論文の概要: Medical Foundation Models are Susceptible to Targeted Misinformation Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.17007v1
• Date: Fri, 29 Sep 2023 06:44:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-02 15:17:10.794910
• Title: Medical Foundation Models are Susceptible to Targeted Misinformation Attacks
• Title（参考訳）: 医療基盤モデルは、標的とする誤情報攻撃の影響を受けやすい
• Authors: Tianyu Han, Sven Nebelung, Firas Khader, Tianci Wang, Gustav Mueller-Franzes, Christiane Kuhl, Sebastian F\"orsch, Jens Kleesiek, Christoph Haarburger, Keno K. Bressem, Jakob Nikolas Kather, Daniel Truhn
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は幅広い医学知識を持ち、多くの領域にわたって医療情報を推論することができる。 モデルの重量のわずか1.1%を目標に操作することで、医学におけるLSMの脆弱性を実証する。 我々は1038件の誤った生物医学的事実のセットでこの知見を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.252906830953028
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have broad medical knowledge and can reason about medical information across many domains, holding promising potential for diverse medical applications in the near future. In this study, we demonstrate a concerning vulnerability of LLMs in medicine. Through targeted manipulation of just 1.1% of the model's weights, we can deliberately inject an incorrect biomedical fact. The erroneous information is then propagated in the model's output, whilst its performance on other biomedical tasks remains intact. We validate our findings in a set of 1,038 incorrect biomedical facts. This peculiar susceptibility raises serious security and trustworthiness concerns for the application of LLMs in healthcare settings. It accentuates the need for robust protective measures, thorough verification mechanisms, and stringent management of access to these models, ensuring their reliable and safe use in medical practice.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は幅広い医療知識を持ち、多くの領域にわたる医療情報を推論し、近い将来、多様な医療応用の可能性を秘めている。 本研究では医学におけるLSMの脆弱性について述べる。 モデル重量のわずか1.1%を標的に操作することで、故意に誤った生体医学的事実を注入することができる。 誤った情報はモデルの出力に伝達されるが、他の生物医学的なタスクでの性能はそのままである。 我々は1038件の生物医学的事実を検証した。 この特異な感受性は、医療環境におけるLSMの適用に対する深刻なセキュリティと信頼性の懸念を引き起こす。 堅牢な保護措置、徹底した検証機構、これらのモデルへのアクセスの厳密な管理の必要性を強調し、医療における信頼性と安全性を確保する。

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