論文の概要: Dissecting liabilities in adversarial surgical robot failures: A
national (Danish) and European law perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.07381v2
- Date: Mon, 31 Jan 2022 14:54:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-08 02:21:12.515771
- Title: Dissecting liabilities in adversarial surgical robot failures: A
national (Danish) and European law perspective
- Title(参考訳): 逆行性手術ロボット障害における障害の解消 : 国家的(デンマーク)と欧州法の観点から
- Authors: Kaspar Rosager Ludvigsen and Shishir Nagaraja
- Abstract要約: 本論文は, 外科用ロボットを対象とする, 両タイプの障害に対する分類法を作成する。
外科用ロボットがEU法でどのように見られているかを検討する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.2691047660244335
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Over the last decade, surgical robots have risen in prominence and usage. For
surgical robots, connectivity is necessary to accept software updates, accept
instructions, and transfer sensory data, but it also exposes the robot to
cyberattacks, which can damage the patient or the surgeon. These injuries are
normally caused by safety failures, as seen in accidents with industrial
robots, but cyberattacks are caused by security failures instead. We create a
taxonomy for both types of failures in this paper specifically for surgical
robots. These robots are increasingly sold and used in the European Union (EU);
we therefore consider how surgical robots are viewed and treated by EU law.
Specifically, which rights regulators and manufacturers have, and which legal
remedies and actions a patient or manufacturer would have in a single national
legal system in the union, if injuries were to occur from a security failure
caused by an adversary that cannot be unambiguously identified. We find that
the selected national legal system can adequately deal with attacks on surgical
robots, because it can on one hand efficiently compensate the patient. This is
because of its flexibility; secondly, a remarkable absence of distinction
between safety vs security causes of failure and focusing instead on the
detrimental effects, thus benefiting the patient; and third, liability can be
removed from the manufacturer by withdrawing its status as party if the patient
chooses a separate public law measure to recover damages. Furthermore, we find
that current EU law does consider both security and safety aspects of surgical
robots, without it mentioning it through literal wording, but it also adds
substantial liabilities and responsibilities to the manufacturers of surgical
robots, gives the patient special rights and confers immense powers on the
regulators.
- Abstract(参考訳): 過去10年間で、外科用ロボットが普及し、使われている。
手術用ロボットでは、ソフトウェアのアップデートを受け付け、指示を受け付け、感覚データを転送するためにコネクティビティが必要であるが、サイバー攻撃によって患者や外科医にダメージを与える可能性がある。
これらの怪我は通常、産業用ロボットの事故で見られるような安全障害によって引き起こされるが、サイバー攻撃は代わりにセキュリティ障害によって引き起こされる。
本論文では, 手術ロボットを対象とする2種類の故障の分類法について述べる。
これらのロボットは欧州連合(eu)で販売され、使用されているため、手術用ロボットがeu法によってどのように見なされ、どのように扱われるかを考察する。
具体的には、権利規制当局や製造業者が持つもの、あるいは患者や製造業者が単一の国家的法制度においてどのような法的救済や行動を行うか、また、不当に特定できない敵によって引き起こされたセキュリティの失敗によって、負傷が生じた場合である。
選択された国家法体系は,片手で効率よく患者を補うことができるため,手術ロボットに対する攻撃に適切に対応できることがわかった。
第2に、障害の安全性とセキュリティ上の原因の区別が著しくなく、むしろ有害な影響に焦点が当てられず、患者に利益をもたらすこと、第3に、患者が損害を回復するために個別の公法措置を選択した場合に、その責任を製造者から取り除くことにより、責任を負うことができること、である。
さらに、現在のEU法では、外科ロボットの安全性と安全性の両面を、文字通りの言葉で言及することなく検討しているが、また、手術ロボットの製造者にかなりの責任と責任を負い、患者に特別な権利を与え、規制当局に強力な権限を与える。
関連論文リスト
- Jailbreaking LLM-Controlled Robots [82.04590367171932]
大規模言語モデル(LLM)は、文脈推論と直感的な人間とロボットの相互作用を可能にすることによって、ロボット工学の分野に革命をもたらした。
