر ہوا تھا۔ چند سال بعد، امریکہ نے Bayer کے اثاثے دشمن اثاثوں کے طور پر ضبط کر لیے۔ پہلی جنگ عظیم کے اختتام پر شمالی امریکہ میں اسپرین کے حقوق کھونے کے بعد، Bayer نے 1990 کی دہائی میں وہ حقوق واپس حاصل کیے۔
کاروبار اکثر یہ نگرانی کرتے ہیں کہ نئی پیٹنٹ درخواستیں کون جمع کرا رہا ہے، موجودہ پیٹنٹس کب ختم ہوتے ہیں، اور قومی قوانین کیسے مختلف ہیں۔ اس مقصد کے لیے وہ خودکار ٹیکنالوجیز استعمال کرتے ہیں جو دنیا بھر کے پیٹنٹ دفاتر اور عوامی ڈیٹابیسز سے رابطہ کرتی ہیں۔
ان حالات میں نجی IP پولز کمپنیوں کی کیسے مدد کر سکتے ہیں؟
اخلاقی طور پر حاصل کیے گئے رہائشی پراکسیز پر بنے نجی IP پولز استعمال کرکے ادارے ممکنہ سیکیورٹی رکاوٹوں کی فکر کیے بغیر عوامی رجسٹریز تک رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔ DataImpulse کے پراکسی حل کے ساتھ، ٹیمیں تمام تعمیلی معیارات کی پیروی کرتے ہوئے مستقل ڈیٹا جمع کرنے اور داخلی انفراسٹرکچر کے جدید دفاع سے فائدہ اٹھاتی ہیں۔
پیٹنٹس اور کلینیکل تحقیق سے آگے، فارما کمپنیاں انتہائی حساس مالیکیول تیاری کے عمل سنبھالتی ہیں۔ عملی طور پر، ان میں خام مال حاصل کرنا اور متعدد خطوں میں پیداوار کو مربوط کرنا شامل ہے، ساتھ ہی ڈیٹابیسز، سپلائر پلیٹ فارمز اور مارکیٹ انٹیلیجنس ذرائع تک باقاعدہ رسائی بھی ہوتی ہے۔ چونکہ یہ ڈیٹا پیداوار پر اثر ڈالتا ہے اور دانشورانہ ملکیت کی حفاظت کرتا ہے، اس لیے رسائی قابل اعتماد اور نجی ہونی چاہیے، لہذا مشترکہ نیٹ ورکس استعمال کرنا خطرناک ہو سکتا ہے۔
صرف مریض ہی نہیں جن کی رازداری کی حفاظت ضروری ہے۔ ڈاکٹرز، محققین اور دیگر پیشہ ور افراد کو اکثر طبی یا پیشہ ورانہ پلیٹ فارمز پر اپنی شناخت کی تصدیق کے لیے ذاتی اور مالی معلومات فراہم کرنی پڑتی ہیں۔ ہسپتال، تحقیقی لیبز اور فارما کمپنیاں محفوظ IT سسٹمز پر انحصار کرتی ہیں کیونکہ وہ یقین کرنا چاہتی ہیں کہ حساس ڈیٹا کا ہر حصہ محفوظ جگہ پر ہے۔ اسی لیے درست پراکسی قسم کے ساتھ مضبوط سائبر سیکیورٹی لازمی ہے۔
فارما میں بار بار پیش آنے والے سیکیورٹی چیلنجز
فارماسیوٹیکل معلومات کی رازداری اسے مختلف خطرہ پیدا کرنے والے کرداروں کے لیے بہت قیمتی بناتی ہے، جن میں سائبر مجرمان، ہیکٹیوسٹ، ہیکرز اور حتیٰ کہ ناراض ملازمین بھی شامل ہیں۔ سائبر مجرمان مالی فائدے کے لیے دانشورانہ ملکیت چرانا چاہ سکتے ہیں، اور ہیکرز کسی فارما کمپنی کی تحقیق و ترقی کی سرگرمیوں میں خلل ڈالنا چاہ سکتے ہیں۔ 2024 میں، فارماسیوٹیکل ریسرچ فرم Inotiv پر ransomware حملے نے اہم سسٹمز کو متاثر کیا اور ایک سخت حقیقت کو نمایاں کیا: اچھی وسائل رکھنے والی لائف سائنسز تنظیمیں بھی حقیقی سائبر سیکیورٹی خطرات کا سامنا کرتی ہیں جو آپریشنز کو روک سکتے ہیں اور حساس ڈیٹا کو ظاہر کر سکتے ہیں۔
