論文の概要: Privacy-Preserving Covert Communication Using Encrypted Wearable Gesture Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.07936v1
• Date: Sun, 08 Feb 2026 12:06:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-10 20:26:24.879608
• Title: Privacy-Preserving Covert Communication Using Encrypted Wearable Gesture Recognition
• Title（参考訳）: 暗号化されたウェアラブルジェスチャ認識を用いたプライバシ保護被覆通信
• Authors: Tasnia Ashrafi Heya, Sayed Erfan Arefin,
• Abstract要約: 本研究は,プライバシ保護型ジェスチャベースの秘密通信システムを提案する。 このシステムは、暗号化されたモーションデータを直接ジェスチャー認識するために、多人数同型学習パイプラインを使用する。 我々の知る限り、この研究はウェアラブルベースの秘密通信環境において、暗号化されたジェスチャー認識を初めて適用したものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Secure communication is essential in covert and safety-critical settings where verbal interactions may expose user intent or operational context. Wearable gesture-based communication enables low-effort, nonverbal interaction, but existing systems leak motion data, intermediate representations, or inference outputs to untrusted infrastructure, enabling intent inference, behavioral biometric leakage, and insider attacks. This work proposes a privacy-preserving gesture-based covert communication system that ensures, no raw sensor signals, learned features, or classification outputs are exposed to any third-party. The system employs a multi-party homomorphic learning pipeline for gesture recognition directly over encrypted motion data, preventing adversaries from inferring gesture semantics, replaying sensor traces, or accessing intermediate representations. To our knowledge, this work is the first to apply encrypted gesture recognition in a wearable-based covert communication setting. We design and evaluate haptic and visual feedback mechanisms for covert signal delivery and evaluate the system using 600 gesture samples from a commodity smartwatch, achieving over 94.44% classification accuracy and demonstrating the feasibility of the proposed system with practical deployability from high-performance systems to resource-constrained edge devices.
• Abstract（参考訳）: セキュアなコミュニケーションは、ユーザ意図や運用コンテキストを公開可能な、秘密かつ安全クリティカルな設定において不可欠である。 ウェアラブルなジェスチャーベースの通信は、低便宜、非言語的相互作用を可能にするが、既存のシステムは、動作データ、中間表現、または推論出力を信頼できないインフラにリークし、意図推論、行動バイオメトリックリーク、インサイダー攻撃を可能にする。 本研究は,センサの生信号や学習機能,分類出力がサードパーティに公開されることを確実にするための,プライバシ保護型ジェスチャベースの隠蔽通信システムを提案する。 このシステムは、暗号化されたモーションデータを直接的にジェスチャー認識するための多人数同型学習パイプラインを使用し、敵対者がジェスチャーのセマンティクスを推測したり、センサートレースを再生したり、中間表現にアクセスしたりすることを防止している。 我々の知る限り、この研究はウェアラブルベースの秘密通信環境において、暗号化されたジェスチャー認識を初めて適用したものである。 我々は,コモディティスマートウォッチの600個のジェスチャーサンプルを用いて,ハプティックおよび視覚的フィードバック機構の設計と評価を行い,94.44%以上の分類精度を実現し,ハイパフォーマンスシステムからリソース制約エッジデバイスへの実用的なデプロイ性を備えたシステムの実現可能性を示す。

