Securing Virtual Reality Experiences: Unveiling and Tackling Cybersickness Attacks with Explainable AI

要約

仮想現実（VR）と人工知能（AI）、特にディープラーニング（DL）ベースのサイバー柔らかさ検出モデルの相乗効果は、サイバーシックの重症度を自動的に検出し、さまざまな緩和技術を自動的に検出し、スムーズで快適なVR体験を提供することにより、没入感のない経験における前例のない進歩を導きました。
このDL対応のCyber​​sickness検出方法は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるための有望なソリューションを提供しますが、これらのモデルは敵対的な攻撃に対して脆弱であるため、新しいリスクも導入します。
人間のオブザーバーにとって視覚的に検出できない入力データのわずかな摂動は、サイバースクリュー性検出モデルを欺き、予期しない緩和をトリガーし、ユーザーの没入型エクスペリエンス（UIX）を混乱させ、さらには安全リスクをもたらすことさえできます。
このホワイトペーパーでは、新しいタイプのVR攻撃、つまりサイバーシックネス攻撃を紹介します。これにより、DLベースのサイバー柔着検出モデルを欺き、UIXを劇的に妨げることにより、サイバーシック性緩和のトリガーを停止します。
次に、VRでのこのような攻撃を検出するために、uixと快適なVRエクスペリエンスを確保するために、新しい説明可能な人工知能（xai）ガーバースキックネス攻撃検出フレームワークを提案します。
提案された攻撃と検出フレームワークを評価します。2つの最先端のオープンソースVRサイバースキックネスデータセット（シミュレーション2021とゲームプレイデータセット）を評価します。
最後に、提案された方法の有効性を検証するために、HTC Vive Pro Eyeヘッドセットを使用したカスタムビルドVRローラーコースターシミュレーションを使用したテストベッドを使用して、攻撃とXaiベースの検出を実装し、ユーザー調査を実行します。
私たちの研究は、このような攻撃がUIXを劇的に妨げる可能性があることを示しています。
ただし、提案されているXai誘導サイバースキックネス攻撃の検出は、サイバースキックネス攻撃の検出を正常に検出し、適切な緩和を引き起こし、VRサイバー柔軟性を効果的に削減することができます。

要約(オリジナル)

The synergy between virtual reality (VR) and artificial intelligence (AI), specifically deep learning (DL)-based cybersickness detection models, has ushered in unprecedented advancements in immersive experiences by automatically detecting cybersickness severity and adaptively various mitigation techniques, offering a smooth and comfortable VR experience. While this DL-enabled cybersickness detection method provides promising solutions for enhancing user experiences, it also introduces new risks since these models are vulnerable to adversarial attacks; a small perturbation of the input data that is visually undetectable to human observers can fool the cybersickness detection model and trigger unexpected mitigation, thus disrupting user immersive experiences (UIX) and even posing safety risks. In this paper, we present a new type of VR attack, i.e., a cybersickness attack, which successfully stops the triggering of cybersickness mitigation by fooling DL-based cybersickness detection models and dramatically hinders the UIX. Next, we propose a novel explainable artificial intelligence (XAI)-guided cybersickness attack detection framework to detect such attacks in VR to ensure UIX and a comfortable VR experience. We evaluate the proposed attack and the detection framework using two state-of-the-art open-source VR cybersickness datasets: Simulation 2021 and Gameplay dataset. Finally, to verify the effectiveness of our proposed method, we implement the attack and the XAI-based detection using a testbed with a custom-built VR roller coaster simulation with an HTC Vive Pro Eye headset and perform a user study. Our study shows that such an attack can dramatically hinder the UIX. However, our proposed XAI-guided cybersickness attack detection can successfully detect cybersickness attacks and trigger the proper mitigation, effectively reducing VR cybersickness.

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