연결된 의료 기기를 위한 머신러닝 분류기 보안

무선 연결 및 원격 모니터링 기능이 장착된 의료 기기는 점점 더 서로 연결되고 외부 프로그래머 및 심지어 인터넷에 연결되고 있습니다. 사물인터넷 기술은 의료 전문가가 침습적인 절차 없이 의료 기기 설정을 조정하거나 수정할 수 있도록 하지만, 이는 또한 큰 공격 표면을 열고 잠재적인 보안 취약점을 도입합니다. 의료 기기 해킹은 점차 현실화되고 있으며, 이러한 기기를 보안 공격으로부터 방어하고 보호하는 것이 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다. 이 논문에서는 의료 기기를 표적으로 한 공격을 효율적으로 판단하기 위해 머신러닝 모델을 사용하는 가능성을 평가합니다. 구체적으로, 의료 기기를 정확하게 프로파일링하고 정상 동작에서의 편차를 관찰하기 위한 피쳐 세트를 개발합니다. 우리는 다양한 머신러닝 알고리즘을 사용하여 방법을 테스트하고, 탐지 결과에 대한 비교 분석을 제공합니다.