SAM: Foreseeing Inference-Time False Data Injection Attacks on ML-enabled Medical Devices
Notice bibliographique
Résumé
The increasing use of machine learning (ML) in medical systems necessitates robust security measures to mitigate potential threats. Current research often overlooks the risk of adversaries injecting false inputs through peripheral devices at inference time, leading to mispredictions in patients' conditions. These risks are hard to foresee and mitigate during the design phase since the system is assembled by end users at the time of use. To address this gap, we introduce SAM, a technique that enables security analysts to perform System Theoretic Process Analysis for Security (STPA-Sec) on ML-enabled medical devices during the design phase. SAM models the medical system as a control structure, with the ML engine as the controller and peripheral devices as potential points for false data injection. It interfaces with state-of-the-art vulnerability databases and Large Language Models (LLMs) to automate the discovery of vulnerabilities and generate a list of possible attack paths. We demonstrate the usefulness of SAM through case studies on two FDA-cleared medical devices: a blood glucose management system and a bone mineral density measurement software. SAM allows security analysts to expedite the security assessment of ML-enabled medical devices at the design phase. This proactive approach mitigates potential patient harm and reduces costs associated with post-deployment security measures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».