اس وقت فارما صنعت کو سائبر سیکیورٹی کے کئی بڑے چیلنجز کا سامنا ہے:
- APTs (Advanced Persistent Threats) پیچیدہ سائبر حملے ہیں جن میں تجربہ کار ہیکرز غیر مجاز رسائی حاصل کرنے اور کمپنی کے نیٹ ورک میں طویل مدت تک پوشیدہ رہنے کی کوشش کرتے ہیں۔ APTs کا پتہ لگانا کافی مشکل ہوتا ہے، اس لیے وہ اکثر بڑے ڈیٹا لیکس کا سبب بنتے ہیں، جس سے قیمتی فارماسیوٹیکل معلومات چوری ہو جاتی ہیں۔
- Ransomware۔ ransomware حملوں میں بدنیتی پر مبنی سافٹ ویئر کے ذریعے کمپنی کے ڈیٹا کو انکرپٹ کیا جاتا ہے اور اسے جاری کرنے یا اصل حالت میں بحال کرنے کے بدلے متاثرہ فرد سے تاوان مانگا جاتا ہے۔ ذخیرہ شدہ ڈیٹا کی بلند قدر اور اہم ترین طبی خدمات میں ممکنہ خلل کی وجہ سے فارماسیوٹیکل صنعت بلیک میل پروگرامز استعمال کرنے والے حملوں کا بڑا ہدف ہے۔
- سپلائی چین حملے۔ فارما صنعت پیچیدہ عالمی سپلائی چینز پر انحصار کرتی ہے۔ ہیکرز حساس معلومات تک رسائی حاصل کرنے یا سپلائی چین میں خلل ڈالنے کے لیے سپلائرز، کنٹریکٹ مینوفیکچررز یا لاجسٹکس پارٹنرز پر حملہ کر سکتے ہیں۔ اس سے تاخیر ہو سکتی ہے یا جعلی ادویات مارکیٹ میں داخل ہو سکتی ہیں۔
- اندرونی افراد، جن میں ملازمین، کنٹریکٹرز اور پارٹنرز شامل ہیں، بھی نمایاں خطرہ بن سکتے ہیں۔ غیر مجاز رسائی یا غلط استعمال ڈیٹا لیکیج، دانشورانہ ملکیت کی چوری یا دیگر بدنیتی پر مبنی سرگرمی کا سبب بن سکتا ہے۔
- ضابطہ جاتی اور قانونی تقاضوں کی تعمیل۔ یہ صنعت سخت ضابطہ جاتی تقاضوں کے تابع ہے۔ ضابطہ جاتی تعمیل اور حساس ڈیٹا کے تحفظ کے درمیان توازن قائم کرنا اس عمل کو مزید پیچیدہ بنا دیتا ہے۔
AI اور سائبر سیکیورٹی تبدیلی پر اس کا اثر
AI ٹیکنالوجیز ابتدا میں روزمرہ عمل کو خودکار بنانے اور ماہرین کی مدد کے لیے بنائی گئی تھیں، خاص طور پر طب جیسے ڈیٹا سے بھرپور شعبوں میں۔ بہت سے AI سے چلنے والے پلیٹ فارمز ہیں جو فارما تنظیموں کو ادویات کی دریافت تیز کرنے، کلینیکل فیصلوں کی حمایت کرنے اور حساس طبی ڈیٹا کی بڑی مقدار سنبھالنے میں مدد دیتے ہیں۔ اس کے علاوہ، AI کی مدد سے سیکیورٹی سے متعلق بہت سے خدشات کم کیے جا سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، اسے مستقبل کے سائبر حملوں کی پیش بینی کے لیے پیش گوئی کرنے والے تجزیاتی آلے کے طور پر استعمال کیا جا سکتا ہے۔
