沉浸式技术领域中防止生物特征数据泄露的框架

毫无疑问，沉浸式技术有潜力便利人们的生活并提振经济，然而其明显的数据隐私风险不容忽视。例如，参与者佩戴3D头戴设备，该设备检测参与者的头部运动以追踪其头部姿态，从而将摄像头方向与现实世界中参与者的眼睛位置相匹配。在一项初步研究中，研究人员已证明此类头戴设备上的语音命令特征可能导致重大隐私泄露。通过分析运动传感器捕获的面部动态，这些头戴设备存在安全漏洞，可在未经用户同意的情况下泄露用户的敏感语音。心理测量数据（如语音命令特征、面部动态等）属于敏感数据，未经用户同意不应泄露到设备之外，否则即构成隐私侵犯。据我们所做的文献综述，针对这一特定研究问题的工作非常有限。受此启发，我们开发了一个简单的技术框架，以减轻沉浸式技术领域中敏感数据（或生物特征数据）的隐私泄露。我们使用六个数据集以稳健的方式进行性能评估，以表明所提出的解决方案对于防止此问题是有效且可行的。