関連論文リスト

• BLINDSPOT: Enabling Bystander-Controlled Privacy Signaling for Camera-Enabled Devices [1.713098606679826]
  BlindSpotはデバイス上のシステムで、傍観者が自身のプライバシをリアルタイムで通知することで、自身のプライバシを管理することができる。 我々の主な貢献は、3つの異なる信号モダリティの設計と比較評価である。 我々は,コモディティスマートフォンに完全システム(BlindSpot)を実装し,各モダリティの精度とレイテンシを包括的に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-12T19:12:04Z)
• Finding Phones Fast: Low-Latency and Scalable Monitoring of Cellular Communications in Sensitive Areas [6.422892494095325]
  低レイテンシシステムは、タイムリーな検出、決定(例えばジオフェンシングやローカライゼーション)、および機密領域における未承認通信の破壊を可能にするために重要である。 我々は,ユーザデータ転送に先立って,すべての演算子間のセル接続を監視するために設計された,最初の低レイテンシで演算子に依存しないスケーラブルなシステムであるLTagを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-29T19:39:12Z)
• Collaborative Inference over Wireless Channels with Feature Differential Privacy [57.68286389879283]
  複数の無線エッジデバイス間の協調推論は、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。 抽出された特徴を抽出することは、プロセス中に機密性の高い個人情報が暴露されるため、重大なプライバシーリスクをもたらす。 本稿では,ネットワーク内の各エッジデバイスが抽出された機能のプライバシを保護し,それらを中央サーバに送信して推論を行う,新たなプライバシ保存協調推論機構を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-25T18:11:02Z)
• Rate-Distortion-Perception Theory for Semantic Communication [73.04341519955223]
  シンボル歪みおよび意味知覚制約下での意味コミュニケーションの達成可能なデータレートについて検討する。 我々は、受信者が特定の歪みや知覚の制約を満たす意味情報ソースを直接推測できるケースが存在することを観察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-09T02:04:32Z)
• Agile gesture recognition for capacitive sensing devices: adapting on-the-job [55.40855017016652]
  本システムでは, コンデンサセンサからの信号を手の動き認識器に組み込んだ手動作認識システムを提案する。 コントローラは、着用者5本の指それぞれからリアルタイム信号を生成する。 機械学習技術を用いて時系列信号を解析し,500ms以内で5本の指を表現できる3つの特徴を同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-12T17:24:02Z)
• Cognitive Semantic Communication Systems Driven by Knowledge Graph: Principle, Implementation, and Performance Evaluation [74.38561925376996]
  単一ユーザと複数ユーザのコミュニケーションシナリオに対して,認知意味コミュニケーションフレームワークが2つ提案されている。 知識グラフから推論規則をマイニングすることにより,効果的な意味補正アルゴリズムを提案する。 マルチユーザ認知型セマンティックコミュニケーションシステムにおいて,異なるユーザのメッセージを識別するために,メッセージ復元アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-15T12:01:43Z)
• Task-Oriented Communications for NextG: End-to-End Deep Learning and AI Security Aspects [78.84264189471936]
  NextG通信システムは,タスク指向通信などのタスクを確実に実行するために,この設計パラダイムのシフトを探求し始めている。 無線信号分類はNextG Radio Access Network (RAN) のタスクであり、エッジデバイスはスペクトル認識のための無線信号を収集し、信号ラベルを識別する必要があるNextGベースステーション(gNodeB)と通信する。 エッジデバイスとgNodeB用のエンコーダデコーダ対として、送信機、受信機、および分類器機能を共同で訓練することで、タスク指向通信を考える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-19T17:54:36Z)
• GesSure -- A Robust Face-Authentication enabled Dynamic Gesture Recognition GUI Application [1.3649494534428745]
  本稿では,頑健で顔認証が可能なジェスチャー認識システムを設計することを目的とする。 タスク操作に意味があり、関連するジェスチャーを使用します。 私たちのプロトタイプは、保存、印刷、ビデオプレイヤの操作と終了の制御、スリープ、シャットダウン、直感的にアンロックといった文脈に依存しないオペレーティングシステムタスクをうまく実行しました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-22T12:14:35Z)
• Attribute Inference Attack of Speech Emotion Recognition in Federated Learning Settings [56.93025161787725]
  Federated Learning(FL)は、クライアントをコーディネートして、ローカルデータを共有せずにモデルを協調的にトレーニングする分散機械学習パラダイムである。 本稿では,共有勾配やモデルパラメータからクライアントの機密属性情報を推測する属性推論攻撃フレームワークを提案する。 FLを用いて学習したSERシステムに対して,属性推論攻撃が達成可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-26T16:50:42Z)

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。