利用 GPU 性能分析对 AR/VR 用户活动进行侧信道推断
密码学与安全
2025-09-16 v1 硬件体系结构
摘要
过去十年，AR/VR 设备极大地改变了我们与数字世界的交互方式。用户通常假设这些设备上安装的第三方应用处于受保护的安全环境中，从而在其中分享敏感信息，如位置、浏览历史甚至财务数据。近期研究表明，恶意应用可利用性能计数器 API 等细粒度分析工具，监控良性应用以追踪用户活动。然而，由于 Meta Quest 等 AR/VR 设备禁用了并发的独立应用执行，应用间监控并非在所有设备上都可行。本文提出了 OVRWatcher，一种用于 AR/VR 设备的新型侧信道原语，与依赖高分辨率性能分析的先前工作不同，它通过后台脚本监控低分辨率（1Hz）的 GPU 使用情况来推断用户活动。OVRWatcher 无需并发应用执行、访问应用数据或安装额外 SDK，即可捕获 GPU 指标与 3D 对象交互在不同速度、距离和渲染场景下的相关性。我们展示了 OVRWatcher 在识别独立 AR/VR 和 WebXR 应用方面的有效性。OVRWatcher 还能区分虚拟对象，例如沉浸式购物应用中真实用户选择的产品，以及虚拟会议的参与人数，从而揭示用户的产品偏好，并可能暴露这些会议中的机密信息。OVRWatcher 在应用识别上实现了超过 99% 的准确率，在对象级推断上实现了超过 98% 的准确率。
引用
@article{arxiv.2509.10703,
title = {Side-channel Inference of User Activities in AR/VR Using GPU Profiling},
author = {Seonghun Son and Chandrika Mukherjee and Reham Mohamed Aburas and Berk Gulmezoglu and Z. Berkay Celik},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.10703},
year = {2025}
}
备注
Accepted to the 2026 Network and Distributed System Security (NDSS) Symposium