論文の概要: GlucOS: Security, correctness, and simplicity for automated insulin delivery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18262v1
- Date: Wed, 26 Jun 2024 11:20:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-27 13:39:16.254305
- Title: GlucOS: Security, correctness, and simplicity for automated insulin delivery
- Title（参考訳）: GlucOS: 自動インスリンデリバリーのセキュリティ、正確性、単純性
- Authors: Hari Venugopalan, Shreyas Madhav Ambattur Vijayanand, Caleb Stanford, Stephanie Crossen, Samuel T. King,
- Abstract要約: 1型糖尿病(1 type 1 Diabetes、T1D)は、膵臓がインスリンを産生するのを止める代謝障害である。
補うために、合成インスリンを注入する。自動インスリンデリバリーシステムと呼ばれるコンピューターシステムは、インスリンを自動的に注入する。
本稿では,GlucOSと呼ばれる新しい信頼性の高い自動インスリンデリバリーシステムの構築に挑戦する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9763849901138384
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Type 1 Diabetes (T1D) is a metabolic disorder where an individual's pancreas stops producing insulin. To compensate, they inject synthetic insulin. Computer systems, called automated insulin delivery systems, exist that inject insulin automatically. However, insulin is a dangerous hormone, where too much insulin can kill people in a matter of hours and too little insulin can kill people in a matter of days. In this paper, we take on the challenge of building a new trustworthy automated insulin delivery system, called GlucOS. In our design, we apply separation principles to keep our implementation simple, we use formal methods to prove correct the most critical parts of the system, and we design novel security mechanisms and policies to withstand malicious components and attacks on the system. We report on real world use for one individual for 6 months using GlucOS. Our data shows that for this individual, our ML-based algorithm runs safely and manages their T1D effectively. We also run our system on 21 virtual humans using simulations and show that our security and safety mechanisms enable ML to improve their core T1D measures of metabolic health by 4.3\% on average. Finally, we show that our security and safety mechanisms maintain recommended levels of control over T1D even in the face of active attacks that would have otherwise led to death. GlucOS is open source and our code is available on GitHub.
- Abstract（参考訳）: 1型糖尿病(1 type 1 Diabetes、T1D)は、膵臓がインスリンを産生するのを止める代謝障害である。
補うために、合成インスリンを注入する。
自動インスリンデリバリーシステムと呼ばれるコンピュータシステムは、インスリンを自動的に注入する。
しかし、インスリンは危険なホルモンであり、インスリンが多すぎると数時間で人を殺すことができ、インスリンが少なければ数日で人を殺すことができる。
本稿では,GlucOSと呼ばれる新しい信頼性の高い自動インスリンデリバリーシステムの構築に挑戦する。
本設計では,実装をシンプルに保つために分離原則を適用し,システムの最重要部分を正すための形式的手法を用いて,悪意あるコンポーネントやシステムに対する攻撃に耐える新しいセキュリティ機構とポリシーを設計する。
GlucOSを用いた実世界利用を6カ月間報告した。
我々のデータは、この個人にとってMLベースのアルゴリズムが安全に動作し、T1Dを効果的に管理していることを示している。
また、シミュレーションを用いて21人の仮想人間上でシステムを実行し、我々のセキュリティと安全メカニズムにより、MLは代謝健康のコアT1Dを平均4.3倍改善できることを示す。
最後に、我々の安全と安全のメカニズムは、他の方法では死に至るであろう攻撃に直面した場合でも、T1Dに対する推奨の制御レベルを維持していることを示す。
GlucOSはオープンソースで、私たちのコードはGitHubから入手可能です。
関連論文リスト
- GluPredKit: Development and User Evaluation of a Standardization Software for Blood Glucose Prediction [0.5296605834401323]
GluPredKitは、血糖予測アルゴリズムのトレーニング、テスト、比較を標準化するために設計されたソフトウェアプラットフォームである。
この結果は、GluPredKitが標準化の課題に効果的に対応し、高いユーザビリティを提供することを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-13T08:23:05Z) - Neural Control System for Continuous Glucose Monitoring and Maintenance [0.0]
