Los investigadores presentan Privatar, un marco que descarga la reconstrucción del avatar desde los auriculares hacia dispositivos locales no confiables mientras se protege contra la interceptación de datos. El sistema aprovecha el conocimiento específico del dominio de la reconstrucción del avatar para lograr una descarga privativa demostrable con un costo mínimo de rendimiento.
- La Partición Horizontal (HP) descompone la reconstrucción del avatar mediante BDCT en el dominio de la frecuencia, manteniendo los componentes de alta energía en el dispositivo y descargando solo subconjuntos de baja energía para reducir la fuga de información.
- La Perturbación Mínima Consciente de la Distribución (DAMP) minimiza el ruido basándose en la distribución de expresión que cambia lentamente de cada usuario, reduciendo la pérdida de utilidad mientras mantiene las garantías formales de Privacidad Local Diferencial.
- En un Meta Quest Pro, Privatar soporta 2.37x más usuarios concurrentes con solo un 6.5% mayor pérdida de reconstrucción y un 9% de sobrecarga energética en comparación con las líneas base.
Privatar proporciona tanto garantías de privacidad demostrables como robustez contra ataques empíricos y basados en redes neuronales, ofreciendo una frontera Pareto de rendimiento-pérdida mejor que los métodos de cuantización o esparsidad.