LLMは脱獄攻撃に弱いため、悪意のあるプロンプトはLLMの安全ガードレールをバイパスすることで有害なテキストを誘発する。
LLM制御ロボットをジェイルブレイクするアルゴリズムであるRoboPAIRを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-17T15:55:36Z) - Giving Robots a Hand: Learning Generalizable Manipulation with
Eye-in-Hand Human Video Demonstrations [66.47064743686953]
眼内カメラは、視覚に基づくロボット操作において、より優れたサンプル効率と一般化を可能にすることを約束している。
一方、人間がタスクを行うビデオは、ロボット遠隔操作の専門知識を欠いているため、収集コストがずっと安い。
本研究では,広範にラベルのない人間ビデオによるロボット模倣データセットを拡張し,眼球運動ポリシーの一般化を大幅に促進する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-12T07:04:53Z) - Improving safety in physical human-robot collaboration via deep metric
learning [36.28667896565093]
柔軟な生産シナリオでは、ロボットとの直接の物理的相互作用がますます重要になっている。
リスクポテンシャルを低く抑えるため、物理的な接触がある場合や安全距離に違反する場合など、比較的簡単な操作措置が定められている。
この研究はDeep Metric Learning(DML)アプローチを用いて、非接触ロボットの動き、物理的人間とロボットの相互作用を目的とした意図的な接触、衝突状況の区別を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-23T11:26:51Z) - Management and Detection System for Medical Surgical Equipment [68.8204255655161]
保存外科体 (Retained surgical body, RSB) は、外科手術後に患者の体内に残された異物である。
本稿では、我々が設計空間を探索し、実現可能なソリューションを定義し、最先端のサイバー物理システムをシミュレートし、検証し、検証するために行った技術プロセスについて述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-04T10:19:41Z) - Robots with Different Embodiments Can Express and Influence Carefulness
in Object Manipulation [104.5440430194206]
本研究では,2つのロボットによるコミュニケーション意図による物体操作の知覚について検討する。
ロボットの動きを設計し,物体の搬送時に注意を喚起するか否かを判断した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-03T13:26:52Z) - Robot Vitals and Robot Health: Towards Systematically Quantifying
Runtime Performance Degradation in Robots Under Adverse Conditions [2.0625936401496237]
ロボットバイタル」とは、ロボットが直面する性能劣化の程度を推定する指標である。
ロボット健康」とは、ロボットのバイタルを1つのスカラー値に組み合わせ、性能劣化を推定する指標である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-04T19:26:13Z) - Fleet-DAgger: Interactive Robot Fleet Learning with Scalable Human
Supervision [72.4735163268491]
ロボットの商業的および産業的な展開は、実行中にリモートの人間のテレオペレーターにフォールバックすることが多い。
我々は対話型フリートラーニング(Interactive Fleet Learning, IFL)の設定を定式化し、複数のロボットが対話型クエリを行い、複数の人間スーパーバイザーから学習する。
IFLアルゴリズムのファミリーであるFleet-DAggerを提案し、新しいFleet-DAggerアルゴリズムをシミュレーションで4つのベースラインと比較する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-29T01:23:57Z) - REvolveR: Continuous Evolutionary Models for Robot-to-robot Policy
Transfer [57.045140028275036]
本研究では,運動学や形態学など,異なるパラメータを持つ2つの異なるロボット間でポリシーを伝達する問題を考察する。
模倣学習手法を含む動作や状態遷移の分布を一致させることで、新しいポリシーを訓練する既存のアプローチは、最適な動作や/または状態分布が異なるロボットでミスマッチしているために失敗する。
本稿では,物理シミュレータに実装されたロボット政策伝達に連続的進化モデルを用いることで,$RevolveR$という新しい手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-10T18:50:25Z) - A New Paradigm of Threats in Robotics Behaviors [4.873362301533825]
我々は、次世代ロボットにおけるセキュリティの脅威の新しいパラダイムを特定する。
これらの脅威は、既知のハードウェアやネットワークベースの脅威を超えます。
これらの脆弱性を現実的な例で悪用する攻撃の分類を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-24T15:33:49Z) - Fault-Aware Robust Control via Adversarial Reinforcement Learning [35.16413579212691]
本稿では, 関節損傷症例に対するロボットの脆弱性を大幅に向上させる, 対向強化学習フレームワークを提案する。
我々は,本アルゴリズムを3本指ロボットと4本指ロボットで検証する。
我々のアルゴリズムはシミュレーションでのみ訓練でき、微調整なしで実際のロボットに直接展開できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-17T16:01:06Z) - Using Conditional Generative Adversarial Networks to Reduce the Effects
of Latency in Robotic Telesurgery [0.0]
手術では、どんなマイクロ遅延でも重傷を負い、場合によっては致命傷を負うことがある。
現在の外科用ロボットは、腕や道具の位置を測定するために校正されたセンサーを使用している。
本研究は、患者の組織に関するツール位置を測定するための、純粋に光学的なアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-07T13:40:44Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。