Explainable AI for Securing Healthcare in IoT-Integrated 6G Wireless Networks

要約

ヘルスケアシステムは、高度なワイヤレスネットワークと接続されたデバイスをますます採用するにつれて、医療アプリケーションを保護することが重要になりました。
ロボット外科用ツール、集中治療システム、ウェアラブルモニターなど、医療用モニュアルのインターネットデバイスの統合により、患者ケアが強化されましたが、深刻なセキュリティリスクが導入されました。
これらのデバイスのサイバー攻撃は、外科的エラー、機器の故障、データ侵害など、生命を脅かす結果につながる可能性があります。
ITU IMT 2030ビジョンは、AIおよびクラウド統合を通じてヘルスケアにおける6Gの変革的役割を強調していますが、新しいセキュリティの懸念も提起します。
このホワイトペーパーでは、Shap、Lime、Diceなどの説明可能なAI技術が、6G対応のヘルスケアの脆弱性を明らかにし、防御を強化し、信頼と透明性を向上させることができる方法を探ります。
実験的分析でアプローチをサポートし、有望な結果を強調します。

要約(オリジナル)

As healthcare systems increasingly adopt advanced wireless networks and connected devices, securing medical applications has become critical. The integration of Internet of Medical Things devices, such as robotic surgical tools, intensive care systems, and wearable monitors has enhanced patient care but introduced serious security risks. Cyberattacks on these devices can lead to life threatening consequences, including surgical errors, equipment failure, and data breaches. While the ITU IMT 2030 vision highlights 6G’s transformative role in healthcare through AI and cloud integration, it also raises new security concerns. This paper explores how explainable AI techniques like SHAP, LIME, and DiCE can uncover vulnerabilities, strengthen defenses, and improve trust and transparency in 6G enabled healthcare. We support our approach with experimental analysis and highlight promising results.

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