研究者らは、アバターの再構築をヘッドセットから信頼できないローカルデバイスにオフロードしつつ、データ傍受から保護するフレームワーク「Privatar」を発表した。このシステムは、アバターの再構築に関するドメイン固有の知識を活用し、最小限のパフォーマンスコストで証明可能なプライバシー保護型オフロードを実現している。

  • 水平パーティショニング（HP）は、周波数領域においてBDCTを用いてアバターの再構築を分解し、高エネルギー成分をデバイス上に保持し、低エネルギーサブセットのみをオフロードすることで情報漏洩を削減する。
  • 分布対応最小摂動（DAMP）は、各ユーザーの緩やかに変化する表情分布に基づいてノイズを最小化し、形式的な局所差分プライバシー保証を維持しつつユーティリティの損失を低減する。
  • Meta Quest Pro上では、Privatarはベースラインと比較して再構築損失が6.5%増加し、エネルギーオーバーヘッドが9%となるものの、同時実行者数を2.37倍サポートできる。

Privatarは、証明可能なプライバシー保証と経験的およびニューラルネットワークベースの攻撃に対する堅牢性を提供し、量子化やスパシティ手法よりも優れたスループット-損失のパレートフロンティアを実現する。