[論文レビュー] Know Your Enemy: Characteristics of Cyber-Attacks on Medical Imaging Devices

Tom Mahler, Nir Nissim+7 more|arXiv (Cornell University)|Jan 17, 2018

Artificial Intelligence in Healthcare and Education参考文献 1被引用数 22

ひとこと要約

本研究では、CIA（機密性、完全性、可用性）フレームワークを用いて、特にCTスキャナを標的とした深刻なサイバー攻撃ベクトルを同定する。大手保健機関と協働したリスク分析調査を通じて、急性ケアにおける役割からCTデバイスが最も高いリスクを負っていることが明らかになった。攻撃表面には、プロトコルパラメータの改ざん、機械的干渉、信号の遮断、サービス拒否攻撃の利用が含まれる。

ABSTRACT

Purpose: Used extensively in the diagnosis, treatment, and prevention of disease, Medical Imaging Devices (MIDs), such as Magnetic Resonance Imaging (MRI) or Computed Tomography (CT) machines, play an important role in medicine today. MIDs are increasingly connected to hospital networks, making them vulnerable to sophisticated cyber-attacks targeting the devices' infrastructure and components, which can disrupt digital patient records, and potentially jeopardize patients' health. Attacks on MIDs are likely to increase, as attackers' skills improve and the number of unpatched devices with known vulnerabilities that can be easily exploited grows. Attackers may also block access to MIDs or disable them, as part of ransomware attacks, which have been shown to be successful against hospitals. Method and Materials: We conducted a comprehensive risk analysis survey at the Malware-Lab, based on the Confidentiality, Integrity, and Availability (CIA) model, in collaboration with our country's largest health maintenance organization, to define the characteristics of cyber-attacks on MIDs. The survey includes a range of vulnerabilities and potential attacks aimed at MIDs, medical and imaging information systems, and medical protocols and standards such as DICOM and HL7. Results: Based on our survey, we found that CT devices face the greatest risk of cyber-attack, due to their pivotal role in acute care imaging. Thus, we identified several possible attack vectors that target the infrastructure and functionality of CT devices, which can cause: 1. Disruption of the parameters' values used in the scanning protocols within the CT devices (e.g., tampering with the radiation exposure levels); 2. Mechanical disruption of the CT device (e.g., changing the pitch); 3. Disruption of the tomography scan signals constructing the digital images; and 4. Denial-of-Service attacks against the CT device.

研究の動機と目的

• 病院ネットワークにおける医療画像デバイス（MIDs）を標的とした増大するサイバー脅威の状況を評価すること。
• CTおよびMRIシステムの機密性、完全性、可用性を損なう具体的な攻撃ベクトルを同定すること。
• DICOMやHL7といった広く使用されている医療画像プロトコルにおける未パッチ適用の脆弱性が、画像システムに及ぼす現実のリスクを評価すること。
• 医療機関の関係者およびサイバーセキュリティ専門家が医療画像インfraストラクチャを保護するための実行可能なイン사이트を提供すること。
• 深刻な画像システムに対するランサムウェアや機能停止攻撃の可能性についての認識を高めること。

提案手法

• MIDsに対するサイバー脅威を評価するため、CIA三原則モデルを用いた包括的なリスク分析を実施した。
• イスラエル最大の健康保険機関と協働し、臨床的画像環境における現実の脆弱性を評価した。
• 医療画像プロトコル（DICOM、HL7）およびデバイスファームウェアの既知の脆弱性を、潜在的攻撃シナリオにマッピングした。
• CTデバイスの設定、機械的パラメータ、画像信号の完全性を標的にした攻撃ベクトルをシミュレートおよび分析した。
• CTシステムに対するサービス拒否（DoS）攻撃の実行可能性と影響を評価し、患者ケアへの影響を検証した。
• 患者の安全、データ完全性、システム可用性への影響に基づいて攻撃タイプを分類した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 医療画像デバイス、特にCTスキャナを標的とした主なサイバー攻撃ベクトルは何か？
• RQ2 DICOMおよびHL7プロトコルの脆弱性は、画像システムに対するサイバー攻撃リスクをどのように高めているか？
• RQ3 臨床的役割とネットワーク露出度の観点から、どの画像デバイスタイプが最も高い改ざんリスクを負っているか？
• RQ4 スキャンパラメータ（例：被曝線量）を操作することで、患者の安全および画像品質にどのような影響が生じるか？
• RQ5 サービス拒否攻撃や信号遮断攻撃が、CTシステムをどれほど無効化し、緊急医療をどれほど妨害できるか？

主な発見

• CTデバイスは、急性ケア画像診断における重要な役割と高いネットワーク接続性から、サイバー攻撃のリスクが最も高い。
• 攻撃者は、被曝線量などのスキャンプロトコルパラメータを改ざん可能であり、これが患者への被害を引き起こす可能性がある。
• CTスキャナのピッチなどの機械的パラメータを改ざんすることで、画像品質や診断の正確性に影響を与える。
• トモグラフィー画像信号の遮断は、デジタル画像の破損を引き起こし、誤診または治療遅延を招く。
• CTデバイスに対するサービス拒否攻撃は、画像サービスへのアクセスを遮断し、ランサムウェアの動作に似せた影響を及ぼし、緊急医療を混乱させる。
• 多数の医療画像デバイスが未パッチ適用のまま放置されており、既知で利用可能な脆弱性を標的にする攻撃表面が拡大している。