CTやMRIのような画像検査装置はホストとなるPCから制御されている。そこに異常な指示が入力された場合、過剰な放射線被曝など患者に有害な脅威がもたらされる可能性がある。イスラエルのネゲヴ・ベン＝グリオン大学の研究グループは「異常な命令から医療機器を保護するための二重層設計」という研究成果を8月26日に開催された AIME 2020で発表している。
ネゲヴ・ベン＝グリオン大学のニュースリリースでは、同プロジェクトを紹介している。研究を主導するTom Mahler氏によると、2種類の異常な医療機器への命令を検出するアルゴリズムが設計された。１つ目の層では「通常の100倍の放射線量を与える」などあり得ない異常値を検出するコンテクストフリー層（CF層）、2つ目の層では正常値だが「成人向けの指示が乳児に適用されている」など特定の状況の異常な命令を検出するコンテクストセンシティブ層（CS層）が用意された。8,277例のCTへの命令を用いて機械学習で強化されたアルゴリズムにより、CF層単独での精度F1スコアが71.6%であったのに比し、CS層を組み合わせると異常命令の検出精度は82-99%に向上した。
医療機器に対するサイバー攻撃の潜在的なリスクはことあるごとに指摘されてきた。同研究はそのような脅威を防ぐ可能性とともに、技師の設定ミスといったヒューマンエラーや、ホストPCのソフトウェアバグなどにも対応が可能である。
