論文の概要: Does Proprietary Software Still Offer Protection of Intellectual Property in the Age of Machine Learning? -- A Case Study using Dual Energy CT Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.03678v1
• Date: Mon, 6 Dec 2021 17:31:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-09 08:01:02.499298
• Title: Does Proprietary Software Still Offer Protection of Intellectual Property in the Age of Machine Learning? -- A Case Study using Dual Energy CT Data
• Title（参考訳）: プロプライエタリソフトウェアは、マシンラーニング時代の知的財産権保護をまだ提供しているか? --デュアルエネルギーCTデータを用いたケーススタディ
• Authors: Andreas Maier, Seung Hee Yang, Farhad Maleki, Nikesh Muthukrishnan, Reza Forghani
• Abstract要約: 本稿では, 単エネルギー画像と2重エネルギーCTデータからのヨウ素マップの計算が, 機械学習によって逆エンジニアリング可能かどうかを考察する。 以上の結果から,1枚のスライス画像のみを訓練データとして,0.98以上の構造的類似性を持つ非常に高精度に近似できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.654648671169403
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the domain of medical image processing, medical device manufacturers protect their intellectual property in many cases by shipping only compiled software, i.e. binary code which can be executed but is difficult to be understood by a potential attacker. In this paper, we investigate how well this procedure is able to protect image processing algorithms. In particular, we investigate whether the computation of mono-energetic images and iodine maps from dual energy CT data can be reverse-engineered by machine learning methods. Our results indicate that both can be approximated using only one single slice image as training data at a very high accuracy with structural similarity greater than 0.98 in all investigated cases.
• Abstract（参考訳）: 医療画像処理の分野では、医療機器メーカーは、コンパイル済みのソフトウェア、すなわち実行可能であるが潜在的な攻撃者によって理解できないバイナリコードのみを出荷することで、多くの場合、知的財産を保護している。 本稿では,このプロシージャが画像処理アルゴリズムをどの程度有効に保護できるかを検討する。 特に,デュアルエネルギーCTデータからの単エネルギー画像とヨウ素マップの計算が,機械学習によって逆エンジニアリング可能かどうかを検討する。 以上の結果から,1枚の1枚のスライス画像のみを非常に高精度なトレーニングデータとして用いた場合,構造的類似度は0.98以上であった。

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