De-Anonymizing Avatars in Virtual Reality: Attacks and Countermeasures
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
By providing users with an immersive visual and acoustic experience, virtual reality (VR) serves as a foundational technique for the emerging metaverse. One of the most promising aspects of VR is its ability to protect users’ identities by transforming their physical appearances into avatars with arbitrary appearances in the virtual world. However, the increasing threat of de-anonymization attacks that seek to reveal users’ identities poses significant privacy risks. We propose AvatarHunter, a non-intrusive and user-unaware de-anonymization attack leveraging victims’ inherent movement signatures. AvatarHunter discreetly collects the avatar's gait information by recording videos in the VR scenario without requiring any permissions. Notably, we designed a Unity-based feature extractor that maintains the avatar's movement signature while enabling AvatarHunter to be resistant to changes in the avatar's appearance. We conduct real-world experiments on VRChat to evaluate AvatarHunter's effectiveness. The results demonstrate that in commercial settings, AvatarHunter achieves attack success rates (ASR) of 92.1% and 66.9% in closed-world and open-world avatar scenarios, respectively, significantly surpassing existing benchmarks. Additionally, simulations using an open-source dataset confirm that AvatarHunter can attain over 78% ASR in full-body tracking scenarios. Finally, we discuss several countermeasures and implement an obfuscation mechanism during the avatar rendering phase, significantly reducing the ASR.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle