論文の概要: Towards Zero-trust Security for the Metaverse

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08885v1
• Date: Fri, 17 Feb 2023 14:13:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-20 14:45:42.170439
• Title: Towards Zero-trust Security for the Metaverse
• Title（参考訳）: メタバースのゼロトラストセキュリティに向けて
• Authors: Ruizhi Cheng, Songqing Chen, Bo Han
• Abstract要約: ソーシャルバーチャルリアリティー(VR)におけるゼロトラストユーザ認証のための総合的研究アジェンダを開発する。 提案研究は,VRユーザの継続的な認証に適したバイオメトリックスベースの認証,バイオメトリックデータのユーザプライバシ保護のためのフェデレート学習の活用,マルチモーダルデータによる連続VR認証の精度向上,適応VR認証によるゼロトラストセキュリティのユーザビリティ向上の4つの具体的ステップを含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.115124942695887
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: By focusing on immersive interaction among users, the burgeoning Metaverse can be viewed as a natural extension of existing social media. Similar to traditional online social networks, there are numerous security and privacy issues in the Metaverse (e.g., attacks on user authentication and impersonation). In this paper, we develop a holistic research agenda for zero-trust user authentication in social virtual reality (VR), an early prototype of the Metaverse. Our proposed research includes four concrete steps: investigating biometrics-based authentication that is suitable for continuously authenticating VR users, leveraging federated learning (FL) for protecting user privacy in biometric data, improving the accuracy of continuous VR authentication with multimodal data, and boosting the usability of zero-trust security with adaptive VR authentication. Our preliminary study demonstrates that conventional FL algorithms are not well suited for biometrics-based authentication of VR users, leading to an accuracy of less than 10%. We discuss the root cause of this problem, the associated open challenges, and several future directions for realizing our research vision.
• Abstract（参考訳）: ユーザ間の没入的なインタラクションに焦点を当てることで、急成長するMetaverseは、既存のソーシャルメディアの自然な拡張と見なすことができる。 従来のオンラインソーシャルネットワークと同様に、Metaverseには多くのセキュリティとプライバシーの問題がある(例えば、ユーザー認証と偽造に対する攻撃)。 本稿では,Metaverseの初期プロトタイプであるソーシャルバーチャルリアリティー(VR)におけるゼロトラストユーザ認証のための総合的研究アジェンダを開発する。 提案研究は,VRユーザの継続的な認証に適したバイオメトリックスベースの認証,生体データにおけるユーザのプライバシ保護のためのフェデレート学習(FL)の利用,マルチモーダルデータによる連続VR認証の精度向上,適応型VR認証によるゼロトラストセキュリティのユーザビリティ向上の4つの具体的ステップを含む。 予備的な研究では、従来のFLアルゴリズムは生体認証によるVRユーザーの認証には適していないことが示されており、精度は10%以下である。 この問題の根本原因、関連するオープン課題、そして我々の研究ビジョンを実現するための今後の方向性について論じる。

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