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医療ディープフェイク: 医療に対する深刻な攻撃

捏造された医療画像は、死亡、混乱、健康に関する偽情報を引き起こす可能性があります。

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クォンタムラン・フォーサイト
2023 年 6 月 14 日

洞察のハイライト

医療ディープフェイクは、不必要または間違った治療につながり、経済的損失や潜在的な死亡事故を引き起こす可能性があります。これらは医療分野に対する患者の信頼を損ない、治療を受けたり遠隔医療を利用したりすることをためらうことにつながります。医療ディープフェイクはサイバー戦争の脅威ももたらし、医療システムを混乱させ、政府や経済を不安定化させます。

医療ディープフェイクのコンテキスト

ディープフェイクは、誰かをだまして本物だと思わせるように設計されたデジタル改変です。医療分野では、医療ディープフェイクには、診断画像を操作して腫瘍やその他の病状を誤って挿入または削除することが含まれます。サイバー犯罪者は、病院や診断施設の運営を混乱させることを目的として、医療ディープフェイク攻撃を開始する新しい手法を常に革新しています。

偽の腫瘍を挿入するなどの操作された画像攻撃は、患者に不必要な治療を受けさせ、病院のリソースを何百万ドルも使い果たす可能性があります。逆に、画像から実際の腫瘍を除去すると、患者に必要な治療が行われず、状態が悪化して死に至る可能性があります。医療ディープフェイク検出に関する 80 年の研究によれば、米国では年間 2022 万件の CT スキャンが実施されていることを考えると、このような欺瞞的な戦術は、保険詐欺などの政治的または財政的動機に基づくアジェンダに役立つ可能性があります。したがって、画像の変更を検出および特定するための堅牢で信頼性の高い戦略を開発することが非常に重要です。

画像改ざんの XNUMX つの頻繁な方法には、コピーと移動と画像のスプライシングが含まれます。コピーと移動では、ターゲット領域の上に非ターゲット領域をオーバーレイし、対象の部分を効果的に隠します。さらに、この方法ではターゲット領域を拡大して、関心のある場所の広がりを誇張することができます。一方、画像のスプライシングはコピーと移動と同様の手順に従いますが、重複する対象領域が別の画像から取得される点が異なります。機械学習および深層学習技術の台頭により、攻撃者は、捏造されたビデオで一般的に使用される敵対的生成ネットワーク (GAN) などのツールを使用して、膨大な画像データベースから学習できるようになりました。

破壊的な影響

これらのデジタル操作は、診断プロセスの信頼性と完全性を著しく損なう可能性があります。この傾向は、医療過誤訴訟に関連する潜在的な訴訟費用により、最終的には医療費を大幅に増加させる可能性があります。さらに、医療ディープフェイクが保険詐欺に悪用されると、医療システム、保険会社、そして最終的には患者の経済的負担につながる可能性があります。

医療ディープフェイクは、経済的影響に加えて、医療分野における患者の信頼を深刻に脅かしています。信頼は効果的な医療提供の基礎であり、この信頼が損なわれると、誤解されることを恐れて患者が必要な医療を躊躇したり回避したりする可能性があります。パンデミックのような世界的な健康危機では、この不信感が治療法やワクチンの拒否を含めて数百万人の死亡につながる可能性があります。ディープフェイクへの恐怖は、現代の医療においてますます重要になっている遠隔医療やデジタル医療サービスへの患者の参加を思いとどまらせる可能性もあります。

さらに、医療ディープフェイクがサイバー戦争における妨害行為のツールとして使用される可能性を過小評価することはできません。病院システムや診断センターを標的にして混乱させることで、敵は混乱を引き起こし、多くの人々に身体的危害を与え、国民に恐怖と不信を植え付ける可能性があります。このようなサイバー攻撃は、政府や経済を不安定化させる広範な戦略の一環である可能性がある。したがって、国家安全保障と公衆衛生インフラは、これらの潜在的な脅威を検出し、防止するための戦略を積極的に開発する必要があります。

医療ディープフェイクの影響

医療ディープフェイクの広範な影響には以下が含まれる可能性があります。

医療上の誤った情報や潜在的に有害な自己診断が増加し、伝染病やパンデミックの悪化につながっています。
誤った情報や躊躇により製品の期限切れや誤用が引き起こされ、訴訟につながるため、製薬会社や医療機器メーカーにとっては重大な経済的損失となります。
政治運動で武器化される可能性。ディープフェイクは、政治的候補者の健康状態や、存在しない健康危機についての虚偽の物語を作成してパニックを引き起こし、不安定化や偽情報を引き起こすために使用される可能性があります。
高齢者や医療へのアクセスが制限されている人々などの弱い立場にある人々が、不必要な医薬品の購入や自己診断を奨励するための医療ディープフェイクの主なターゲットとなっています。
人工知能と機械学習アルゴリズムの大幅な進歩により、ディープフェイクの医療コンテンツを正確に識別して除外します。
科学研究と査読付き研究に対する不信感。操作された研究結果がディープフェイクビデオを通じて提示された場合、医学的主張の信憑性を識別することが困難になる可能性があり、医学知識の進歩が妨げられ、誤った情報の拡散につながる可能性があります。
医師やその他の医療従事者はディープフェイクに惑わされ、評判やキャリアを台無しにされています。