一组研究人员证明，黑客可以修改3D医疗扫描，以添加或删除严重疾病的证据，如癌症。

来自Ben-Gurion大学和以色列Beer-Sheva的Soroka大学医学中心的专家开发了概念验证（PoC）恶意软件，该恶意软件使用称为生成对抗网络（GAN）的机器学习技术在计算机断层扫描（CT）扫描期间生成。

CT扫描仪通常通过图像存档和通信系统（PACS）进行管理，该系统接收来自扫描仪的扫描，存储它们，然后将它们提供给放射科医师。如GE Healthcare，Fujifilm，Philips和RamSoft。

使用Shodan搜索引擎进行的扫描确定了连接到互联网的2,700台服务器。另一个问题是医学影像数据存在一个问题，据研究人员说，PACS和DICOM服务器经常暴露在互联网上。许多情况通过网络传输而不加密，这使其暴露于中间人（MitM）攻击和操纵。

恶意攻击者可能成为可从互联网访问的目标PACS，或者他们可以访问目标组织的网络并从攻击中发起。有一名研究人员在历史测试中进行的渗透测试期间攻击研究人员。在本地攻击的情况下，CT扫描仪的工作站和PACS网络的攻击者。

一旦攻击者可以拦截来自CT扫描仪的流量，他们就可以使用攻击框架，研究人员称之为CT-GAN，在他们到达解释结果的放射科医师之前，通过GAN技术操纵图像。

使用CT-GAN改变CT扫描和70次扫描。恶意软件已用于将恶性癌症的证据注入治疗患者的扫描中。从实际患有它的患者的扫描。

当放射科医师不知道结果被操纵时，他们被诊断为99％的注射扫描为癌症，94％的扫描癌症患者被移除为属于健康患者。研究人员甚至表示，在每次测试中，这次袭击甚至被愚弄了最先进的肺癌筛查模型，仍然误诊了60％和87％的患者。

研究人员列出了几种可能的动机和目标。相信修改某人的扫描并照顾有机会参与推理的患者，持有数据人质，进行保险欺诈，甚至谋杀或K怖主义。

心脏病，心脏病，血栓，感染，关节炎，软骨问题，韧带撕裂，脑，心脏或脊柱肿瘤。他们指出，该方法可用于增加或消除各种疾病的证据，包括动脉瘤，心脏病，血栓，感染，关节炎，软骨问题，韧带撕裂。

同样的技术可以起到工作或领导角色的作用。在这种情况下，如果攻击者在政治候选人的CT扫描中添加癌症证据，他们就可以让目标个体退出竞选。在案件情景中，黑客可以删除严重疾病的证据，这可能导致该人因未接受适当治疗而死亡。

https://www.securityweek.com/hackers-can-add-remove-cancer-ct-scans-researchers

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