論文の概要: Beyond the Headset: A Systematization of Knowledge on Extended Reality Privacy and Security in Healthcare

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.38281v1
• Date: Tue, 29 Sep 2026 16:05:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-01 18:57:26.472782
• Title: Beyond the Headset: A Systematization of Knowledge on Extended Reality Privacy and Security in Healthcare
• Title（参考訳）: ヘッドセットを超えて:医療における拡張現実性プライバシとセキュリティに関する知識の体系化
• Abstract要約: 我々は、2017年から2024年にかけて発行された65の研究を、XR、セキュリティ、プライバシ、ヘルスケアの会場でレビューする。 我々は、デバイス、ユーザ、ネットワーク、クラウド層にまたがる統合された脅威分類を開発する。 共有ベンチマークデータセット、強力なアーティファクトリリースプラクティス、クラウド層保護の改善、より包括的な検出、緩和、リカバリメカニズムを強調した研究ロードマップを概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5469452301122175
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Extended reality (XR) systems are increasingly used in healthcare applications ranging from surgical planning to remote rehabilitation and mental health support. However, the rich streams of sensor, biometric, behavioral, and environmental data that enable these applications also introduce substantial privacy and security risks. Adversaries may exploit insecure communication, sensor side channels, application-layer vulnerabilities, or data-processing pipelines to infer sensitive information or disrupt clinical workflows. Despite growing interest in XR security and privacy, the healthcare-specific literature remains fragmented. In this Systematization of Knowledge (SoK), we review 65 peer-reviewed studies published between 2017 and 2024 across XR, security, privacy, and healthcare venues. We develop a unified threat taxonomy spanning device, user, network, and cloud layers and introduce XR-PRISM, a quantitative Privacy and Risk Impact Scoring Metric for systematically characterizing security and privacy risks. Our analysis identifies several gaps in the literature: more than 70% of proposed countermeasures lack standardized risk evaluation, fewer than 15% of studied attacks require high attack prerequisites, and reproducibility is limited by the scarcity of publicly released artifacts and datasets. Based on these findings, we outline a research roadmap emphasizing shared benchmark datasets, stronger artifact-release practices, improved cloud-layer protections, and more comprehensive detection, mitigation, and recovery mechanisms. This SoK provides a structured and data-driven foundation for understanding existing risks and guiding the development of more secure, privacy-preserving, and usable XR healthcare systems.
• Abstract（参考訳）: 拡張現実システム(XR)は、外科的計画から遠隔リハビリテーション、メンタルヘルスサポートまで、医療用途での利用が増えている。 しかし、これらのアプリケーションを可能にするセンサ、バイオメトリック、行動、環境データの豊富なストリームもまた、かなりのプライバシーとセキュリティリスクをもたらす。 敵は安全でない通信、センサー側チャネル、アプリケーション層脆弱性、あるいはデータ処理パイプラインを利用して機密情報を推測したり、臨床ワークフローを中断したりすることができる。 XRのセキュリティとプライバシへの関心が高まっているにもかかわらず、医療特有の文献は断片化されている。 このSoK(Systematization of Knowledge)では、2017年から2024年にかけて発行された65のピアレビュー研究を、XR、セキュリティ、プライバシ、ヘルスケアの会場でレビューします。 我々は、デバイス、ユーザ、ネットワーク、クラウド層にまたがる統一的な脅威分類を開発し、セキュリティとプライバシのリスクを体系的に特徴づけるための量的プライバシとリスクインパクトの指標であるXR-PRISMを導入する。 提案する対策の70%以上が標準化されたリスク評価を欠いていること、調査対象の15%未満が高い攻撃条件を必要としていること、再現性は公開されたアーティファクトやデータセットの不足によって制限されていること、などである。 これらの結果に基づいて、共有ベンチマークデータセット、より強力なアーティファクトリリースプラクティス、クラウド層保護の改善、より包括的な検出、緩和、回復メカニズムを強調した研究ロードマップを概説する。 このSoKは、既存のリスクを理解し、よりセキュアでプライバシー保護され、使用可能なXRヘルスケアシステムの開発を導く、構造化されたデータ駆動の基盤を提供する。

関連論文リスト

• XR-PRISM: Data-Driven Privacy and Risk Impact Scoring Metric for Extended Reality in Healthcare [1.5469452301122175]
  拡張現実(XR)技術は、没入型トレーニング、リモートコンサルティング、患者のリハビリテーションを通じて医療を変革している。 XR-PRISMは、脅威可能性、システム脆弱性、攻撃面、安全影響、プライバシーへの影響、制御効率を単一の行動可能なリスクスコアに統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-01T19:04:55Z)
• Benchmarking Knowledge-Extraction Attack and Defense on Retrieval-Augmented Generation [50.87199039334856]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG) は知識集約型アプリケーションの基礎となっている。 近年の研究では、悪意あるクエリによって知識抽出攻撃が機密知識ベースコンテンツを回復できることが示されている。 本稿では,RAGシステムに対する知識抽出攻撃のための最初の体系的ベンチマークを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-10T01:27:46Z)
• SoK: Privacy Risks and Mitigations in Retrieval-Augmented Generation Systems [53.51921540246166]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG)技術は広く普及している。 RAGには、Large Language Models(LLM)とドメイン固有の知識ベースとの結合が含まれる。 RAGの普及は、データのプライバシに関する懸念を引き起こしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-07T14:50:41Z)
• Privacy Challenges and Solutions in Retrieval-Augmented Generation-Enhanced LLMs for Healthcare Chatbots: A Review of Applications, Risks, and Future Directions [3.36168223686933]
  検索増強世代 (RAG) は, 大規模言語モデルを臨床・生物医療システムに統合するための転換的アプローチとして急速に発展してきた。 このレビューは、医療におけるRAGアプリケーションの現状を詳細に分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-14T14:33:58Z)
• Privacy-Aware, Public-Aligned: Embedding Risk Detection and Public Values into Scalable Clinical Text De-Identification for Trusted Research Environments [0.0]
  直接的および間接的識別子がレコードタイプ,臨床設定,データフローによってどのように変化するかを示し,ドキュメントの実践の変化が時間とともにモデルのパフォーマンスを低下させるかを示す。 われわれの調査結果は、プライバシーリスクは文脈に依存し、累積的であり、適応的でハイブリッドな非識別アプローチの必要性を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-01T17:45:57Z)
• Open Problems in Machine Unlearning for AI Safety [61.43515658834902]
  特定の種類の知識を選択的に忘れたり、抑圧したりするマシンアンラーニングは、プライバシとデータ削除タスクの約束を示している。 本稿では,アンラーニングがAI安全性の包括的ソリューションとして機能することを防止するための重要な制約を特定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-09T03:59:10Z)
• Risks of AI Scientists: Prioritizing Safeguarding Over Autonomy [65.77763092833348]
  この視点は、AI科学者の脆弱性を調べ、その誤用に関連する潜在的なリスクに光を当てる。 我々は、ユーザ意図、特定の科学的領域、およびそれらが外部環境に与える影響を考慮に入れている。 本稿では,人間規制,エージェントアライメント,環境フィードバックの理解を含む三段階的枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-06T18:54:07Z)
• COVI White Paper [67.04578448931741]
  接触追跡は、新型コロナウイルスのパンデミックの進行を変える上で不可欠なツールだ。 カナダで開発されたCovid-19の公衆ピアツーピア接触追跡とリスク認識モバイルアプリケーションであるCOVIの理論的、設計、倫理的考察、プライバシ戦略について概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-18T07:40:49Z)

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。