論文の概要: Is That Really My X-Ray? Measuring Internet-Exposed DICOM Services in the Presence of Deception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.15839v1
• Date: Fri, 17 Jul 2026 10:49:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-20 17:56:52.830008
• Title: Is That Really My X-Ray? Measuring Internet-Exposed DICOM Services in the Presence of Deception
• Title（参考訳）: これは本当に私のX線か? 嘘の有無でインターネットに露呈されたDICOMサービスを計測する
• Abstract要約: DICOMは医療画像の交換における主要なプロトコルである。 多くのインターネット対応デプロイメントでは、基本的なセキュリティコントロールが欠如しており、患者データを不正アクセスに公開している。 本稿では,インターネット対応DICOMサービスに関するノイズ対応研究について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1755490703175258
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: DICOM is the dominant protocol for exchanging medical images, yet many Internet-facing deployments lack basic security controls, exposing sensitive patient data to unauthorized access. Accurately measuring this exposure is complicated by honeypots, network telescopes, and other measurement artifacts that inflate published estimates. This paper presents a noise-aware study of Internet-facing DICOM services, combining active IPv4-wide scanning with passive honeypot deployments. We scan common DICOM ports using an ethics-constrained probe limited to association negotiation and C-ECHO. Then, we introduce a reproducible false-positive filtering method that identifies honeypots, telescopes, malformed responders, and other deception artifacts, reducing apparent exposure by 39%. After filtering, we identify 3,979 vulnerable DICOM deployments, all of which lack encryption and accept unauthenticated connections; 1,782 run outdated or deprecated software, and 1,551 carry known remotely exploitable vulnerabilities. Follow-up scans reveal that approximately 50% of exposed services show no evidence of maintenance over 5 months of observation, and that responsible disclosure led to only modest, short-term remediation. On the passive measurement, we deploy Dicompot and find that its raw session logs overstate activity by up to 83% due to generic TCP noise being incorrectly logged as DICOM sessions. After filtering, we observe a reconnaissance gap: Most actors issuing C-ECHO probes never escalate to data exfiltration, consistent with sophisticated actors fingerprinting the honeypot and disengaging before proceeding. Our results show that DICOM exposure measurements can be significantly distorted by deception and logging artifacts, but once corrected, reveal widespread risks to patient privacy and healthcare security that existing deception systems are insufficient to capture.
• Abstract（参考訳）: DICOMは医療画像を交換するための主要なプロトコルであるが、多くのインターネット対応デプロイメントには基本的なセキュリティコントロールがなく、機密性の高い患者データを不正アクセスにさらしている。 この露光を正確に測定することは、ハニーポット、ネットワーク望遠鏡、および公表された推定を膨らませる他の測定成果物によって複雑である。 本稿では、アクティブIPv4ワイドスキャンとパッシブハニーポット配置を組み合わせたインターネット対応DICOMサービスのノイズアウェアな研究について述べる。 我々は、関係交渉とC-ECHOに限定された倫理制約プローブを用いて、一般的なDICOMポートをスキャンする。 そこで我々は,ハニーポット,望遠鏡,不正な応答器,その他の偽装品を識別する再現可能な偽陽性フィルタリング手法を導入し,露出を39%低減した。 フィルタリング後、暗号化や不正な接続を受けていない3,979の脆弱性DICOMデプロイメントを特定し、古いソフトウェアや非推奨のソフトウェアが1,782個、遠隔で悪用可能な脆弱性が1,551個あった。 フォローアップスキャンの結果、暴露されたサービスの約50%が5ヶ月の観察でメンテナンスの証拠を示さず、責任のある開示が軽度で短期的な修復に繋がったことが判明した。 受動的測定では、Dicompotをデプロイし、その生のセッションログは、一般的なTCPノイズがDICOMセッションとして誤ってログされているため、最大83%のオーバーステートアクティビティを達成している。 C-ECHOプローブを発行するほとんどのアクターは、データの流出にエスカレートしません。 以上の結果から,DICOM被ばく測定は偽装品や伐採品によって著しく歪められるが,いったん修正されると,既存の偽装システムでは捕捉できない,患者のプライバシや医療セキュリティに対する広範なリスクが明らかになる。