تاہم، انضمام مشکل ہے، کیونکہ صحت کے ادارے اکثر ایسے لیگیسی پلیٹ فارمز پر انحصار کرتے ہیں جو کبھی جدید AI ٹولز کو سپورٹ کرنے کے لیے ڈیزائن نہیں کیے گئے تھے۔ نتیجہ سست، مہنگی یا تکنیکی طور پر پیچیدہ کنیکٹیویٹی کی صورت میں نکلتا ہے۔ یہ یقینی بنانے کے لیے کہ AI سے چلنے والے طریقہ کار مریض کی رازداری کو خطرے میں نہ ڈالیں، اداروں کو GDPR اور HIPAA جیسے سخت ضابطہ جاتی فریم ورکس بھی سنبھالنے ہوتے ہیں۔ ایک اور مسئلہ ڈیٹا کی دستیابی اور معیار کو یقینی بنانا ہے۔ بہت سی تنظیموں میں یہ ڈیٹا ہر جگہ بکھرا ہوتا ہے، جبکہ AI کو صاف اور منظم ڈیٹا چاہیے۔ تکنیکی پہلوؤں کے علاوہ، انسانی عنصر کو نہ بھولیں۔ ٹیم کو یہ سمجھنے میں مدد دینا اہم ہے کہ AI سسٹمز کو درست طریقے سے کیسے چلایا اور سمجھا جائے۔
بہرحال، ان رکاوٹوں کے باوجود AI فارما سائبر سیکیورٹی کے لیے حقیقی فوائد دکھاتا ہے۔ جدید الگورتھمز بڑے ڈیٹاسیٹس کو حقیقی وقت میں تجزیہ کر سکتے ہیں، بے قاعدگیوں اور کمزوریوں کا پتہ لگا سکتے ہیں، مینجمنٹ اور تعمیلی نگرانی جیسے کام خودکار بنا سکتے ہیں، اور واقعہ رسپانس کو بہتر بنا سکتے ہیں۔ اگر آپ اچھے نتائج چاہتے ہیں تو AI ڈویلپرز، سائبر سیکیورٹی ماہرین اور ڈیجیٹل ٹرانسفارمیشن پارٹنرز کے ساتھ تعاون بنیادی اہمیت رکھتا ہے۔
تعمیل برقرار رکھنے کے لیے لازمی قابل غور اقدامات:
1. ملٹی فیکٹر تصدیق، مضبوط پاس ورڈ پالیسیز اور کردار پر مبنی رسائی کنٹرول استعمال کریں۔ یہ حساس ڈیٹا تک غیر قانونی رسائی روکنے میں مدد دے گا۔ ملٹی فیکٹر تصدیق کو نجی IP پولز سے محدود رسائی کے ساتھ ملانے سے یہ یقینی ہوتا ہے کہ صرف مجاز عملہ اور قابل اعتماد نیٹ ورکس اہم ڈیٹا سے جڑ سکیں۔
2. خفیہ ڈیٹا کو انکرپٹ کریں اور DLP (Data Leak Prevention) سسٹمز نافذ کریں۔
3. تمام ایپلیکیشنز اور سسٹمز کو تازہ ترین اصلاحات کے ساتھ باقاعدگی سے اپ ڈیٹ کریں۔ سیکیورٹی اپ ڈیٹس معلوم کمزوریوں کو ختم کرنے اور سائبر حملوں کا خطرہ کم کرنے میں مدد دیں گی۔
4. ملازمین کو سائبر سیکیورٹی مسائل پر تربیت دیں اور ممکنہ خطرات کے بارے میں آگاہی بڑھائیں تاکہ مجموعی سائبر سیکیورٹی حفظان صحت بہتر ہو۔
5. واقعہ شناخت اور رسپانس ٹولز نافذ کریں، جن میں سیکیورٹی نگرانی، خطرات کا تجزیہ، اور واقعہ رسپانس یا ڈیزاسٹر ریکوری منصوبے شامل ہوں۔
6. سپلائرز، کنٹریکٹرز اور دیگر سپلائی چین پارٹنرز کا جامع خطرہ جائزہ لیں۔ یہ ممکنہ کمزوریوں کی شناخت اور کمی میں مدد دے گا اور یقینی بنائے گا کہ وہ متعلقہ معیارات کی تعمیل کرتے ہیں۔ نجی IP پولز کمپنی نیٹ ورکس کو ظاہر کیے بغیر ممکنہ سائبر خطرات کی شناخت کے لیے سپلائر پلیٹ فارمز کی محفوظ اور گمنام نگرانی کی اجازت دیتے ہیں۔
7. موجودہ سائبر سیکیورٹی سطح کے باقاعدہ آڈٹ اور جائزے کریں تاکہ ممکنہ کمزوریاں، خامیاں اور بہتری کے شعبے شناخت کیے جا سکیں۔
ان تکنیکی اور تنظیمی اقدامات کے نفاذ کے علاوہ، فارماسیوٹیکل کمپنیوں، صنعتی تنظیموں اور سرکاری اداروں کے درمیان تعاون ناگزیر ہے۔ معلومات، عملیاتی خطرہ ڈیٹا اور مربوط ردعمل کا اشتراک صنعت کو بڑھتے ہوئے سائبر خطرات کے خلاف چوکس رہنے میں مدد دے گا۔