一种在脑机接口应用中保护隐私与网络安全的框架
密码学与安全
2022-09-21 v1
摘要
脑机接口（BCIs）是一个快速发展的技术领域，在从医疗、工业到艺术、游戏和军事等领域均具有深远影响的潜力。如今，这些新兴的 BCI 应用通常仍处于较低的技术成熟度水平，但由于 BCI 为人类大脑创建了新颖的技术通信通道，它们已引发隐私与安全担忧。为缓解此类风险，文献中已提出大量对策，但缺乏一个通用框架，用以描述如何以系统化方式、从设计上（即作为早期 BCI 设计过程的有机组成部分）保护 BCI 应用的隐私与安全，并允许针对商业 BCI 产品开发与学术研究及实验室原型等不同情境进行适当深度的分析。在此，我们提议将近期用于隐私威胁建模、风险评估和隐私工程的系统方法论引入 BCI 领域。这些方法论比以往方法更系统、更整体地应对隐私与安全问题，并提供了如何从原则转化为行动的可复用模式。我们将这些方法论应用于 BCI 与数据流，推导出一个通用、可扩展且可操作的框架，用于 BCI 应用中的脑隐私保护型网络安全。该框架设计用于灵活适用于广泛当前与未来 BCI 应用。我们还提出了一系列新颖的 BCI 隐私-by-design 特性，重点强调促进 BCI 透明度的特性（作为 BCI 用户知情自决的先决条件），以及确保 BCI 用户自主权的设计特性。我们期望我们的框架将有助于开发受隐私尊重、可信赖的 BCI 技术。
引用
@article{arxiv.2209.09653,
title = {A Framework for Preserving Privacy and Cybersecurity in Brain-Computer Interfacing Applications},
author = {Maryna Kapitonova and Philipp Kellmeyer and Simon Vogt and Tonio Ball},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.09653},
year = {2022}
}