來源：新浪VR

VR中的隱私是一個越來越嚴重的問題，尤其是現在所有新的Oculus賬戶都必須以真實身份登錄Facebook，這包括任何想要使用Quest 2的人。 現在，斯坦福大學的研究人員已經表明，他們能夠在標準的消費級VR頭顯中只進行5分鐘會話后就能可靠地識別個人。

據德國《MIXED》報道，斯坦福大學的研究人員設計了一個系統，可以在 “典型的VR觀看環境下，在沒有特別設計的識別任務的情況下識別用戶，”該團隊在研究論文中說。

據稱，他們的系統使用了511名參與者，“在每人不到5分鐘的跟蹤數據上進行訓練時”，能夠正確識別95%的用戶。

參與者佩戴HTC Vive頭顯，并獲得兩個Vive魔杖控制器，從一組隨機的360度視頻中觀看5個20秒的片段，然后在VR中回答問卷。

值得注意的是，調查問卷的答案并沒有計算在研究人員的數據集中，而是在另外一篇論文中研究了頭部運動、喚醒、存在感、模擬器病癥和個人偏好。

相反，VR視頻的設計是為了看看用戶會如何反應和移動，有些視頻包括強烈的焦點，如動物，有些視頻則完全沒有可辨別的焦點，如森林中間。

然后，所有這些非語言跟蹤數據（包括頭部和手部）被插入三個機器學習算法，它創建了一個參與者的身高、姿勢、頭部旋轉速度、與VR內容的距離、控制器在休息時的位置以及他們如何移動的檔案--這是一個僅僅戴著標準消費者VR頭盔的數據點寶庫。

“在2020年最受歡迎的兩款VR頭顯的制造商Oculus和HTC的隱私政策中，公司都被允許分享任何去識別的數據，”論文指出。“如果跟蹤數據是按照去身份識別數據的規則來分享的，那么不管原則上承諾的是什么，實際上把一個人的名字從數據集上取下來的作用很小。”

所以，與豐富的信息相比，你是否登錄平臺持有人的賬戶可能已經是一個相當小的問題。公司可以收割這些去識別的生物識別數據，不僅可以弄清楚你是誰，還可以預測你的習慣，了解你的弱點，并創建營銷檔案，意圖以新的顆粒度來吸引你的注意力。我們還沒有做到這一點，但隨著VR消費者數量的增長，對于那些希望購買他們以前根本無法獲得的數據的公司來說，回報也是如此。

“隨著虛擬現實的興起，身體追蹤數據從來沒有像現在這樣準確和豐富。這種跟蹤數據有很多好的用途，但它也可能被濫用，”研究論文總結道。“這項工作表明，即使在大樣本中，日常VR體驗中的跟蹤數據也是一種有效的識別器。我們鼓勵研究界探索保護VR跟蹤數據的方法。”

誠然，面對可能很快就會出現的多個百萬級的VR用戶，500個用戶是一個相對較小的數據集。而當這個數字增長時，僅根據研究人員能夠捕捉到的數據點，無疑會變得更加困難。然而這項研究并沒有包括其他一系列新興的VR技術，這些技術在不久的將來可以用來填寫個人檔案。眼球追蹤、光學嘴部追蹤以及健身帶和智能手表等集成可穿戴設備可能是下一步填寫剩下的5%的一部分--而這些技術都將出現在下一代消費類VR頭盔的地平線上。