論文の概要: Metaverse Security and Privacy Research: A Systematic Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.14985v1
• Date: Sun, 20 Jul 2025 14:42:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-22 20:51:32.149781
• Title: Metaverse Security and Privacy Research: A Systematic Review
• Title（参考訳）: メタバースセキュリティとプライバシ研究:システムレビュー
• Authors: Argianto Rahartomo, Leonel Merino, Mohammad Ghafari,
• Abstract要約: 仮想世界、拡張現実、ライフログなど、メタバース技術は、様々な領域で採用を加速しています。 この上昇は、社会技術的複雑さ、広範囲の接続性、および没入型環境における広範なユーザデータ収集による、セキュリティとプライバシの重大な課題にユーザをさらけ出す。 2013年から2024年の間に出版された文献を体系的にレビューし、過去10年間に研究コミュニティがメタバース関連のセキュリティとプライバシの問題にどのように対処してきたのかを包括的に分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.47109219881156855
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid growth of metaverse technologies, including virtual worlds, augmented reality, and lifelogging, has accelerated their adoption across diverse domains. This rise exposes users to significant new security and privacy challenges due to sociotechnical complexity, pervasive connectivity, and extensive user data collection in immersive environments. We present a systematic review of the literature published between 2013 and 2024, offering a comprehensive analysis of how the research community has addressed metaverse-related security and privacy issues over the past decade. We organize the studies by method, examined the security and privacy properties, immersive components, and evaluation strategies. Our investigation reveals a sharp increase in research activity in the last five years, a strong focus on practical and user-centered approaches, and a predominant use of benchmarking, human experimentation, and qualitative methods. Authentication and unobservability are the most frequently studied properties. However, critical gaps remain in areas such as policy compliance, accessibility, interoperability, and back-end infrastructure security. We emphasize the intertwined technical complexity and human factors of the metaverse and call for integrated, interdisciplinary approaches to securing inclusive and trustworthy immersive environments.
• Abstract（参考訳）: バーチャルワールド、拡張現実、ライフログなど、メタバース技術の急速な成長により、さまざまな領域で採用が加速されている。 この上昇は、社会技術的複雑さ、広範囲の接続性、および没入型環境における広範なユーザデータ収集による、セキュリティとプライバシの重大な課題にユーザをさらけ出す。 2013年から2024年の間に出版された文献を体系的にレビューし、過去10年間に研究コミュニティがメタバース関連のセキュリティとプライバシの問題にどのように対処してきたのかを包括的に分析する。 本研究では,手法による研究の組織化,セキュリティ・プライバシ特性,没入型コンポーネント,評価戦略について検討する。 調査の結果,過去5年間の研究活動の急激な増加,実践的およびユーザ中心のアプローチへの強い注力,ベンチマーク,人体実験,定性的手法の活用などが明らかになった。 認証と可観測性は最も頻繁に研究される性質である。 しかし、ポリシーの遵守、アクセシビリティ、相互運用性、バックエンドインフラストラクチャのセキュリティなど、重要なギャップは依然として残っている。 我々はメタバースの技術的複雑さと人間的要因を強調し、包括的で信頼に値する没入型環境を確保するための統合された学際的アプローチを求める。

関連論文リスト

• A Survey on Vulnerability Prioritization: Taxonomy, Metrics, and Research Challenges [20.407534993667607]
  リソース制約は効果的な脆弱性優先順位付け戦略を必要とする。 本稿では,メトリクスを重大度,悪用性,文脈要因,予測指標,集約手法に分類する新しい分類法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-16T10:33:37Z)
• New Emerged Security and Privacy of Pre-trained Model: a Survey and Outlook [54.24701201956833]
  セキュリティとプライバシーの問題は、事前訓練されたモデルに対するユーザーの信頼を損なう。 現在の文献は、事前訓練されたモデルに対する攻撃と防御の明確な分類を欠いている。 この分類法は、攻撃と防御をNo-Change、Input-Change、Model-Changeアプローチに分類する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-12T10:15:33Z)
• A Survey of Stance Detection on Social Media: New Directions and Perspectives [50.27382951812502]
  姿勢検出は 感情コンピューティングにおける 重要なサブフィールドとして現れました 近年は、効果的な姿勢検出手法の開発に対する研究の関心が高まっている。 本稿では,ソーシャルメディア上での姿勢検出手法に関する包括的調査を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-24T03:06:25Z)
