論文の概要: Detection of Deployment Operational Deviations for Safety and Security of AI-Enabled Human-Centric Cyber Physical Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.04605v1
- Date: Thu, 08 Jan 2026 05:23:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-09 17:01:53.048359
- Title: Detection of Deployment Operational Deviations for Safety and Security of AI-Enabled Human-Centric Cyber Physical Systems
- Title（参考訳）: AIが実現した人体サイバー物理システムの安全性と安全性のための展開運用逸脱の検出
- Authors: Bernard Ngabonziza, Ayan Banerjee, Sandeep K. S. Gupta,
- Abstract要約: 人間中心のサイバー物理システムは、センサーが収集したデータから知識を抽出する人工知能にますます関与している。
例えば、医療監視や制御システム、自動運転車などがある。
本稿では,これらのシステムを未知条件下で動作させる動作偏差について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9914910610631541
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, Human-centric cyber-physical systems have increasingly involved artificial intelligence to enable knowledge extraction from sensor-collected data. Examples include medical monitoring and control systems, as well as autonomous cars. Such systems are intended to operate according to the protocols and guidelines for regular system operations. However, in many scenarios, such as closed-loop blood glucose control for Type 1 diabetics, self-driving cars, and monitoring systems for stroke diagnosis. The operations of such AI-enabled human-centric applications can expose them to cases for which their operational mode may be uncertain, for instance, resulting from the interactions with a human with the system. Such cases, in which the system is in uncertain conditions, can violate the system's safety and security requirements. This paper will discuss operational deviations that can lead these systems to operate in unknown conditions. We will then create a framework to evaluate different strategies for ensuring the safety and security of AI-enabled human-centric cyber-physical systems in operation deployment. Then, as an example, we show a personalized image-based novel technique for detecting the non-announcement of meals in closed-loop blood glucose control for Type 1 diabetics.
- Abstract（参考訳）: 近年、人間中心のサイバー物理システムは、センサーが収集したデータから知識を抽出する人工知能にますます関与している。
例えば、医療監視や制御システム、自動運転車などがある。
このようなシステムは、通常のシステム操作のプロトコルやガイドラインに従って運用することを目的としている。
しかし、1型糖尿病のクローズループ血糖コントロール、自動運転車、脳卒中診断のためのモニタリングシステムなど、多くのシナリオではそうである。
このようなAI対応の人間中心アプリケーションの操作は、例えば、人間とシステムとのインタラクションによって、運用モードが不確実である可能性のあるケースにそれらを公開することができる。
システムが不確実な状態にある場合、システムの安全性とセキュリティ要件に違反する可能性がある。
本稿では,これらのシステムを未知条件下で動作させる動作偏差について論じる。
そして、運用展開においてAI対応の人間中心のサイバー物理システムの安全性と安全性を確保するためのさまざまな戦略を評価するためのフレームワークを作成する。
次に,1型糖尿病患者に対するクローズドループ血糖コントロールにおける食事の非発表を検出するためのイメージベース新規技術について紹介する。
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例えば、医療監視と制御システム、ジェスチャーに基づく人間のコンピュータインタラクションシステム、自動運転車などがある。
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