本研究提出了一种可解释的人工智能框架，用于检测虚拟现实中的网络眩晕攻击。该框架有效识别并缓解对抗性攻击，显著减少网络眩晕现象，提升用户的沉浸体验和安全性。

本研究解决了虚拟现实中用户行走时网络眩晕与认知、身体活动之间关系理解不足的问题。通过收集39名参与者的多项指标，提出了一种新的数据集，并通过分类器训练展示其在预测网络眩晕方面的有效性。该数据集可以帮助未来的研究开发网络眩晕检测和减少模型，推动虚拟环境设计的改进。