Detecting Visual Information Manipulation Attacks in Augmented Reality: A Multimodal Semantic Reasoning Approach

📄 arXiv: 2507.20356v4 📥 PDF

作者: Yanming Xiu, Maria Gorlatova

分类: cs.CV

发布日期: 2025-07-27 (更新: 2025-09-02)

备注: The paper has been accepted to the 2025 IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR), and selected for publication in the 2025 IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (TVCG) special issue

💡 一句话要点

提出多模态语义推理框架以检测增强现实中的视觉信息操控攻击

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 增强现实 视觉信息操控 多模态语义推理 视觉-语言模型 光学字符识别 攻击检测 数据集构建

📋 核心要点

  1. 现有的增强现实技术在处理虚拟内容时，容易受到视觉信息操控攻击的影响，导致用户产生误解或错误决策。
  2. 本文提出了一种多模态语义推理框架VIM-Sense，结合视觉-语言模型和OCR技术，旨在有效检测AR中的视觉信息操控攻击。
  3. VIM-Sense在AR-VIM数据集上实现了88.94%的检测准确率，并在模拟视频处理和真实移动应用中展现了良好的实时性。

📝 摘要（中文）

增强现实（AR）中的虚拟内容可能引入误导性或有害信息，导致语义误解或用户错误。本文聚焦于AR中的视觉信息操控（VIM）攻击，提出了一种分类法，将这些攻击分为字符、短语和模式操控三种形式，以及信息替换、信息模糊和额外错误信息三种目的。基于此分类法，构建了AR-VIM数据集，包含452对原始AR视频，模拟202个不同场景。为检测数据集中的攻击，提出了多模态语义推理框架VIM-Sense，结合了视觉-语言模型（VLM）和光学字符识别（OCR）技术，VIM-Sense在AR-VIM上实现了88.94%的攻击检测准确率，显著优于仅使用视觉或文本的基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决增强现实中虚拟内容引发的视觉信息操控攻击问题。现有方法在检测这些攻击时存在准确性不足和实时性差的痛点。

核心思路：论文提出的VIM-Sense框架通过结合视觉-语言模型和OCR技术，利用多模态信息进行语义推理，从而提高对视觉信息操控攻击的检测能力。

技术框架：VIM-Sense的整体架构包括数据输入模块、特征提取模块（使用VLM和OCR）、语义推理模块和决策输出模块，形成一个完整的检测流程。

关键创新：最重要的创新在于将视觉和文本信息结合进行语义推理，克服了传统方法仅依赖单一模态的局限性，从而显著提升了检测准确率。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以平衡视觉和文本特征的影响，同时优化了网络结构以提高处理速度和准确性。具体参数设置和网络架构细节在论文中进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

VIM-Sense在AR-VIM数据集上实现了88.94%的攻击检测准确率，显著高于视觉-only和文本-only基线方法，且在模拟视频处理和真实应用中分别达到了7.07秒和7.17秒的平均检测延迟，展现了良好的实时性和准确性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括增强现实游戏、教育、医疗等场景，能够有效防止虚拟内容的误导性信息对用户造成的影响。未来，随着AR技术的普及，VIM-Sense框架将为提升用户体验和安全性提供重要支持。

📄 摘要（原文）

The virtual content in augmented reality (AR) can introduce misleading or harmful information, leading to semantic misunderstandings or user errors. In this work, we focus on visual information manipulation (VIM) attacks in AR, where virtual content changes the meaning of real-world scenes in subtle but impactful ways. We introduce a taxonomy that categorizes these attacks into three formats: character, phrase, and pattern manipulation, and three purposes: information replacement, information obfuscation, and extra wrong information. Based on the taxonomy, we construct a dataset, AR-VIM, which consists of 452 raw-AR video pairs spanning 202 different scenes, each simulating a real-world AR scenario. To detect the attacks in the dataset, we propose a multimodal semantic reasoning framework, VIM-Sense. It combines the language and visual understanding capabilities of vision-language models (VLMs) with optical character recognition (OCR)-based textual analysis. VIM-Sense achieves an attack detection accuracy of 88.94% on AR-VIM, consistently outperforming vision-only and text-only baselines. The system achieves an average attack detection latency of 7.07 seconds in a simulated video processing framework and 7.17 seconds in a real-world evaluation conducted on a mobile Android AR application.