• Centering Policy and Practice: Research Gaps around Usable Differential Privacy [12.340264479496375]
  我々は、差分プライバシーは理論上はクリーンな定式化であるが、実際は重大な課題を提起していると論じている。 差分プライバシーの約束と現実世界のユーザビリティのギャップを埋めるために、研究者と実践者は協力しなければなりません。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T21:32:30Z)
• Linkage on Security, Privacy and Fairness in Federated Learning: New Balances and New Perspectives [48.48294460952039]
  この調査は、フェデレートラーニングにおけるプライバシー、セキュリティ、公平性の問題に関する包括的な説明を提供する。 プライバシーと公平性と、セキュリティと共有の間にはトレードオフがある、と私たちは主張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-16T10:31:45Z)
• Metaverse Survey & Tutorial: Exploring Key Requirements, Technologies, Standards, Applications, Challenges, and Perspectives [10.16399860867284]
  本稿では,次世代インターネット技術の変革的側面として想定されるメタバースの包括的調査を紹介する。 我々は、鍵となる特徴と要件を定義し、そのアーキテクチャを分析し、デジタルインタラクションに革命をもたらす新しい現実を照らし出す。 私たちは、インタラクティブな体験、コミュニケーション技術、ユビキタスコンピューティング、デジタルツイン、人工知能、サイバーセキュリティ対策など、メタバースに不可欠な重要な技術に精査を拡大します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-07T23:49:02Z)
• Object Detectors in the Open Environment: Challenges, Solutions, and Outlook [95.3317059617271]
  オープン環境のダイナミックで複雑な性質は、オブジェクト検出器に新しくて恐ろしい挑戦をもたらす。 本稿では,オープン環境におけるオブジェクト検出器の総合的なレビューと解析を行う。 データ/ターゲットの変化の次元に基づいて、4つの四分法(ドメイン外、カテゴリ外、堅牢な学習、漸進的な学習)を含むフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-24T19:32:39Z)
• A Narrative Review of Identity, Data, and Location Privacy Techniques in Edge Computing and Mobile Crowdsourcing [2.5944208050492183]
  このレビューは、モバイルクラウドソーシングとエッジコンピューティングにおけるプライバシ保護の必要性に焦点を当てている。 我々は、プライバシ保護技術、アイデンティティ、データ、位置情報のプライバシーに関する洞察と強調を提示する。 このレビューでは、研究者、業界専門家、政策立案者にとって有用な情報源となる可能性についても論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-20T19:32:56Z)
• A Unified View of Differentially Private Deep Generative Modeling [60.72161965018005]
  プライバシー上の懸念のあるデータには、データアクセスとデータ共有を頻繁に禁止する厳格な規制が伴う。 これらの障害を克服することは、プライバシーに敏感なデータを含む多くの現実世界のアプリケーションシナリオにおいて、技術的進歩の鍵となる。 差分的プライベート(DP)データパブリッシングは、データの衛生化された形式のみを公開する、魅力的なソリューションを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-27T14:38:16Z)
• Towards Ubiquitous Semantic Metaverse: Challenges, Approaches, and Opportunities [68.03971716740823]
  近年,拡張現実(AR)および仮想現実(VR)ユーザーのための没入型サイバーバーチャル体験に革命をもたらすために,ユビキタスセマンティック・メタバースが研究されている。 この調査は、ユビキタスメタバースにおける4つの基本システムコンポーネントの表現とインテリジェンスに焦点を当てる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-13T11:14:46Z)
• A research infrastructure for generating and sharing diversity-aware data [0.0]
  日常生活における多様性の側面をコンピュータ化する傾向に伴うデータフローは、人々の保護と新技術への信頼に関する問題と関連している。 我々は,市民科学コミュニティ内で信頼性の高い多様性を意識したデータを可能にする,エンドツーエンドの研究基盤の開発を論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-16T10:43:42Z)
• Privacy Computing Meets Metaverse: Necessity, Taxonomy and Challenges [29.22630037716171]
  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する学習、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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-23T13:05:58Z)
• Towards Safer Generative Language Models: A Survey on Safety Risks, Evaluations, and Improvements [76.80453043969209]
  本調査では,大規模モデルに関する安全研究の枠組みについて述べる。 まず、広範囲にわたる安全問題を導入し、その後、大型モデルの安全性評価手法を掘り下げる。 トレーニングからデプロイメントまで,大規模なモデルの安全性を高めるための戦略について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-18T09:32:55Z)
• New Challenges in Reinforcement Learning: A Survey of Security and Privacy [26.706957408693363]
  強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、AIの最も重要な分野のひとつ。 RLは医療、データ市場、自動運転、ロボット工学など、さまざまな分野で広く採用されている。 これらのアプリケーションやシステムは、セキュリティやプライバシ攻撃に弱いことが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-31T12:30:43Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。