論文の概要: I Know What You Did Last Summer: Identifying VR User Activity Through VR Network Traffic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15313v1
• Date: Sat, 25 Jan 2025 19:58:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:53:34.123386
• Title: I Know What You Did Last Summer: Identifying VR User Activity Through VR Network Traffic
• Title（参考訳）: 去年の夏に何をしたか知っている:VRネットワークのトラフィックを通してVRユーザーの行動を識別する
• Authors: Sheikh Samit Muhaimin, Spyridon Mastorakis,
• Abstract要約: VRアプリケーションのセキュリティとプライバシに関する懸念と、それらがユーザに与える影響に関する懸念が持ち上がっている。 我々はMeta Quest Proヘッドセット上で動作する25のVRアプリケーションからネットワークトラフィックデータを収集し、生成されたネットワークトラフィックの特徴を特定する。 この結果から,MLモデルを用いることで,92.4F%の精度でVRアプリケーションを識別できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0257616108612373
• License:
• Abstract: Virtual Reality (VR) technology has gained substantial traction and has the potential to transform a number of industries, including education, entertainment, and professional sectors. Nevertheless, concerns have arisen about the security and privacy implications of VR applications and the impact that they might have on users. In this paper, we investigate the following overarching research question: can VR applications and VR user activities in the context of such applications (e.g., manipulating virtual objects, walking, talking, flying) be identified based on the (potentially encrypted) network traffic that is generated by VR headsets during the operation of VR applications? To answer this question, we collect network traffic data from 25 VR applications running on the Meta Quest Pro headset and identify characteristics of the generated network traffic, which we subsequently use to train off-the-shelf Machine Learning (ML) models. Our results indicate that through the use of ML models, we can identify the VR applications being used with an accuracy of 92.4F% and the VR user activities performed with an accuracy of 91%. Furthermore, our results demonstrate that an attacker does not need to collect large amounts of network traffic data for each VR application to carry out such an attack. Specifically, an attacker only needs to collect less than 10 minutes of network traffic data for each VR application in order to identify applications with an accuracy higher than 90% and VR user activities with an accuracy higher than 88%.
• Abstract（参考訳）: VR(Virtual Reality)技術は、教育、エンターテイメント、専門分野など、多くの産業を変革する可能性がある。 それでも、VRアプリケーションのセキュリティとプライバシに関する懸念や、それらがユーザに与える影響について懸念が持ち上がっている。 本稿では,VRヘッドセットがVRアプリケーションの操作中に発生する(潜在的に暗号化された)ネットワークトラフィックに基づいて,VRアプリケーションやVRユーザアクティビティを,そのようなアプリケーション(仮想オブジェクトの操作,歩行,会話,飛行など)のコンテキストで特定することができるか,という課題について検討する。 この質問に答えるために、Meta Quest Proヘッドセット上で動作する25のVRアプリケーションからネットワークトラフィックデータを収集し、生成されたネットワークトラフィックの特徴を特定し、その後、オフザシェルフ機械学習(ML)モデルをトレーニングするために使用します。 その結果,MLモデルを用いることで,92.4F%の精度で使用されているVRアプリケーションと91%の精度で実行されるVRユーザアクティビティを識別できることが示唆された。 さらに,本研究の結果から,攻撃者はこのような攻撃を行うために,各VRアプリケーションに対して大量のネットワークトラフィックデータを収集する必要はないことが示された。 具体的には、攻撃者は、90%以上の精度のアプリケーションと88%以上の精度のVRユーザアクティビティを特定するために、各VRアプリケーションに対して10分未満のネットワークトラフィックデータを収集するだけでよい。

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