A Mathematical Framework for the Problem of Security for Cognition in Neurotechnology

要約

近年のニューロテクノロジーの急速な進歩により、ニューロテクノロジーとセキュリティの間に新たな重要な交差点が生まれています。
埋め込み型デバイス、非侵襲的モニタリング、および非侵襲的治療はすべて、個人の認知のプライバシーと自律性を侵害する可能性を伴います。
この問題に対処しようと呼びかける科学者や医師が増えていますが、応用的な取り組みは比較的限られています。
これらのセキュリティ問題に対処するための科学的および工学的な取り組みを妨げる大きな障壁は、関連する問題を記述および分析する明確な手段が欠如していることです。
この論文では、複数の分野の方法と結果を活用することで、そのような記述と分析を可能にする数学的フレームワークである認知ニューロセキュリティを開発します。
私たちは、認知ニューロセキュリティに重大な影響を与える特定の統計的特性を実証し、プライバシーと自律性を侵害しようとする攻撃者と、そのような試みを妨害しようとする防御者が直面するアルゴリズムの問​​題について説明します。

要約(オリジナル)

The rapid advancement in neurotechnology in recent years has created an emerging critical intersection between neurotechnology and security. Implantable devices, non-invasive monitoring, and non-invasive therapies all carry with them the prospect of violating the privacy and autonomy of individuals’ cognition. A growing number of scientists and physicians have made calls to address this issue, but applied efforts have been relatively limited. A major barrier hampering scientific and engineering efforts to address these security issues is the lack of a clear means of describing and analyzing relevant problems. In this paper we develop Cognitive Neurosecurity, a mathematical framework which enables such description and analysis by drawing on methods and results from multiple fields. We demonstrate certain statistical properties which have significant implications for Cognitive Neurosecurity, and then present descriptions of the algorithmic problems faced by attackers attempting to violate privacy and autonomy, and defenders attempting to obstruct such attempts.

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