Risiken von maschinellem Lernen in Gesundheitsgeräten

Die Nutzung von Machine Learning (ML) im Gesundheitswesen wächst schnell. ML-Systeme können in vielerlei Hinsicht helfen, bringen aber auch neue Risiken für die Sicherheit von medizinischen Geräten mit sich. Je mehr wir diese Geräte mit dem Internet und anderen Gadgets verbinden, desto grösser wird die Gefahr von Cyberangriffen. Das ist besonders besorgniserregend, weil ein erfolgreicher Angriff zu ernsthaften Gesundheitsproblemen für die Patienten führen kann.

In diesem Artikel werden wir die Sicherheitsrisiken besprechen, die mit ML-Systemen im Gesundheitswesen verbunden sind. Wir stellen eine Fallstudie zu einem Blutzuckermesssystem vor, das Machine Learning nutzt, und zeigen, wie ein Angreifer dessen Schwachstellen ausnutzen kann. Ausserdem werden wir die aktuellen Methoden zur Risikobewertung dieser Systeme betrachten und herausfinden, wo sie nicht ausreichen.

#Der Aufstieg von Machine Learning im Gesundheitswesen

In den letzten Jahren haben medizinische Geräte, die Machine Learning nutzen, die Genehmigung von Aufsichtsbehörden wie der U.S. Food and Drug Administration (FDA) erhalten. Diese Geräte werden in verschiedenen medizinischen Bereichen eingesetzt, darunter Kardiologie, Augenheilkunde und Gastroenterologie. Die Vorteile von Machine Learning sind unbestreitbar, aber die verstärkte Nutzung dieser Systeme hat eine grössere Angriffsfläche geschaffen, was zu mehr Möglichkeiten für Cyber-Bedrohungen führt.

Machine Learning-Systeme werden für Aufgaben eingesetzt, die hohe Präzision erfordern, wie zum Beispiel die Fernüberwachung von Patienten, die Steuerung von chirurgischen Geräten, die Medikamentenverabreichung und die Diagnose von Krankheiten. Wenn ein Angreifer ein medizinisches Gerät kompromittiert, kann er die ML-Engine dazu bringen, falsche Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, was zu schweren Gesundheitsproblemen für den Patienten führen könnte.

#Arten von Cyberangriffen

Eine Möglichkeit für Angreifer, ML-Systeme zu stören, ist das Injizieren bösartiger Daten während der Trainings- oder Inferenzphasen. Das kann geschehen, indem sorgfältig gestaltete Datenpunkte eingeführt werden, die die ML-Algorithmen verwirren. Da viele Gerätebenutzer mehrere Peripheriegeräte verbinden, kann ein Angriff jede Schwachstelle in der Kette ausnutzen. Wenn ein Peripheriegerät anfällig ist, kann ein Angreifer schädliche Daten an die ML-Engine senden, was dazu führen kann, dass sie den Gesundheitszustand eines Patienten falsch interpretiert.

Um die Gefahren zu verdeutlichen, betrachten wir eine Fallstudie zu blutzuckerbasierten Managementsystemen (BGMS), die Machine Learning nutzen. Das BGMS hilft Diabetikern, ihre Blutzuckerwerte zu überwachen und empfiehlt Insulindosen basierend auf vorhergesagten zukünftigen Messwerten. Die ML-Engine verarbeitet Daten von verschiedenen verbundenen Geräten. Wenn ein Angreifer die Daten, die an das BGMS gesendet werden, verändert, könnte das zu gefährlichen Ergebnissen führen, wie falschen Insulindosen.

#Die Fallstudie: Blutzucker-Management-System

Wir konzentrieren uns auf eine BGMS-Anwendung, die Ärzte und Patienten zur Diabetesverwaltung nutzen. Diese App schlägt Insulindosen basierend auf den aktuellen und historischen Blutzuckerwerten des Nutzers vor. Die App verbindet sich mit verschiedenen Geräten, zum Beispiel Blutzuckermessgeräten und Insulinpumpen. Durch die vernetzte Natur dieser Geräte kann ein Angreifer Schwachstellen in einem von ihnen ausnutzen, um Schaden anzurichten.

