論文の概要: Privacy Computing Meets Metaverse: Necessity, Taxonomy and Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11643v1
- Date: Sun, 23 Apr 2023 13:05:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-25 17:24:59.605089
- Title: Privacy Computing Meets Metaverse: Necessity, Taxonomy and Challenges
- Title（参考訳）: プライバシーコンピューティングのメタバース:必要、分類、課題
- Authors: Chuan Chen, Yuecheng Li, Zhenpeng Wu, Chengyuan Mai, Youming Liu,
Yanming Hu, Zibin Zheng, Jiawen Kang
- Abstract要約: 我々は、プライバシーコンピューティングがメタバースに合うときの必要性、分類、課題について包括的な研究を行う。
まず、メタバースの基盤となる技術と様々な応用を紹介し、メタバースにおけるデータ利用の課題を分析する。
次に、メタバースにおける異なるプライバシー問題に対して、フェデレーション学習、差分プライバシー、同型暗号化、ゼロ知識に基づく最先端のソリューションをレビューし、要約する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.263288061946277
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Metaverse, the core of the next-generation Internet, is a computer-generated
holographic digital environment that simultaneously combines spatio-temporal,
immersive, real-time, sustainable, interoperable, and data-sensitive
characteristics. It cleverly blends the virtual and real worlds, allowing users
to create, communicate, and transact in virtual form. With the rapid
development of emerging technologies including augmented reality, virtual
reality and blockchain, the metaverse system is becoming more and more
sophisticated and widely used in various fields such as social, tourism,
industry and economy. However, the high level of interaction with the real
world also means a huge risk of privacy leakage both for individuals and
enterprises, which has hindered the wide deployment of metaverse. Then, it is
inevitable to apply privacy computing techniques in the framework of metaverse,
which is a current research hotspot. In this paper, we conduct a comprehensive
research of the necessity, taxonomy and challenges when privacy computing meets
metaverse. Specifically, we first introduce the underlying technologies and
various applications of metaverse, on which we analyze the challenges of data
usage in metaverse, especially data privacy. Next, we review and summarize
state-of-the-art solutions based on federated learning, differential privacy,
homomorphic encryption, and zero-knowledge proofs for different privacy
problems in metaverse. Finally, we show the current security and privacy
challenges in the development of metaverse and provide open directions for
building a well-established privacy-preserving metaverse system.
- Abstract（参考訳）: 次世代インターネットの中核であるmetaverseは、時空間的、没入的、リアルタイム、持続可能、相互運用可能、およびデータセンシティブな特性を同時に結合したコンピュータ生成ホログラフィックデジタル環境である。
仮想世界と現実世界を巧みに融合し、ユーザーは仮想形式で作成、通信、そして操作することができる。
拡張現実、仮想現実、ブロックチェーンといった新興技術の急速な発展に伴い、メタバースシステムはますます洗練され、社会、観光、産業、経済といった様々な分野で広く使われている。
しかし、現実世界との対話のレベルが高いことは、個人と企業の両方にとってプライバシー漏洩のリスクも大きく、メタバースの展開を妨げている。
そして、現在の研究ホットスポットであるメタバースの枠組みにプライバシーコンピューティング技術を適用することは避けられない。
本稿では,プライバシコンピューティングがメタバースに満たすときの必要性,分類,課題について包括的な研究を行う。
具体的には,まず,メタバースにおけるデータ利用の課題,特にデータプライバシの分析を行うメタバースの基盤となる技術と応用について紹介する。
次に,フェデレーション学習,差分プライバシ,準同型暗号化,およびメタバースにおける異なるプライバシ問題に対するゼロ知識証明に基づく最先端ソリューションをレビューし,要約する。
最後に、メタバース開発における現在のセキュリティとプライバシの課題を示し、確立されたプライバシー保護メタバースシステムを構築するためのオープンな方向性を提供する。
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