Virtual Reality and Augmented Reality Security: A Reconnaissance and Vulnerability Assessment Approach
Notice bibliographique
Résumé
Various industries have widely adopted Virtual Reality (VR) and Augmented Reality (AR) technologies to enhance productivity and user experiences. However, their integration introduces significant security challenges. This systematic literature review focuses on identifying devices used in AR and VR technologies and specifies the associated vulnerabilities, particularly during the reconnaissance phase and vulnerability assessment, which are critical steps in penetration testing. Following Kitchenham and Charters' guidelines, we systematically selected and analyzed primary studies. The reconnaissance phase involves gathering detailed information about AR and VR systems to identify potential attack vectors. In the vulnerability assessment phase, these vectors are analyzed to pinpoint weaknesses that malicious actors could exploit. Our findings reveal that AR and VR devices, such as headsets (e.g., HTC Vive, Oculus Quest), development platforms (e.g., Unity Framework, Google Cardboard SDK), and applications (e.g., Bigscreen VR, VRChat), are susceptible to various attacks, including remote code execution, cross-site scripting (XSS), eavesdropping, and man-in-the-room attacks. Specifically, the Bigscreen VR application exhibited severe vulnerabilities like remote code execution (RCE) via the 'Application.OpenURL' API, XSS in user inputs, and botnet propagation. Similarly, the Oculus Quest demonstrated susceptibility to side-channel attacks and ransomware. This paper provides a detailed overview of specific device vulnerabilities and emphasizes the importance of the initial steps in penetration testing to identify security weaknesses in AR and VR systems. By highlighting these vulnerabilities, we aim to assist researchers in exploring and mitigating these security challenges, ensuring the safe deployment and use of AR and VR technologies across various sectors.
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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 | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».