論文の概要: Meta-Guardian: An Early Evaluation of an On-device Application to Mitigate Psychography Data Leakage in Immersive Technologies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.15989v1
• Date: Mon, 13 Oct 2025 23:27:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 00:56:38.752445
• Title: Meta-Guardian: An Early Evaluation of an On-device Application to Mitigate Psychography Data Leakage in Immersive Technologies
• Title（参考訳）: Meta-Guardian: 没入型技術における心理的データの漏洩軽減のためのオンデバイスアプリケーションの初期評価
• Authors: Keshav Sood, Sanjay Selvaraj, Youyang Qu,
• Abstract要約: VR(Virtual Reality)やAR(Augmented Reality)、MR(Mixed Reality)といった没入型技術は、リアルタイムな生体計測と行動追跡を通じてユーザインタラクションを再定義している。 本研究は,生体情報(VRヘッドセットを含む)を伝送や記憶前にリアルタイムに識別・フィルタリングする,新たなプライバシ保護システムアーキテクチャを提案する。 このフレームワークは、開発者がプライバシ・バイ・デザインの原則を様々なヘッドセットやアプリケーションに没入的な体験に組み込むことを可能にすることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.235915400019305
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The use of Immersive Technologies has shown its potential to revolutionize many sectors such as health, entertainment, education, and industrial sectors. Immersive technologies such as Virtual Reality (VR), Augmented reality (AR), and Mixed Reality (MR) have redefined user interaction through real-time biometric and behavioral tracking. Although Immersive Technologies (XR) essentially need the collection of the biometric data which acts as a baseline to create immersive experience, however, this ongoing feedback information (includes biometrics) poses critical privacy concerns due to the sensitive nature of the data collected. A comprehensive review of recent literature explored the technical dimensions of related problem; however, they largely overlook the challenge particularly the intricacies of real-time biometric data filtering within head-mounted display system. Motivated from this, in this work, we propose a novel privacy-preserving system architecture that identifies and filters biometric signals (within the VR headset) in real-time before transmission or storage. Implemented as a modular Unity Software-development Kit (SDK) compatible with major immersive platforms, our solution (named Meta-Guardian) employs machine learning models for signal classification and a filtering mechanism to block sensitive data. This framework aims to enable developers to embed privacy-by-design principles into immersive experiences on various headsets and applications.
• Abstract（参考訳）: Immersive Technologiesの使用は、健康、エンターテイメント、教育、産業など多くの分野に革命をもたらす可能性を示している。 VR(Virtual Reality)やAR(Augmented Reality)、MR(Mixed Reality)といった没入型技術は、リアルタイムな生体計測と行動追跡を通じてユーザインタラクションを再定義している。 Immersive Technologies (XR) は基本的に、没入的な体験を生み出すためにベースラインとして機能するバイオメトリックデータの収集を必要とするが、この進行中のフィードバック情報(バイオメトリックスを含む)は、収集されたデータの繊細な性質のために重要なプライバシー上の懸念を生じさせる。 最近の文献の包括的レビューでは、関連する問題の技術的側面について検討されているが、特にヘッドマウントディスプレイシステムにおけるリアルタイムバイオメトリックデータフィルタリングの難しさを概ね見落としている。 そこで本研究では,生体情報(VRヘッドセットを含む)を伝送や記憶前にリアルタイムに識別・フィルタリングする,新たなプライバシ保護システムアーキテクチャを提案する。 主要な没入型プラットフォームと互換性のあるモジュール型Unity Software-Development Kit(SDK)として実装された私たちのソリューション(Meta-Guardianという名称)では、信号分類に機械学習モデルと、機密データをブロックするためのフィルタリングメカニズムを採用しています。 このフレームワークは、開発者がプライバシ・バイ・デザインの原則を様々なヘッドセットやアプリケーションに没入的な体験に組み込むことを可能にすることを目的としている。

関連論文リスト

• Adversary-Aware Private Inference over Wireless Channels [51.93574339176914]
  ワイヤレスエッジデバイスにおけるAIベースのセンシングは、人工知能(AI)アプリケーションを大幅に強化する可能性がある。 機密性の高い個人情報は敵によって再構築できるため、プライバシー侵害のリスクを軽減するために特徴の変換が必要である。 本稿では,デバイスがモデルサーバに送信する前に抽出した特徴の変換を適用する,プライバシ保護型AIベースセンシングのための新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-23T13:02:14Z)
• Towards Consumer-Grade Cybersickness Prediction: Multi-Model Alignment for Real-Time Vision-Only Inference [3.4667973471411853]
  サイバーシックネスは没入型バーチャルリアリティ(VR)の普及の大きな障害である 我々は、パーソナライズされたサイバーシックネス予測のためのスケーラブルでデプロイ可能なフレームワークを提案する。 当社のフレームワークは,コンシューマレベルのVRプラットフォームとの統合に理想的なリアルタイムアプリケーションをサポートしています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-02T11:41:43Z)
• Breaking Resource Barriers in Speech Emotion Recognition via Data Distillation [64.36799373890916]
  音声感情認識(SER)は、人間とコンピュータの相互作用において重要な役割を果たす。 モノのインターネットにおけるエッジデバイスの出現は、複雑なディープラーニングモデルを構築する上での課題を示している。 本研究では,IoTアプリケーションにおけるSERモデルの効率的な開発を容易にするためのデータ蒸留フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-21T13:10:46Z)
• IPAD: Industrial Process Anomaly Detection Dataset [71.39058003212614]
  ビデオ異常検出(VAD)は,ビデオフレーム内の異常を認識することを目的とした課題である。 本稿では,産業シナリオにおけるVADに特化して設計された新しいデータセットIPADを提案する。 このデータセットは16の異なる産業用デバイスをカバーし、合成ビデオと実世界のビデオの両方を6時間以上保存している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-23T13:38:01Z)
• Privacy-Preserving Gaze Data Streaming in Immersive Interactive Virtual Reality: Robustness and User Experience [11.130411904676095]
  アイトラッキングデータが露出すれば、再識別攻撃に使用できる。 対話型VRアプリケーションのためのリアルタイムプライバシメカニズムを評価する手法を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-12T14:53:12Z)
• Random resistive memory-based deep extreme point learning machine for unified visual processing [67.51600474104171]
  ハードウェア・ソフトウェア共同設計型, ランダム抵抗型メモリベース深部極点学習マシン(DEPLM)を提案する。 我々の共同設計システムは,従来のシステムと比較して,エネルギー効率の大幅な向上とトレーニングコストの削減を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-14T09:46:16Z)
• Deep Motion Masking for Secure, Usable, and Scalable Real-Time Anonymization of Virtual Reality Motion Data [49.68609500290361]
  最近の研究では、ほぼすべてのVRアプリケーションで使われているモーショントラッキングの「テレメトリ」データが、指紋スキャンと同じくらいに識別可能であることが示されている。 本稿では、既知の防御対策を確実に回避できる最先端のVR識別モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-09T01:34:22Z)

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。