从头部与手部运动数据推断虚拟现实用户的私密个人属性
人机交互
2023-06-13 v3 密码学与安全
摘要
运动追踪“遥测”数据几乎是当前所有现代虚拟现实（VR）和元宇宙体验的核心。虽然通常被认为无害，近期研究已表明运动数据实际上有潜力唯一识别 VR 用户。在本研究中，我们更进一步，表明仅通过分析从 VR 设备记录的运动数据即可推断多种私密用户信息。我们对 VR 用户（N=1,006）进行了大规模调查，包含从背景和人口统计到行为模式与健康信息的数十个问题。随后我们获取了每位用户游玩游戏“Beat Saber”时的 VR 运动样本，并仅尝试利用其头部和手部运动模式推断其调查回答。使用简单的机器学习模型，仅从 VR 运动数据就能准确且稳定地推断出超过 40 项个人属性。尽管观察到如此显著的信息泄露，对 VR 运动数据隐私影响的认识仍然有限，这凸显了在多用户 VR 应用中对隐私保护机制的迫切需求。
引用
@article{arxiv.2305.19198,
title = {Inferring Private Personal Attributes of Virtual Reality Users from Head and Hand Motion Data},
author = {Vivek Nair and Christian Rack and Wenbo Guo and Rui Wang and Shuixian Li and Brandon Huang and Atticus Cull and James F. O'Brien and Marc Latoschik and Louis Rosenberg and Dawn Song},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.19198},
year = {2023}
}