Abstract-Social Virtual Reality baserade inlärningsmiljöer (VRLEs) såsom vSocial göra undervisningsinnehåll i en tredimensionell uppslukande dator erfarenhet för att utbilda ungdomar med inlärningshinder. Det finns begränsade tidigare arbeten som utforskade angreppssårbarhet inom VR-teknik, och därför finns det ett behov av systematiska ramar för att kvantifiera risker som motsvarar hot mot säkerhet, integritet och säkerhet (SPS). SPS-hoten kan påverka användarupplevelsen negativt och hindra tillhandahållandet av VRLE-innehåll. I detta dokument föreslår vi en ny ram för riskbedömning som använder attackträd för att beräkna en riskpoäng för varierande VRLE-hot med hastighet och varaktighet av hot som indata. Vi jämför effekten av ett välkonstruerat attackträd med ett adhoc attackträd för att studera kompromisser mellan overheads i hanteringen av attackträd, och kostnaden för riskminimering när sårbarheter identifieras. Vi använder en vSocial VRLE testbädd i en fallstudie för att visa effektiviteten i vårt ramverk och visa hur en lämplig attack trädformalism kan resultera i ett säkrare, integritetsbevarande och säkert VRLE-system.
Ett av våra preliminära arbeten REF visade riskbedömning av säkerhet, integritet och säkerhet för VRLE-applikationer med hjälp av ett simuleringsverktyg för attackträd.
Security, Privacy and Safety Risk Assessment for Virtual Reality Learning Environment Applications
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}