論文の概要: Siren Song: Manipulating Pose Estimation in XR Headsets Using Acoustic Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08865v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 00:34:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:47:04.598112
• Title: Siren Song: Manipulating Pose Estimation in XR Headsets Using Acoustic Attacks
• Title（参考訳）: サイレン・ソング:音響アタックを用いたXRヘッドセットにおけるポス推定の操作
• Authors: Zijian Huang, Yicheng Zhang, Sophie Chen, Nael Abu-Ghazaleh, Jiasi Chen,
• Abstract要約: 我々は,XRヘッドセットにおける慣性測定ユニット(IMU)における擬似信号を生成する音響攻撃の効果を作成した。 HoloLens 2では,ユーザ入力の操作,クリックジャッキング,ゾーン侵入,ユーザインタラクションの否定という,概念実証の4つのエンド・ツー・エンドを実証する。 我々の実験によると、現在の商用XRヘッドセットはアコースティックアタックの影響を受けやすいため、セキュリティへの懸念が高まっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.238515797491753
• License:
• Abstract: Extended Reality (XR) experiences involve interactions between users, the real world, and virtual content. A key step to enable these experiences is the XR headset sensing and estimating the user's pose in order to accurately place and render virtual content in the real world. XR headsets use multiple sensors (e.g., cameras, inertial measurement unit) to perform pose estimation and improve its robustness, but this provides an attack surface for adversaries to interfere with the pose estimation process. In this paper, we create and study the effects of acoustic attacks that create false signals in the inertial measurement unit (IMU) on XR headsets, leading to adverse downstream effects on XR applications. We generate resonant acoustic signals on a HoloLens 2 and measure the resulting perturbations in the IMU readings, and also demonstrate both fine-grained and coarse attacks on the popular ORB-SLAM3 and an open-source XR system (ILLIXR). With the knowledge gleaned from attacking these open-source frameworks, we demonstrate four end-to-end proof-of-concept attacks on a HoloLens 2: manipulating user input, clickjacking, zone invasion, and denial of user interaction. Our experiments show that current commercial XR headsets are susceptible to acoustic attacks, raising concerns for their security.
• Abstract（参考訳）: 拡張現実感(XR)体験は、ユーザ、現実世界、仮想コンテンツ間のインタラクションを含む。 これらの体験を可能にするための重要なステップは、仮想コンテンツを現実世界に正確に配置しレンダリングするために、ユーザのポーズを検知し、推定するXRヘッドセットである。 XRヘッドセットは、複数のセンサー(例えば、カメラ、慣性測定ユニット)を使用してポーズ推定を行い、その堅牢性を向上させるが、敵がポーズ推定プロセスに干渉する攻撃面を提供する。 本稿では,XRヘッドセットにおける慣性計測ユニット(IMU)の擬似信号を生成する音響的攻撃の影響について検討する。 我々はHoloLens 2上で共振音響信号を生成し、その結果のIMU読み出しの摂動を測定し、また、人気のあるORB-SLAM3とオープンソースのXRシステム(ILLIXR)に対するきめ細かい攻撃と粗い攻撃の両方を実証する。 これらのオープンソースフレームワークの攻撃から得られた知識を活かして、HoloLens 2に対する4つのエンドツーエンドの概念実証攻撃(ユーザ入力、クリックジャッキング、ゾーン侵入、ユーザインタラクションの否定)を実演します。 我々の実験によると、現在の商用XRヘッドセットはアコースティックアタックの影響を受けやすいため、セキュリティへの懸念が高まっている。

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