論文の概要: When VR Meets BCI: (Un)Observable Brainwave-aware Privacy Reconstruction in the Metaverse via Unrestricted Inbuilt Motion Sensors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.10502v1
• Date: Tue, 09 Jun 2026 07:28:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-11 16:42:38.000197
• Title: When VR Meets BCI: (Un)Observable Brainwave-aware Privacy Reconstruction in the Metaverse via Unrestricted Inbuilt Motion Sensors
• Title（参考訳）: VRがBCIと出会う:無制限内蔵モーションセンサーによるメタバースの脳波を意識したプライバシー再構築
• Authors: Tao Ni, Zehua Sun, Qingchuan Zhao, Wei-Bin Lee, Cong Wang,
• Abstract要約: 我々はBraVeSpyが52.0%-67.2%の精度で脳内の知覚的画像を明らかにすることを示した。 BraVeSpyは、観測可能な振る舞いの粗い粒度の推論に制限された現在のアプローチよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.774846333195557
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Metaverse devices, such as virtual reality (VR), have seen substantial development and widespread applications in numerous areas. Although recent studies have revealed privacy leakages in VR, these vulnerabilities were limited in the scope of observable behaviors in virtual scenes (e.g., what a user is seeing). In this work, we uncover the feasibility of going beyond the scope of observable user behaviors to unobservable brain EEG-correlated representations (e.g., what a user is perceiving) by leveraging unrestricted motion sensors in VR headsets to reconstruct brain EEG signals, a seemingly neglected but promising vector. The insight is that the inbuilt motion sensors (e.g., accelerometers) in the VR headset can capture subtle vibrations induced by pupillary responses, which are highly correlated with users' visual stimuli and in-brain perceptions. Therefore, we design and implement BraVeSpy to systematically investigate and demonstrate the feasibility of this severe privacy leakage originating from brain EEG-correlated representations reconstructed from variations of inbuilt motion sensors. Our extensive evaluation results from different VR devices show that BraVeSpy, for the first time in the Metaverse, can reveal unobservable privacy, where we successfully unveiled perceptive images in the brain with 52.0%-67.2% accuracy. In particular, we also find that BraVeSpy outperforms the current approaches that are limited to coarse-grained inference of observable behaviors and achieves over 85.0% accuracy in inferring user activity-related sensitive information, such as fingerprinting websites, apps, and streaming videos, and over 96.0% accuracy in user de-anonymization, gaze movement tracking, and virtual keystroke inference.
• Abstract（参考訳）: 仮想現実(VR)のようなメタバースデバイスは、多くの領域でかなりの開発と広く応用されている。 最近の研究では、VRのプライバシー漏洩が明らかになったが、これらの脆弱性は仮想シーン(例えば、ユーザーが見ているもの)における観測可能な振る舞いの範囲に限られていた。 本研究は,VRヘッドセットの非制限動作センサを活用して脳波信号の再構成を行うことにより,観察不能な脳波関連表現(例えば,ユーザが知覚しているもの)へのユーザ行動の範囲を超えて,脳波信号の再構築の可能性を明らかにするものである。 この知見は、VRヘッドセットの内蔵モーションセンサー(加速度計など)は、瞳孔反応によって引き起こされる微妙な振動を捉えることができ、これはユーザーの視覚刺激や脳内知覚と強く相関している。 そこで我々はBraVeSpyを設計、実装し、脳波関連表現から生じる重篤なプライバシー漏洩が、内蔵されたモーションセンサーのバリエーションから再構築される可能性を体系的に検証し、実証する。 異なるVRデバイスによる広範な評価結果から、BraVeSpyはMetaverseで初めて、観測不能なプライバシーを明らかにし、脳内の知覚イメージを52.0%-67.2%の精度で公開することに成功しました。 特に、BraVeSpyは、観測可能な振る舞いの粗大な推測に制限される現在のアプローチよりも優れており、指紋認証ウェブサイト、アプリ、ストリーミングビデオなどのユーザ活動関連機密情報を推測する際に85.0%以上、ユーザの匿名化、視線移動追跡、仮想キーストローク推論において96.0%以上の精度を達成している。

