Título: Cybersecurity and privacy in AI. Medical imaging diagnosis
Resumen:Dada la gran influencia de la inteligencia artificial (IA) en la vida cotidiana de las personas debido al papel clave que desempeña en la transformación digital a través de su capacidad de toma de decisiones automatizada, ENISA pretende concienciar sobre las amenazas a la ciberseguridad y la privacidad relacionadas con diversos escenarios que utilizan inteligencia artificial. Para ello, ENISA, con el apoyo del Grupo de Trabajo Ad-Hoc sobre Ciberseguridad de la Inteligencia Artificial, ha publicado dos informes en los últimos dos años: Cybersecurity Challenges of Artificial Intelligence1 y Securing Machine Learning Algorithms2. ENISA continúa su impulso con un nuevo informe sobre ciberseguridad y privacidad en el diagnóstico médico por imagen, que se apoya en la IA. Se ha realizado un estudio en profundidad del escenario identificando en primer lugar los activos, los actores y sus funciones, los procesos relevantes, los algoritmos de IA utilizados, así como los requisitos en términos de ciberseguridad y privacidad necesarios para ello. Basándose en trabajos anteriores de ENISA, como el informe "Securing Machine Learning Algorithms" citado anteriormente, además de en legislación como el GDPR y en búsquedas bibliográficas, este informe ha identificado las amenazas y vulnerabilidades en materia de ciberseguridad y privacidad que pueden explotarse en el escenario examinado.
Summary:Given the great influence of artificial intelligence (AI) in people's daily lives due to the key role it plays in digital transformation through its automated decision-making capabilities, ENISA aims to raise awareness of cybersecurity and privacy threats related to various scenarios using artificial intelligence. To this end, ENISA, with the support of the Ad-Hoc Working Group on Artificial Intelligence Cybersecurity, has published two reports in the last two years: Cybersecurity Challenges of Artificial Intelligence1 and Securing Machine Learning Algorithms2. ENISA continues its momentum with a new report on cybersecurity and privacy in medical imaging diagnosis, which is supported by AI. An in-depth study of the scenario has been conducted by identifying first the assets, the actors and their roles, relevant processes, the AI algorithms used, as well as the requirements in terms of cybersecurity and privacy needed for it. Building upon previous ENISA work such as the “Securing Machine Learning Algorithms” report cited above, in addition to legislation such as GDPR and literature searches, this report has identified cybersecurity and privacy threats and vulnerabilities that can be exploited in the examined scenario.
Fecha publicación: 2023
Autor: Agencia de la Unión Europea para la Ciberseguridad ; Adamczyk, Monika ; Malatras, Apostolos ; Agrafiotis, Ioannis
ISBN / ISSN: 978-92-9204-627-9 / 1831-9424
Link: https://n9.cl/gcziw
Palabras clave: aprendizaje automático , diagnóstico médico , inteligencia artificial , material médico-quirúrgico , protección de datos , protección de la vida privada , seguridad informática , tecnología sanitaria
Keywords: machine learning , artificial intelligence , artificial intelligence , medical-surgical equipment , data protection , data protection , medical diagnostics , privacy protection , information security , health technology , machine learning , medical diagnostics