関連論文リスト

• SIR: Self-improving Red-teaming for Compute Use Agents [71.71987044117371]
  コンピュータ・ユース・エージェント(CUA、Computer use agent)は、マウス、キーボード、端末を通じて画面を認識し、実際のオペレーティングシステムに作用する視覚言語モデルである。 操作中に信頼できないコンテンツに晒されるため、間接的プロンプトインジェクション(IPI)に弱い。 SIRは,平易な言語で記述された再利用原則の小さなライブラリからステルスインジェクションを構成するブラックボックスIPIアタックである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-31T03:39:43Z)
• DICOMHawk: A Cyber Deception Framework for Medical Imaging Infrastructure [34.06478657370088]
  本研究では,DICOMとPACSサービスを現実的なインタラクション,動的に集積する医療記録,ハネトケンを組み込んだサイバー詐欺フレームワークであるDICOMHawkを紹介する。 86日間の比較と、複数のネットワークにわたる347日間のデプロイメントにおいて、DICOMHawkはDicompotよりも有効なセッションを集め、ハニーポットの検出を避け、49の医療関連攻撃を捉えた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-17T08:41:43Z)
• Measuring Healthcare Data Leaks and Security Flaws at Internet Scale [2.475315310659106]
  HL7およびFHIRサービスに関する大規模な研究を行い、DICOMの取り組みを拡大する。 当社の大規模なインターネットスキャンでは、IPv4とIPv6アドレス空間にわたる3つの主要な医療プロトコルを網羅し、医療システムを特定し、認証上の欠陥によるデータ漏洩を明らかにしました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-06T11:52:17Z)
• Now You (Still) See Me: Detecting Evasive Steganographic Payloads in LLMs [52.149036302760386]
  大規模な言語モデルは、プロンプトによって引き起こされるシークレットを、流動的で良心的な出力にエンコードするように微調整することができる。 近年の研究では、内部の活性化から秘密を回収する線形プローブによる検出を提案する。 この防御は体系的に回避できるが,対象とするデータレベルの介入によって検出性が回復可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-08T12:27:11Z)
• TwinGate: Stateful Defense against Decompositional Jailbreaks in Untraceable Traffic via Asymmetric Contrastive Learning [60.68349524623048]
  分解されたジェイルブレイクは、大きな言語モデルにとって重大な脅威となる。 我々はステートフルなデュアルエンコーダ防御フレームワークであるTwinGateを紹介する。 我々は、8600の異なる悪意のある意図にまたがる360万以上の命令の包括的なデータセットを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-30T13:44:01Z)
• WISV: Wireless-Informed Semantic Verification for Distributed Speculative Decoding in Device-Edge LLM Inference [56.297697169678095]
  WISV(Wireless-Informed Semantic Verification)は、分散投機的復号化フレームワークである。 WISVは最大60.8%の許容長の増加、37.3%の対話ラウンドの削減、31.4%のエンドツーエンドレイテンシの改善を実現している。 NVIDIA Jetson AGX OrinとA40搭載サーバからなるハードウェアテストベッド上でWISVを検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-20T01:29:56Z)
• Talking to the Airgap: Exploiting Radio-Less Embedded Devices as Radio Receivers [5.998725718715555]
  組込みデバイス上での悪意のあるコード実行は、ハードウェアの変更なしに、無線でエアバッグシステムに侵入できることを示す。 この現象はPCBトレースとオンチップアナログ-デジタルコンバータにおける寄生RF感度に起因している。 本研究により,空調システムに対する従来未探索の指令・制御ベクトルが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-17T12:39:54Z)
• Pay Less Attention to Deceptive Artifacts: Robust Detection of Compressed Deepfakes on Online Social Networks [81.21729774122554]
  オンラインソーシャルネットワーク(OSNs)における圧縮による「ブロック効果を見下ろす既存のディープフェイク検出方法」 本稿では,ペア化データの欠如と圧縮画像の非効率利用に対処する新しいフレームワークPLADAを提案する。 PLADAは2つのコアモジュールで構成されている。Block Effect Eraser (B2E) はブロック効果を処理するために2段階のアテンション機構を使用し、Open Data Aggregation (ODA) はペアデータとアンペアデータの両方を処理して検出を改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-25T15:46:41Z)
• Unprotected 4G/5G Control Procedures at Low Layers Considered Dangerous [4.235733335401408]
  セルラー標準の複雑さと高い層間操作の複雑さについて検討する。 現在の細胞系は情報漏洩による新たな受動的攻撃の影響を受けやすいことが判明した。 UEでRFフロントエンドを無効にすることで、ユーザのスループットを低下させるアクティブアタックを識別する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-11T13:42:05Z)
• MalDicom: A Memory Forensic Framework for Detecting Malicious Payload in DICOM Files [4.8342038441006805]
  本稿では,Windows マルウェア実行ファイルのDICOMファイルへの侵入について述べる。 DICOMファイルでマルウェアを実行するコードインジェクションプロセスは、病院のネットワークやワークステーションのメモリに影響を与える。 本稿では,Trojan,Spyware,Ransomwareの3つのメモリダンプカテゴリでメモリフォサイシクスを行う機械学習(ML)アルゴリズムについて考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-01T10:33:15Z)
• TeD-SPAD: Temporal Distinctiveness for Self-supervised Privacy-preservation for video Anomaly Detection [59.04634695294402]
  人間の監視のないビデオ異常検出(VAD)は複雑なコンピュータビジョンタスクである。 VADのプライバシー漏洩により、モデルは人々の個人情報に関連する不必要なバイアスを拾い上げ、増幅することができる。 本稿では,視覚的プライベート情報を自己管理的に破壊する,プライバシーに配慮したビデオ異常検出フレームワークTeD-SPADを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-21T22:42:55Z)
• Spotting adversarial samples for speaker verification by neural vocoders [102.1486475058963]
  我々は、自動話者検証(ASV)のための敵対サンプルを見つけるために、ニューラルボコーダを採用する。 元の音声と再合成音声のASVスコアの違いは、真正と逆正のサンプルの識別に良い指標であることがわかった。 私たちのコードは、将来的な比較作業のためにオープンソースにされます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-01T08:58:16Z)

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。