斯坦福研究表明：僅通過(guò)5分鐘的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)就能識(shí)別VR用戶(hù)

時(shí)間：2020-11-04作者：上海煜航數(shù)字科技有限公司瀏覽：17

　　虛擬現(xiàn)實(shí)的隱私問(wèn)題日益嚴(yán)重，尤其是在Facebook提出必須通過(guò)真實(shí)身份驗(yàn)證的Facebook賬戶(hù)才能登錄Quest 2的要求后。斯坦福大學(xué)研究人員近日研究表明，他們可以在用戶(hù)戴上標(biāo)準(zhǔn)消費(fèi)者版頭顯5分鐘內(nèi)將其準(zhǔn)確識(shí)別出。

　　據(jù)外媒報(bào)道，斯坦福大學(xué)研究人員設(shè)計(jì)了一個(gè)*專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)識(shí)別任務(wù)，即可在典型虛擬現(xiàn)實(shí)視覺(jué)環(huán)境下識(shí)別用戶(hù)的系統(tǒng)。據(jù)稱(chēng)，511名參與其實(shí)驗(yàn)的參與者在接受不**過(guò)5分鐘的跟蹤數(shù)據(jù)培訓(xùn)后95%都能被系統(tǒng)正確識(shí)別出。

　　值得注意的是，這項(xiàng)調(diào)查問(wèn)卷的答案并沒(méi)有被納入研究人員的數(shù)據(jù)組，而是被寫(xiě)進(jìn)了一篇單獨(dú)的論文調(diào)查，調(diào)查內(nèi)容包括頭部運(yùn)動(dòng)、起立、靜止、模擬疾病和個(gè)人偏好。

　　通過(guò)向用戶(hù)展示不同虛擬現(xiàn)實(shí)視頻以觀察用戶(hù)的反應(yīng)和移動(dòng)，其中一些視頻包括強(qiáng)焦點(diǎn)，比如動(dòng)物相關(guān)視頻，而另一些視頻則根本沒(méi)有清晰焦點(diǎn)，比如置身于森林中的場(chǎng)景。

　　所有這些非語(yǔ)言跟蹤數(shù)據(jù)(包括頭部和手部)都被插入到三方機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，這些算法會(huì)生成包含參與者身高、姿勢(shì)、頭部旋轉(zhuǎn)速度、與虛擬現(xiàn)實(shí)內(nèi)容的距離、控制器靜止時(shí)的位置以及他們?nèi)绾我苿?dòng)的數(shù)據(jù)，這些都是僅通過(guò)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)消費(fèi)者版VR頭顯便能獲取的數(shù)據(jù)寶庫(kù)。

　　“在Oculus和HTC隱私政策中，這兩家公司作為2020年較受歡迎的兩款VR頭顯的制造商，都被允許共享任何未經(jīng)確認(rèn)的數(shù)據(jù)。如果跟蹤數(shù)據(jù)是按照標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)的規(guī)則進(jìn)行共享，那么無(wú)論原則上承諾了什么，想要將某個(gè)名字從數(shù)據(jù)集中去掉都不太可能實(shí)現(xiàn)?！?

　　因此與豐富的信息相比，是否登錄平臺(tái)持有人的賬戶(hù)可能只是一個(gè)相當(dāng)小的問(wèn)題。公司識(shí)別并收集用戶(hù)生物特征數(shù)據(jù)，不僅能找出你是誰(shuí)，而且能預(yù)測(cè)你的習(xí)慣，了解你的弱點(diǎn)，并創(chuàng)建營(yíng)銷(xiāo)檔案以吸引你的注意力。目前我們還沒(méi)有做到這一點(diǎn)，但隨著虛擬現(xiàn)實(shí)消費(fèi)者數(shù)量的增長(zhǎng)，這些信息將被想要獲得這些信息的公司所掌握。

　　“隨著虛擬現(xiàn)實(shí)的興起，人體跟蹤數(shù)據(jù)**像現(xiàn)在這樣準(zhǔn)確和豐富。這項(xiàng)研究報(bào)告總結(jié)道：“這種跟蹤數(shù)據(jù)有良性用途，但也可能被濫用。這項(xiàng)研究表明，即使在大樣本中，日常虛擬現(xiàn)實(shí)體驗(yàn)的跟蹤數(shù)據(jù)也可以成為一種有效標(biāo)識(shí)。我們鼓勵(lì)研究團(tuán)體探索保護(hù)虛擬現(xiàn)實(shí)跟蹤數(shù)據(jù)的方法?！?

　　與虛擬現(xiàn)實(shí)數(shù)百萬(wàn)的用戶(hù)量相比，500用戶(hù)只是一個(gè)相對(duì)較小的數(shù)據(jù)集。當(dāng)這個(gè)數(shù)字增長(zhǎng)時(shí)，單純依靠研究人員進(jìn)行數(shù)據(jù)點(diǎn)的捕捉，這個(gè)系統(tǒng)的實(shí)行無(wú)疑會(huì)變得較加困難。這項(xiàng)研究目前還未采用其他新興虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)，這些技術(shù)在不久的將來(lái)可以用來(lái)填寫(xiě)個(gè)人資料。眼動(dòng)跟蹤、光學(xué)唇部跟蹤以及像智能手表這樣的可穿戴設(shè)備可能成為系統(tǒng)的一部分，以彌補(bǔ)未識(shí)別出的5%概率。


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