#Gerätfunktionalität

Ein Blutzucker-Management-System besteht typischerweise aus einer Smartphone-App, einem Blutzuckermessgerät und eventuell einer Insulinpumpe. Das Blutzuckermessgerät erfasst die Blutzuckerwerte des Patienten und sendet die Daten über Bluetooth an die App. Die App verarbeitet dann diese Informationen, sagt zukünftige Blutzuckerwerte voraus und empfiehlt Insulindosen.

Wenn ein Angreifer die Messwerte des Blutzuckermessgeräts manipulieren kann, könnte er das BGMS dazu bringen zu glauben, dass der Blutzuckerwert des Nutzers höher ist als er tatsächlich ist. Das könnte dazu führen, dass die App eine gefährlich hohe Insulindosis empfiehlt, was zu schweren gesundheitlichen Komplikationen oder sogar zu einer lebensbedrohlichen Situation führen kann.

#Angriffsszenario

In unserer Fallstudie betrachten wir einen Angreifer, der das BGMS angreift, indem er die Bluetooth-Verbindung zwischen dem Blutzuckermessgerät und der App kompromittiert. So kann der Angreifer die Blutzuckerwerte, die an die App gesendet werden, verändern. Der Angreifer zielt darauf ab, die App glauben zu lassen, dass der Patient sich in einem hyperglykämischen Zustand (hoher Blutzucker) befindet, was dazu führen könnte, dass sie übermässiges Insulin empfiehlt.

Die Effektivität dieses Angriffs hängt von mehreren Faktoren ab, einschliesslich der Fähigkeit des Angreifers, Daten zu intercepten, die über Bluetooth gesendet werden, und den Schwachstellen der verwendeten verbundenen Geräte. Wenn es dem Angreifer gelingt, die Blutzuckerwerte erfolgreich zu verändern, könnte der Patient eine falsche Behandlung erhalten, was zu kritischen Gesundheitsrisiken führen könnte.

#Sicherheitsrisiken in Machine Learning-Systemen

Die Sicherheitsrisiken, die mit ML-Systemen im Gesundheitswesen verbunden sind, lassen sich in mehrere Bereiche unterteilen:

1. Vernetzte Geräte: Je mehr Geräte mit einem System verbunden sind, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass Schwachstellen ausgenutzt werden. Wenn ein Gerät im Netzwerk eine Sicherheitsanfälligkeit hat, kann das das gesamte System gefährden.

2. Schwache Kommunikationsprotokolle: Viele medizinische Geräte kommunizieren über drahtlose Protokolle, die anfällig für Abfangen sein können. Bluetooth- und WLAN-Verbindungen können, wenn sie nicht richtig gesichert sind, Angreifern den Zugang zu sensiblen Informationen ermöglichen.

3. Datenmanipulation: Angreifer können Daten, die an die ML-Engine gesendet werden, manipulieren, was zu falschen Vorhersagen führen kann. Das ist besonders gefährlich in hochriskanten Umgebungen wie dem Gesundheitswesen, wo Entscheidungen direkte Auswirkungen auf die Patientenversorgung haben.

4. Eingeschränkte Sicherheitsbewertungen: Viele bestehende Risikobewertungsmethoden berücksichtigen nicht ausreichend die einzigartigen Herausforderungen, die ML-Systeme mit sich bringen. Aktuelle Rahmenwerke könnten die Sicherheitsrisiken von Ende zu Ende nicht effektiv bewerten.

#Aktuelle Methoden der Risikobewertung

Die Risikobewertung ist entscheidend, um die Sicherheit von ML-unterstützten medizinischen Geräten zu gewährleisten. Viele der aktuellen Methoden weisen jedoch erhebliche Einschränkungen auf:

1. DREAD: Dieses Risikobewertungssystem bewertet Risiken basierend auf Schadenspotenzial, Reproduzierbarkeit und anderen Faktoren. Es geht jedoch nicht effektiv auf die Risiken ein, die durch vernetzte Geräte in medizinischen Systemen entstehen.

