Fast and Secure Authentication in Virtual Reality Using Coordinated 3D Manipulation and Pointing
Notice bibliographique
Résumé
There is a growing need for usable and secure authentication in immersive virtual reality (VR). Established concepts (e.g., 2D authentication schemes) are vulnerable to observation attacks, and most alternatives are relatively slow. We present RubikAuth, an authentication scheme for VR where users authenticate quickly and secure by selecting digits from a virtual 3D cube that leverages coordinated 3D manipulation and pointing. We report on results from three studies comparing how pointing using eye gaze, head pose, and controller tapping impact RubikAuth’s usability, memorability, and observation resistance under three realistic threat models. We found that entering a four-symbol RubikAuth password is fast: 1.69–3.5 s using controller tapping, 2.35–4.68 s using head pose and 2.39 –4.92 s using eye gaze, and highly resilient to observations: 96–99.55% of observation attacks were unsuccessful. RubikAuth also has a large theoretical password space: 45 n for an n -symbols password. Our work underlines the importance of considering novel but realistic threat models beyond standard one-time attacks to fully assess the observation-resistance of authentication schemes. We conclude with an in-depth discussion of authentication systems for VR and outline five learned lessons for designing and evaluating authentication schemes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».