論文の概要: Unique Identification of 50,000+ Virtual Reality Users from Head & Hand Motion Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08927v1
• Date: Fri, 17 Feb 2023 15:05:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-20 14:25:29.696506
• Title: Unique Identification of 50,000+ Virtual Reality Users from Head & Hand Motion Data
• Title（参考訳）: 頭と手の動きデータから見る5万人以上のバーチャルリアリティーユーザーのユニークな識別
• Authors: Vivek Nair, Wenbo Guo, Justus Mattern, Rui Wang, James F. O'Brien, Louis Rosenberg, Dawn Song
• Abstract要約: 多数のリアルVRユーザーが頭と手の動きだけで複数のセッションで一意かつ確実に識別できることを示す。 個人あたり5分のデータで分類モデルをトレーニングした後、ユーザーは100秒の動作から94.33%の精度で50,000以上のプール全体で一意に識別することができる。 この研究は、バイオメカニクスがVRのユニークな識別子として機能しうる範囲を、顔認証や指紋認識などの広く使われている生体認証と同等に真に示す最初のものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.27542320038834
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the recent explosive growth of interest and investment in virtual reality (VR) and the so-called "metaverse," public attention has rightly shifted toward the unique security and privacy threats that these platforms may pose. While it has long been known that people reveal information about themselves via their motion, the extent to which this makes an individual globally identifiable within virtual reality has not yet been widely understood. In this study, we show that a large number of real VR users (N=55,541) can be uniquely and reliably identified across multiple sessions using just their head and hand motion relative to virtual objects. After training a classification model on 5 minutes of data per person, a user can be uniquely identified amongst the entire pool of 50,000+ with 94.33% accuracy from 100 seconds of motion, and with 73.20% accuracy from just 10 seconds of motion. This work is the first to truly demonstrate the extent to which biomechanics may serve as a unique identifier in VR, on par with widely used biometrics such as facial or fingerprint recognition.
• Abstract（参考訳）: 仮想現実(VR)への関心と投資の爆発的な増加といわゆる“メタバース(metaverse)”によって、これらのプラットフォームがもたらすユニークなセキュリティとプライバシの脅威に対して、大衆の注目が向けられている。 人々が自分の動きを通じて自分自身に関する情報を明らかにすることは前から知られているが、それがバーチャルリアリティー内で個人をグローバルに識別できる範囲は、まだ広く理解されていない。 本研究では,仮想物体に対する頭部と手の動きのみを用いて,複数のセッション間で,多数の現実のvrユーザ(n=55,541)を一意かつ確実に識別できることを示す。 個人あたり5分間のデータで分類モデルをトレーニングした後、ユーザーは100秒の動作から94.33%の精度で50,000以上のプール全体と、わずか10秒の動作から73.20%の精度で識別することができる。 この研究は、バイオメカニクスがVRのユニークな識別子として機能しうる範囲を、顔認証や指紋認識などの広く使われている生体認証と同等に真に示す最初のものである。

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