論文の概要: Private Eye: On the Limits of Textual Screen Peeking via Eyeglass
Reflections in Video Conferencing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.03971v1
- Date: Sun, 8 May 2022 23:29:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-10 17:06:41.296679
- Title: Private Eye: On the Limits of Textual Screen Peeking via Eyeglass
Reflections in Video Conferencing
- Title（参考訳）: プライベートアイ:ビデオ会議における眼鏡反射によるテキストスクリーンの覗き込み限界について
- Authors: Yan Long, Chen Yan, Shivan Prasad, Wenyuan Xu, Kevin Fu
- Abstract要約: ビデオは参加者の画面上の情報をリークする。
本研究は, 数学的モデリングと人体実験を用いて, 出現するウェブカメラが認識可能なテキスト情報を漏洩する程度について検討する。
本研究は,多フレーム超解像技術を用いて,映像フレームのシーケンス上での光学的攻撃に基づく脅威モデルの検討と特徴付けを行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.84055230013228
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Personal video conferencing has become the new norm after COVID-19 caused a
seismic shift from in-person meetings and phone calls to video conferencing for
daily communications and sensitive business. Video leaks participants'
on-screen information because eyeglasses and other reflective objects
unwittingly expose partial screen contents. Using mathematical modeling and
human subjects experiments, this research explores the extent to which emerging
webcams might leak recognizable textual information gleamed from eyeglass
reflections captured by webcams. The primary goal of our work is to measure,
compute, and predict the factors, limits, and thresholds of recognizability as
webcam technology evolves in the future. Our work explores and characterizes
the viable threat models based on optical attacks using multi-frame super
resolution techniques on sequences of video frames. Our experimental results
and models show it is possible to reconstruct and recognize on-screen text with
a height as small as 10 mm with a 720p webcam. We further apply this threat
model to web textual content with varying attacker capabilities to find
thresholds at which text becomes recognizable. Our user study with 20
participants suggests present-day 720p webcams are sufficient for adversaries
to reconstruct textual content on big-font websites. Our models further show
that the evolution toward 4K cameras will tip the threshold of text leakage to
reconstruction of most header texts on popular websites. Our research proposes
near-term mitigations, and justifies the importance of following the principle
of least privilege for long-term defense against this attack. For
privacy-sensitive scenarios, it's further recommended to develop technologies
that blur all objects by default, then only unblur what is absolutely necessary
to facilitate natural-looking conversations.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)は、個人会議や電話会議から、日々のコミュニケーションや機密業務のためのビデオ会議へと揺れてきた。
メガネやその他の反射性のある物体が、不当に画面の一部を露出するため、ビデオは参加者の画面上の情報をリークする。
この研究は、数学的モデリングと人体実験を用いて、Webカメラが捉えた眼鏡の反射から得られる認識可能なテキスト情報を、新興のウェブカメラがどの程度漏洩するかを探索する。
私たちの研究の主な目標は、Webカメラ技術が今後進化するにつれて、認識可能性の要因、限界、しきい値を測定し、計算し、予測することにあります。
本研究は,マルチフレームのスーパーレゾリューション技術を用いて,映像フレームのシーケンス上での光攻撃に基づく脅威モデルの探索と特徴付けを行う。
実験結果とモデルから,720pのウェブカメラで最大10mmの高さの画面上テキストを再構成し,認識することが可能であった。
さらに,この脅威モデルを,攻撃能力の異なる web テキストコンテンツに適用して,テキスト認識のしきい値を求める。
参加者20名を対象にしたユーザ調査の結果,720pのウェブカメラは,大画面webサイト上でのテキストコンテンツの復元に十分であることが示唆された。
われわれのモデルは、4Kカメラへの進化がテキストリークのしきい値に近づき、人気のあるウェブサイトのほとんどのヘッダテキストが復元されることを示している。
本研究は,短期的緩和を提案し,この攻撃に対する長期防衛の最小特権原則に従うことの重要性を正当化するものである。
プライバシに敏感なシナリオでは、デフォルトですべてのオブジェクトをぼかす技術を開発すること、そして自然に見える会話を促進するために必要なものだけを曖昧にすることが推奨されている。
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