Fugu-MT 論文翻訳(概要): Remote Keylogging Attacks in Multi-user VR Applications

論文の概要: Remote Keylogging Attacks in Multi-user VR Applications

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14036v2
Date: Tue, 17 Sep 2024 06:33:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-18 22:00:57.594966
Title: Remote Keylogging Attacks in Multi-user VR Applications
Title（参考訳）: マルチユーザーVRアプリケーションにおけるリモートキーロガー攻撃
Authors: Zihao Su, Kunlin Cai, Reuben Beeler, Lukas Dresel, Allan Garcia, Ilya Grishchenko, Yuan Tian, Christopher Kruegel, Giovanni Vigna,
Abstract要約: この研究は、マルチユーザーVRアプリケーションにおいて重大なセキュリティ上の脅威を浮き彫りにしている。本稿では,敵のゲームクライアントから収集したアバターレンダリング情報を利用してユーザ型秘密を抽出するリモートアタックを提案する。我々は攻撃の有効性を検証するためにユーザスタディを行い、攻撃は97.62%のキーストロークを推測した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.79250382329298
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: As Virtual Reality (VR) applications grow in popularity, they have bridged distances and brought users closer together. However, with this growth, there have been increasing concerns about security and privacy, especially related to the motion data used to create immersive experiences. In this study, we highlight a significant security threat in multi-user VR applications, which are applications that allow multiple users to interact with each other in the same virtual space. Specifically, we propose a remote attack that utilizes the avatar rendering information collected from an adversary's game clients to extract user-typed secrets like credit card information, passwords, or private conversations. We do this by (1) extracting motion data from network packets, and (2) mapping motion data to keystroke entries. We conducted a user study to verify the attack's effectiveness, in which our attack successfully inferred 97.62% of the keystrokes. Besides, we performed an additional experiment to underline that our attack is practical, confirming its effectiveness even when (1) there are multiple users in a room, and (2) the attacker cannot see the victims. Moreover, we replicated our proposed attack on four applications to demonstrate the generalizability of the attack. Lastly, we proposed a defense against the attack, which has been implemented by major players in the VR industry. These results underscore the severity of the vulnerability and its potential impact on millions of VR social platform users.
Abstract（参考訳）: VR(Virtual Reality)アプリケーションが普及するにつれて、彼らは距離を橋渡しし、ユーザをより密集させました。しかし、この成長に伴い、セキュリティとプライバシ、特に没入感のある体験を生み出すために使用されるモーションデータに関する懸念が高まっている。本研究では,マルチユーザVRアプリケーションにおいて,複数のユーザが同じ仮想空間で相互に対話できるアプリケーションである,重大なセキュリティ上の脅威を強調した。具体的には、敵のゲームクライアントから収集したアバターレンダリング情報を利用して、クレジットカード情報、パスワード、プライベートな会話などのユーザータイプ秘密を抽出するリモートアタックを提案する。本研究では,(1)ネットワークパケットから動作データを抽出し,(2)キーストロークエントリに動作データをマッピングする。我々は攻撃の有効性を検証するためにユーザスタディを行い、攻撃は97.62%のキーストロークを推測した。さらに,(1)部屋に複数のユーザがいる場合でも,その効果を確認し,(2)攻撃者が被害者を見ることができない場合においても,攻撃が現実的であることを裏付ける追加実験を行った。さらに,攻撃の一般化可能性を示すために,提案した4つのアプリケーションに対する攻撃を再現した。最後に,VR業界の大手企業が実施している攻撃に対する防御策を提案した。これらの結果は、この脆弱性の深刻さと、数百万のVRソーシャルプラットフォームユーザーに対する潜在的な影響を浮き彫りにしている。

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