Virtual Reality (VR) has gained popularity by providing immersive and interactive experiences without geographical limitations. It also provides a sense of personal privacy through physical separation. In this paper, we show that despite assumptions of enhanced privacy, VR is unable to shield its users from side-channel attacks that steal private information. Ironically, this vulnerability arises from VR's greatest strength, its immersive and interactive nature. We demonstrate this by designing and implementing a new set of keystroke inference attacks in shared virtual environments, where an attacker (VR user) can recover the content typed by another VR user by observing their avatar. While the avatar displays noisy telemetry of the user's hand motion, an intelligent attacker can use that data to recognize typed keys and reconstruct typed content, without knowing the keyboard layout or gathering labeled data. We evaluate the proposed attacks using IRB-approved user studies across multiple VR scenarios. For 13 out of 15 tested users, our attacks accurately recognize 86%-98% of typed keys, and the recovered content retains up to 98% of the meaning of the original typed content. We also discuss potential defenses.


翻译:虚拟现实(VR)凭借其不受地理限制的沉浸式交互体验而日益流行,同时通过物理隔离提供了个人隐私感。本文表明,尽管VR被认为能增强隐私,但它无法保护用户免受窃取私密信息的侧信道攻击。讽刺的是,这种脆弱性恰恰源于VR的最大优势——其沉浸式交互特性。我们通过在共享虚拟环境中设计并实现一套新型击键推断攻击来证明这一点:攻击者(VR用户)可通过观察其他用户的虚拟化身,恢复其输入内容。尽管虚拟化身仅显示用户手部运动的带噪遥测数据,但智能攻击者能够利用这些数据识别被按下的按键并重构输入内容,而无需了解键盘布局或收集标注数据。我们通过IRB批准的用户研究,在多个VR场景下评估了所提攻击。在15名测试用户中,针对其中13名用户,我们的攻击能准确识别86%-98%的按键,且恢复内容保留原始输入内容高达98%的语义。本文还讨论了潜在的防御措施。

0
下载
关闭预览

相关内容

IEEE虚拟现实会议一直是展示虚拟现实(VR)广泛领域研究成果的主要国际场所,包括增强现实(AR),混合现实(MR)和3D用户界面中寻求高质量的原创论文。每篇论文应归类为主要涵盖研究,应用程序或系统,并使用以下准则进行分类:研究论文应描述有助于先进软件,硬件,算法,交互或人为因素发展的结果。应用论文应解释作者如何基于现有思想并将其应用到以新颖的方式解决有趣的问题。每篇论文都应包括对给定应用领域中VR/AR/MR使用成功的评估。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/conf/vr/
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月12日
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月12日
Arxiv
12+阅读 · 2021年3月24日
Arxiv
11+阅读 · 2018年9月28日
VIP会员
最新内容
超越网格:作战环境对炮兵的影响
专知会员服务
2+阅读 · 5月31日
BES:让语言模型通过双向进化搜索自我改进
专知会员服务
5+阅读 · 5月30日
以色列-美国-伊朗战争中的无人机:关键要点
专知会员服务
4+阅读 · 5月30日
《Palantir任务保障性软件安全标准(MA-S2)》
专知会员服务
18+阅读 · 5月30日
基于声学的无人机检测技术综述
专知会员服务
10+阅读 · 5月30日
《当代混合战争分析框架:俄乌战争经验教训》
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员