関連論文リスト

• Understanding Cognitive States from Head & Hand Motion Data [1.0742675209112622]
  本稿では,構造化意思決定タスク中に収集された状態のフレームレベルアノテーションを用いた,頭部・手の動きの新たなデータセットを提案する。 以上の結果から,深部側頭葉モデルでは動作のみから微妙な認知状態を推定でき,人間の観察者と同等のパフォーマンスを達成できる可能性が示唆された。 この研究は、標準的なVRテレメトリは、ユーザの内的認知プロセスに関連する強力なパターンを含んでおり、新しい世代の適応仮想環境への扉を開くことを実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-29T03:59:56Z)
• Modeling User Preferences via Brain-Computer Interfacing [54.3727087164445]
  我々はBrain-Computer Interface技術を用いてユーザの好みを推測し、その注意力は視覚的コンテンツと感情的体験との関連性に相関する。 我々はこれらを,情報検索,生成モデルのパーソナライズされたステアリング,感情経験のクラウドソーシング人口推定など,関連するアプリケーションにリンクする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-15T20:41:46Z)
• Learning High-Quality Navigation and Zooming on Omnidirectional Images in Virtual Reality [37.564863636844905]
  我々は,VRナビゲーションにおける視覚的明瞭度を高めるために,OmniVRと呼ばれる新しいシステムを提案する。 当社のシステムでは,VRに関心のある対象を,ユーザーが自由に見つけてズームインすることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-01T07:08:24Z)
• Neural feels with neural fields: Visuo-tactile perception for in-hand manipulation [57.60490773016364]
  マルチフィンガーハンドの視覚と触覚を組み合わせることで,手動操作時の物体の姿勢と形状を推定する。 提案手法であるNeuralFeelsは,ニューラルネットワークをオンラインで学習することでオブジェクトの形状を符号化し,ポーズグラフ問題を最適化して共同で追跡する。 私たちの結果は、タッチが少なくとも、洗練され、そして最も最良のものは、手動操作中に視覚的推定を曖昧にすることを示しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-20T22:36:37Z)
• 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)
• BehaVR: User Identification Based on VR Sensor Data [7.114684260471529]
  これは、VRデバイス上で実行される複数のアプリによって収集されたすべてのセンサグループからのデータを収集し、分析するフレームワークである。 私たちはBehaVRを使って、20の人気のある現実世界のアプリと対話する実際のユーザーからデータを収集しています。 私たちは、利用可能なセンサデータから機能を抽出して、アプリ内およびアプリ間のユーザ識別のための機械学習モデルを構築します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-14T17:43:42Z)
• Unique Identification of 50,000+ Virtual Reality Users from Head & Hand Motion Data [58.27542320038834]
  多数のリアルVRユーザーが頭と手の動きだけで複数のセッションで一意かつ確実に識別できることを示す。 個人あたり5分のデータで分類モデルをトレーニングした後、ユーザーは100秒の動作から94.33%の精度で50,000以上のプール全体で一意に識別することができる。 この研究は、バイオメカニクスがVRのユニークな識別子として機能しうる範囲を、顔認証や指紋認識などの広く使われている生体認証と同等に真に示す最初のものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-17T15:05:18Z)
• Force-Aware Interface via Electromyography for Natural VR/AR Interaction [69.1332992637271]
  我々はVR/ARにおける自然的および直感的な力入力のための学習ベースのニューラルネットワークを設計する。 我々は,3.3%の平均誤差で指の力量をリアルタイムでデコードし,キャリブレーションの少ない新規ユーザに一般化できることを実証した。 今後のVR/ARにおける、より現実的な物理性に向けた研究を進めるために、我々の研究成果を期待する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-03T20:51:25Z)
• QuestSim: Human Motion Tracking from Sparse Sensors with Simulated Avatars [80.05743236282564]
  人間の身体の動きのリアルタイム追跡は、AR/VRにおける没入感のある体験に不可欠である。 本稿では,HMDと2つのコントローラから疎信号を取り出す強化学習フレームワークを提案する。 一つのポリシーは、多様な移動スタイル、異なる体の大きさ、新しい環境に対して堅牢であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-20T00:25:54Z)

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。