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arXiv:越狱与提示注入· arXiv:2609.29173· Yanming Xiu·· 8 天前

透过人眼与机器眼:理解视频透视扩展现实中的视图错配

Through Human Eyes and Machine Eyes: Understanding View Mismatch in Video See-Through Extended Reality

AI 导读

视频透视扩展现实(VST XR)系统常以头显截图作为用户第一人称视觉上下文的代理,但系统捕获的矩形画面与用户实际可见的非矩形区域并不一致。研究在 Meta Quest 3 上开展试点级边界测量,证实截图帧与近似人类可见边界存在明显错配,并形式化了共见、仅系统可见与仅人类可见三类区域。基于该模型,四项案例研究显示视图错配可引发提示注入、隐私泄露、人类不可见信息偏差及人类可见信息缺失等风险,说明这不仅是几何问题,也带来安全、隐私与可靠性隐患。

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