Machine Learning in Metaverse Security: Current Solutions and Future Challenges.

Opis bibliograficzny

Machine Learning in Metaverse Security: Current Solutions and Future Challenges. [AUT.] OTOUM YAZAN, GOTTIMUKKALA NAVYA, KUMAR NEERAJ, NAYAK AMIYA. ACM Computing Surveys. DOI: 10.1145/3654663
Skopiowane!
Kliknij opis aby skopiować do schowka

Szczegóły publikacji

Rok:2024
Język:angielski
Charakter formalny:Artykuł w czasopismie
Typ MNiSW/MEiN:inne

Streszczenia

The Metaverse, positioned as the next frontier of the Internet, has the ambition to forge a virtual shared realm characterized by immersion, hyper-spatiotemporal dynamics, and self-sustainability. Recent technological strides in AI, Extended Reality, 6G, and blockchain propel the Metaverse closer to realization, gradually transforming it from science fiction into an imminent reality. Nevertheless, the extensive deployment of the Metaverse faces substantial obstacles, primarily stemming from its potential to infringe on privacy and be susceptible to security breaches, whether inherent in its underlying technologies or arising from the evolving digital landscape. Metaverse security provisioning is poised to confront various foundational challenges owing to its distinctive attributes, encompassing immersive realism, hyper-spatiotemporally, sustainability, and heterogeneity. This article undertakes a comprehensive study of the security and privacy challenges facing the Metaverse, leveraging machine learning models for this purpose. In particular, our focus centers on an innovative distributed Metaverse architecture characterized by interactions across 3D worlds. Subsequently, we conduct a thorough review of the existing cutting-edge measures designed for Metaverse systems while also delving into the discourse surrounding security and privacy threats. As we contemplate the future of Metaverse systems, we outline directions for open research pursuits in this evolving landscape.

Identyfikatory

ISSN: 0360-0300
BPP ID: (6, 8053) wydawnictwo ciągłe #8053

Metryki

200,00
Punkty MNiSW/MEiN
0
Impact Factor
0
Index Copernicus
0
Punktacja wewnętrzna

Eksport cytowania

Wsparcie dla menedżerów bibliografii:
Ta strona wspiera automatyczny import do Zotero, Mendeley i EndNote. Użytkownicy z zainstalowanym rozszerzeniem przeglądarki mogą zapisać tę publikację jednym kliknięciem - ikona pojawi się automatycznie w pasku narzędzi przeglądarki.

Skopiowane!

Informacje dodatkowe

Status:przed korektą
Praca recenzowana:nie
Rekord utworzony:18 czerwca 2026 21:30
Ostatnia aktualizacja:18 czerwca 2026 21:30