論文の概要: mmSpyVR: Exploiting mmWave Radar for Penetrating Obstacles to Uncover Privacy Vulnerability of Virtual Reality
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09914v1
- Date: Fri, 15 Nov 2024 03:22:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-18 15:38:41.118586
- Title: mmSpyVR: Exploiting mmWave Radar for Penetrating Obstacles to Uncover Privacy Vulnerability of Virtual Reality
- Title（参考訳）: mmSpyVR:バーチャルリアリティーのプライバシー脆弱性を明らかにするために、障害物を貫通するmmWave Radarを爆発させる
- Authors: Luoyu Mei, Ruofeng Liu, Zhimeng Yin, Qingchuan Zhao, Wenchao Jiang, Shuai Wang, Kangjie Lu, Tian He,
- Abstract要約: 本稿は、攻撃者が障害物を通じてVRのプライバシーを捕捉できるVRシステムの新たな脆弱性を明らかにする。
我々は,mmWaveレーダによるVRユーザのプライバシーに対する新たな攻撃であるmmSpyVRを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.72439781800557
- License:
- Abstract: Virtual reality (VR), while enhancing user experiences, introduces significant privacy risks. This paper reveals a novel vulnerability in VR systems that allows attackers to capture VR privacy through obstacles utilizing millimeter-wave (mmWave) signals without physical intrusion and virtual connection with the VR devices. We propose mmSpyVR, a novel attack on VR user's privacy via mmWave radar. The mmSpyVR framework encompasses two main parts: (i) A transfer learning-based feature extraction model to achieve VR feature extraction from mmWave signal. (ii) An attention-based VR privacy spying module to spy VR privacy information from the extracted feature. The mmSpyVR demonstrates the capability to extract critical VR privacy from the mmWave signals that have penetrated through obstacles. We evaluate mmSpyVR through IRB-approved user studies. Across 22 participants engaged in four experimental scenes utilizing VR devices from three different manufacturers, our system achieves an application recognition accuracy of 98.5\% and keystroke recognition accuracy of 92.6\%. This newly discovered vulnerability has implications across various domains, such as cybersecurity, privacy protection, and VR technology development. We also engage with VR manufacturer Meta to discuss and explore potential mitigation strategies. Data and code are publicly available for scrutiny and research at https://github.com/luoyumei1-a/mmSpyVR/
- Abstract（参考訳）: 仮想現実(VR)は、ユーザーエクスペリエンスを向上させる一方で、大きなプライバシーリスクをもたらす。
本稿は,VR機器への物理的侵入や仮想接続を伴わずに,ミリ波(mmWave)信号による障害を通じて,攻撃者がVRプライバシを捕捉できる新たな脆弱性を明らかにする。
我々は,mmWaveレーダによるVRユーザのプライバシーに対する新たな攻撃であるmmSpyVRを提案する。
mmSpyVRフレームワークは2つの主要な部分を含んでいる。
i)mWave信号からVR特徴抽出を実現するための伝達学習に基づく特徴抽出モデル。
注意に基づくVRプライバシースパイモジュールで、抽出した機能からVRプライバシー情報をスパイする。
mmSpyVRは、障害から侵入したmWave信号から重要なVRプライバシーを抽出する能力を示している。
IRBが承認したユーザスタディによるmmSpyVRの評価を行った。
3つの異なるメーカーのVRデバイスを利用する4つの実験シーンに22人以上の参加者が参加し、アプリケーション認識精度98.5\%、キーストローク認識精度92.6\%を実現した。
この新たに発見された脆弱性は、サイバーセキュリティ、プライバシー保護、VR技術開発など、さまざまな領域に影響を及ぼす。
また、VRメーカーのMetaと協業して、潜在的な緩和戦略について議論し、検討しています。
データとコードはhttps://github.com/luoyumei1-a/mmSpyVR/で公開されている。
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