Özel Sanal gerçeklik, şu anda çevrimiçi ortamda saklanmak isteyenler için neredeyse hiç mahremiyet sunmayacak gibi görünüyor.
Bu tahmin, yalnızca bir metaverse oluşturma yarışında önde gelen nakit yakıcı Meta olduğunu bilmekten gelmiyor. Buradan takip eder Akademik çalışmalar kurumsal bir VR panoptikonunda oyuncular için mevcut olan iki düzineden fazla özel veri niteliğini sıralıyor.
Ve şimdi bu mahremiyet eksikliği, UC Berkeley, Almanya’daki RWTH Aachen ve Unanimous AI ile bağlantılı bir grup bilgisayar bilimcisi tarafından yapılan son araştırmaların ışığında daha da olası görünüyor.
verilen bir kağıtta Kayıt Akademisyenler Vivek Nair, Wenbo Guo, Justus Mattern, Rui Wang, James O’Brien, Louis Rosenberg ve Dawn Song, ArXiv’de yayınlanmasından önce, VR ortamlarındaki bireylerin vücut hareketleriyle ne ölçüde tanımlanabileceğini test etmek için yola çıktı. veri.
Bilim adamları, oyuncuların el kumandalarını müziğe salladıkları bir VR ritim oyunu olan Beat Sabre’yi oynayan 55.000’den fazla kişiden telemetri verilerini topladı. Ardından, 713.013 ayrı oyun oturumu sırasında 55.541 kullanıcıdan alınan 2.669.886 oyun tekrarından oluşan BeatLeader lider tablosundan 3,96 TB veriyi sindirdiler.
Bu Beat Sabre Open Replay (BSOR) dosyaları, meta verileri (cihazlar ve oyun ayarları), telemetri (oyuncuların ellerinin, başının vb. konum ve yönünün ölçümleri), bağlam bilgilerini (girişin türü, konumu ve zamanlaması) içeriyordu. oyun uyaranları) ve performans istatistikleri (oyun içi uyaranlara verilen yanıtlar).
Araştırmacılar bundan yola çıkarak Beat Sabre oyuncularının baş ve el hareketlerinden elde edilen verilere odaklandı. Bu üç veri noktasının sadece beş dakikası, oyundan 100 dakikalık hareket verisi verildiğinde, oyuncuyu zamanın yüzde 94’ünde benzersiz bir şekilde tanımlayabilen bir sınıflandırma modelini eğitmek için yeterli oldu. Ve sadece 10 saniyelik hareket verisiyle, sınıflandırma modeli yüzde 73’lük bir doğruluk elde etmeyi başardı.
UC Berkeley doktora öğrencisi ve yazarlardan biri olan Vivek Nair, “Çalışma, 55 binden fazla ‘anonim’ VR kullanıcısının, yalnızca baş ve el hareketlerini birkaç saniye izleyerek anonim hale getirilebileceğini gösteriyor” dedi. kağıdın, bir e-postada Kayıt.
“Uzun zamandır hareketin insanlar hakkında bilgi verdiğini biliyorduk, ancak bu çalışmanın yeni gösterdiği şey, hareket kalıplarının bir bireye o kadar benzersiz olduğunu ve yüz veya parmak izi tanıma ile eşit olarak tanımlayıcı bir biyometrik olarak hizmet edebilecekleri. Bu gerçekten metaverse’teki ‘gizlilik’ kavramı hakkındaki düşüncelerimizi değiştiriyor, çünkü sadece VR’de dolaşarak, yüzünüzü veya parmak izlerinizi her zaman yayınlıyor olabilirsiniz!”
Bu tekniğin VR ortamları dışında yararlı olacak şekilde genelleştirilip genelleştirilemeyeceği sorulduğunda Nair, daha fazla bilgi gözlemlenebildiği için gerçek dünyadaki genel hareket takibinden insanlar hakkında daha fazla şey öğrenebileceğinizi beklediğini söyledi.
“1970’lerin başlarında, bireylerin hareketi tanımla arkadaşlarının,” dedi Nair. 2000 kağıt Hatta Berkeley, hareket yakalama verileriyle bir kişinin tüm iskeletinin bir modelini yeniden oluşturabileceğinizi bile gösterdi.”
“Şimdiye kadar gösterilmeyen şey, VR’de yalnızca izlenen üç noktanın (kafa ve eller) hareketinin, kullanıcıları devasa (hatta belki de küresel) bir ölçekte tanımlamak için yeterli olduğu. ve bazı 3D kameraların yapabildiği tam vücut izleme gibi daha fazla izlenen nesne mevcut olduğunda VR dışında daha da yüksek doğrulukla kullanıcı profili oluşturun.”
Nair, tüm tanımlanabilir bilgilerin toplanmasını kısıtlamak için mahremiyet yasalarının hazırlanmış olabileceği ihtimaline dair şüphelerini dile getirdi. “Örneğin, herkes yazarken biraz farklı kelime dağarcığı ve yapı kullanır ve bu tespit etmek için yeterli “Bu temelde, genel olarak tüm yazılı metinlerin toplanmasını kısıtlamalı mıyız?”
Nair, aşağıdaki gibi sistemlerin potansiyeli konusunda iyimser olduğunu söyledi: Meta Güvenlik – kendisinin ve meslektaşlarının üzerinde çalıştığı bir VR gizli mod projesi – veri toplanmasını engellemeye çalışmak yerine VR’yi gizliliği koruyan bir şekilde değiştirerek gizlilik tehditlerini ele almak.
Makale, benzer veri savunma taktikleri önermektedir: “Belirlenebilir özellikleri orijinal amaçlarını engellemeden (örneğin, puanlama veya hile tespiti) gizlemek için VR tekrarlarını akıllıca bozan gelecekteki çalışmaları görmeyi umuyoruz.”
Veri reddi yerine veri değiştirmeyi tercih etmenin bir nedeni, yalnızca mahremiyet yağması uğruna hayali dünyaları desteklemenin aksine, teknolojiye daha fazla yatırımı haklı çıkaran VR uygulamalarının (örn. hareket tabanlı tıbbi teşhisler) olabilmesidir.
Nair, iyimserlik işareti olarak mesajını gülen yüz ifadesiyle noktalayarak, “Belki de VR’de gizliliği koruyan yaklaşımların daha sofistike versiyonlarının zamanla geliştiğini göreceğiz” dedi.
Ya öyle ya da VR kulaklıklarını çöp kutusunda saklıyor. ®