2. STRIDE: Dieses Framework konzentriert sich darauf, Sicherheitsbedrohungen zu identifizieren, bewertet aber die Risiken von Ende zu Ende in einem ML-Kontext nicht. Es berücksichtigt nicht, wie Schwachstellen in Peripheriegeräten das gesamte System beeinflussen könnten.

3. FMEA (Fehler-Möglichkeiten und Einfluss-Analyse): Diese Technik identifiziert potenzielle Fehler in einzelnen Komponenten, berücksichtigt jedoch nicht die umfassenderen Auswirkungen vernetzter Systeme, was bedeutet, dass sie bedeutende Sicherheitsrisiken übersehen könnte.

4. CVSS (Common Vulnerability Scoring System): Obwohl nützlich zur Bewertung von Softwareanfälligkeiten, berücksichtigt CVSS nicht die einzigartigen Risiken, die mit ML-unterstützten medizinischen Geräten verbunden sind, wo Sicherheitsprobleme zu Patientenschäden führen könnten.

5. FDA-Richtlinien: Die FDA gibt Cybersecurity-Richtlinien für medizinische Geräte heraus, konzentriert sich jedoch hauptsächlich auf Kommunikationsrisiken und vernachlässigt Schwachstellen, die mit ML-Systemen verbunden sind.

#Bedarf an verbesserten Risikobewertungstechniken

Die oben genannten Probleme zeigen deutlich, dass es einen erheblichen Bedarf an einem neuen Risikobewertungsrahmen gibt, der speziell für ML-unterstützte medizinische Geräte entwickelt wurde. Dieser Rahmen sollte folgende Aspekte berücksichtigen:

• End-to-End-Sicherheitsanalyse: Eine umfassende Bewertung der Risiken aller verbundenen Geräte muss durchgeführt werden, wobei zu berücksichtigen ist, wie Schwachstellen in einem Gerät das gesamte System beeinflussen können.

• Dynamische Bewertung: Der Rahmen sollte sich an die sich schnell ändernde Landschaft von Machine Learning und Cybersecurity-Bedrohungen anpassen.

• Fokus auf Patienteneinfluss: Die Bewertung sollte die potenziellen Auswirkungen auf die Gesundheit der Patienten berücksichtigen und Risiken priorisieren, die die schwerwiegendsten Auswirkungen haben.

#Zukünftige Forschungsrichtungen

Zusammenfassend gibt es mehrere Forschungsansätze, die verfolgt werden können, um die Sicherheit von ML-unterstützten medizinischen Geräten zu verbessern:

1. Automatisierte Risikobewertung: Die Entwicklung von Tools zur Automatisierung der Risikobewertung für Hersteller könnte den Prozess vereinfachen und die allgemeine Sicherheit erhöhen.

2. Personalisierte Risikoprofile: Die Erstellung personalisierter Risikoprofile für Patienten könnte helfen, Schwachstellen in Echtzeit zu identifizieren und massgeschneiderte Schutzmassnahmen basierend auf den individuellen Gesundheitszuständen sicherzustellen.

3. Robuste ML-Modelle: Forschungsansätze zur Entwicklung von Maschinenlernen-Modellen, die gegenüber feindlichen Angriffen resistent sind, werden die allgemeine Sicherheit medizinischer Systeme verbessern.

4. Zusammenarbeit zwischen den Bereichen: Die Überbrückung der Kluft zwischen Cybersecurity und Medizin ist entscheidend für die Entwicklung effektiver Risikobewertungsrahmen.

#Fazit

Machine Learning ist ein mächtiges Werkzeug im Gesundheitswesen und bietet viele Vorteile. Aber je mehr wir uns auf diese Systeme verlassen, desto mehr müssen wir uns auch den neuen Sicherheitsherausforderungen stellen, die sie mit sich bringen. Indem wir die Risiken verstehen und unsere Bewertungsmethoden verbessern, können wir die Patienten besser schützen und die sichere Nutzung von Machine Learning in medizinischen Geräten gewährleisten.