論文の概要: SoK: Security and Privacy Risks of Healthcare AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07415v2
• Date: Wed, 30 Apr 2025 22:27:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.003224
• Title: SoK: Security and Privacy Risks of Healthcare AI
• Title（参考訳）: SoK:医療AIのセキュリティとプライバシリスク
• Authors: Yuanhaur Chang, Han Liu, Chenyang Lu, Ning Zhang,
• Abstract要約: 人工知能(AI)と機械学習(ML)を医療システムに統合することは、患者のケアを強化する大きな約束である。 しかし、機密データやシステムの完全性も、サイバー攻撃の可能性を秘めている。 ヘルスケアAIに関する現在のセキュリティとプライバシ(S&P)の研究は、ヘルスケアの展開シナリオと脅威モデルに関して非常に不均衡である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.655956766190256
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The integration of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) into healthcare systems holds great promise for enhancing patient care and care delivery efficiency; however, it also exposes sensitive data and system integrity to potential cyberattacks. Current security and privacy (S&P) research on healthcare AI is highly unbalanced in terms of healthcare deployment scenarios and threat models, and has a disconnected focus with the biomedical research community. This hinders a comprehensive understanding of the risks that healthcare AI entails. To address this gap, this paper takes a thorough examination of existing healthcare AI S&P research, providing a unified framework that allows the identification of under-explored areas. Our survey presents a systematic overview of healthcare AI attacks and defenses, and points out challenges and research opportunities for each AI-driven healthcare application domain. Through our experimental analysis of different threat models and feasibility studies on under-explored adversarial attacks, we provide compelling insights into the pressing need for cybersecurity research in the rapidly evolving field of healthcare AI.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)と機械学習(ML)を医療システムに統合することは、患者のケアとケアデリバリの効率を高めるための大きな約束である。 医療AIに関する現在のセキュリティとプライバシ(S&P)の研究は、医療の展開シナリオと脅威モデルに関して非常に不均衡であり、バイオメディカル研究コミュニティと非接続な焦点を持つ。 これにより、ヘルスケアAIがもたらすリスクの包括的理解が妨げられる。 このギャップに対処するために、本稿では、既存の医療AI S&P研究を徹底的に検討し、未探索領域の特定を可能にする統一的なフレームワークを提供する。 我々の調査は、医療AI攻撃と防衛の体系的な概要を示し、AI駆動型医療アプリケーションドメインごとに課題と研究の機会を指摘している。 我々は、さまざまな脅威モデルの実験分析と、未探索の敵攻撃に対する実現可能性研究を通じて、急速に発展する医療AI分野におけるサイバーセキュリティ研究の必要性について、説得力のある洞察を提供する。

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