持続的なグルコースモニタリングと管理のための新しいニューラルコントロールシステムを提供する。
我々のアプローチは、洗練されたニューラルポリシーと微分可能なモデリングによって導かれ、常にリアルタイムでインスリン供給を調整する。
このエンドツーエンドの方法は効率を最大化し、パーソナライズされたケアを提供し、健康状態を改善する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-21T14:56:36Z) - Can We Trust the Unlabeled Target Data? Towards Backdoor Attack and Defense on Model Adaptation [120.42853706967188]
本研究は, よく設計された毒物標的データによるモデル適応に対するバックドア攻撃の可能性を探る。
既存の適応アルゴリズムと組み合わせたMixAdaptというプラグイン・アンド・プレイ方式を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-11T16:42:10Z) - Security, extensibility, and redundancy in the Metabolic Operating System [0.8484871864277641]
本稿では,新しいインスリン自動デリバリーシステムであるメタボリックオペレーティングシステムについて紹介する。
我々は、コアシステムを簡単にし、コアクローズドループアルゴリズムから非クリティカルな機能を分離するために分離原理を適用した。
安全性の観点からは、システムを使用している人が安全であることを保証するために、複数の冗長性層を構築します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-11T21:26:55Z) - Attention-Enhancing Backdoor Attacks Against BERT-based Models [54.070555070629105]
バックドア攻撃の戦略を調べることは、モデルの脆弱性を理解するのに役立つだろう。
本稿では,注意パターンを直接操作することでトロイの木馬行動を向上させる新しいトロイの木馬注意損失(TAL)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-23T01:24:56Z) - When Authentication Is Not Enough: On the Security of Behavioral-Based Driver Authentication Systems [53.2306792009435]
我々はランダムフォレストとリカレントニューラルネットワークアーキテクチャに基づく2つの軽量ドライバ認証システムを開発した。
我々は,SMARTCANとGANCANという2つの新しいエスケープアタックを開発することで,これらのシステムに対する攻撃を最初に提案する。
コントリビューションを通じて、これらのシステムを安全に採用する実践者を支援し、車の盗難を軽減し、ドライバーのセキュリティを高める。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-09T14:33:26Z) - Personalized Understanding of Blood Glucose Dynamics via Mobile Sensor
Data [0.0]
スマートフォンによるセンサ入力で連続血糖値(CGM)データを増大させる。
このデータセットは、そのサイズ、GPSデータが含まれており、非侵襲的にフリーライフの患者から収集されたという事実という意味では、新しいものです。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-02T20:26:05Z) - Blockchain associated machine learning and IoT based hypoglycemia
detection system with auto-injection feature [0.0]
この研究は、低血糖を検知し、生命を救うために自動糖注入を行う自動システムを実装することを目的としている。
グルコースセンサーとスマートウォッチのデータはFog経由で処理され、クラウドに送信された。
低血糖事象が検出されると、システムはモバイルアプリケーションと自動注入装置に通知を送り、凝縮した糖を被害者の体に押し込んだ。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-27T03:11:41Z) - Invisible for both Camera and LiDAR: Security of Multi-Sensor Fusion
based Perception in Autonomous Driving Under Physical-World Attacks [62.923992740383966]
本稿では,MDFに基づくADシステムにおけるセキュリティ問題の最初の研究について述べる。
物理的に実現可能な逆3Dプリントオブジェクトを生成し、ADシステムが検出に失敗してクラッシュする。
以上の結果から,攻撃は様々なオブジェクトタイプおよびMSFに対して90%以上の成功率を達成した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-17T05:11:07Z) - Perceiving Humans: from Monocular 3D Localization to Social Distancing [93.03056743850141]
本稿では,人間の3次元位置と身体の向きを1つの画像から知覚する,コスト効率の高い視覚ベースの新しい手法を提案する。
我々は,「社会的距離」という概念を,単純な位置に基づくルールとは対照的に,社会的相互作用の一形態として再考することが可能であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-01T10:12:30Z) - Adversarial vs behavioural-based defensive AI with joint, continual and
active learning: automated evaluation of robustness to deception, poisoning
and concept drift [62.997667081978825]
人工知能(AI)の最近の進歩は、サイバーセキュリティのための行動分析(UEBA)に新たな能力をもたらした。
本稿では、検出プロセスを改善し、人間の専門知識を効果的に活用することにより、この攻撃を効果的に軽減するソリューションを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-13T13:54:36Z)
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。