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对基于机器学习的智能医疗保健系统的对抗攻击( Adversarial Attacks to Machine Learning-Based Smart Healthcare Systems )
AI Newaz NI Haque AK Sikder MA Rahman AS Uluagac
越来越多的医疗保健数据需要对疾病诊断、进展和实时监测进行准确分析，以向患者提供更好的治疗。在这种背景下，机器学习(ML)模型被用来从高维和异构的医疗保健数据中提取有价值的特征和洞察力，以检测智能医疗保健系统(SHS)中不同的疾病和患者活动。然而，近年来的研究表明，应用于不同应用领域的ML模型容易受到对抗性攻击。本文介绍了一种新型的对抗攻击，利用最大似然分类器在SHS中的应用。我们考虑一个对数据分布、SHS模型和ML算法有部分了解的敌手来执行有针对性和无针对性的攻击。利用这些对抗能力，我们操纵医疗设备读数来改变SHS结果中患者的状态（受疾病影响、正常情况、活动等）。我们的攻击利用五种不同的对抗ML算法(HopSkipJump、快速梯度法、巧尽心思决策树、Carlini&Wagner、Zeroth Order Optimization）在SHS上执行不同的恶意活动（如数据中毒、错误分类输出等）。此外，我们根据对手的训练和测试阶段的能力，对SHS进行白盒和黑盒攻击。我们评估了我们在不同SHS环境和医疗设备中的工作性能。我们的广泛评估表明，我们提出的对抗攻击会显著降低基于ML的SHS在正确检测疾病和患者正常活动方面的性能，最终导致错误的治疗。
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