論文の概要: Explainable AI for Securing Healthcare in IoT-Integrated 6G Wireless Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.14659v1
• Date: Tue, 20 May 2025 17:46:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:53.655226
• Title: Explainable AI for Securing Healthcare in IoT-Integrated 6G Wireless Networks
• Title（参考訳）: IoTを内蔵した6G無線ネットワークにおける医療のセキュアな説明可能なAI
• Authors: Navneet Kaur, Lav Gupta,
• Abstract要約: 我々は、SHAP、LIME、DiCEといった説明可能なAI技術が脆弱性を明らかにし、防御を強化し、6G対応ヘルスケアにおける信頼と透明性を改善する方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9950682531209158
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: As healthcare systems increasingly adopt advanced wireless networks and connected devices, securing medical applications has become critical. The integration of Internet of Medical Things devices, such as robotic surgical tools, intensive care systems, and wearable monitors has enhanced patient care but introduced serious security risks. Cyberattacks on these devices can lead to life threatening consequences, including surgical errors, equipment failure, and data breaches. While the ITU IMT 2030 vision highlights 6G's transformative role in healthcare through AI and cloud integration, it also raises new security concerns. This paper explores how explainable AI techniques like SHAP, LIME, and DiCE can uncover vulnerabilities, strengthen defenses, and improve trust and transparency in 6G enabled healthcare. We support our approach with experimental analysis and highlight promising results.
• Abstract（参考訳）: 医療システムが先進的な無線ネットワークや接続デバイスを採用するにつれて、医療応用の確保が重要になっている。 ロボット手術ツール、集中治療システム、ウェアラブルモニターなどの医療機器の統合は、患者のケアを増強する一方で、深刻なセキュリティリスクももたらした。 これらのデバイスに対するサイバー攻撃は、外科的エラー、機器の故障、データ漏洩など、命の危険をもたらす可能性がある。 ITU IMT 2030ビジョンは、AIとクラウド統合による6Gの医療における変革的な役割を強調している一方で、新たなセキュリティ上の懸念も提起している。 本稿では、SHAP、LIME、DiCEといった説明可能なAI技術が脆弱性を明らかにし、防御を強化し、6G対応ヘルスケアにおける信頼と透明性を改善する方法について説明する。 実験的な分析でアプローチを支援し、有望な結果を強調します。

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