VR中的隐私是一个越来越严重的问题，尤其是现在所有新的Oculus账户都必须以真实身份登录Facebook，这包括任何想要使用Quest 2的人。 现在，斯坦福大学的研究人员已经表明，他们能够在标准的消费级VR头显中只进行5分钟会话后就能可靠地识别个人。

据德国《MIXED》报道，斯坦福大学的研究人员设计了一个系统，可以在 “典型的VR观看环境下，在没有特别设计的识别任务的情况下识别用户，”该团队在研究论文中说。

据称，他们的系统使用了511名参与者，“在每人不到5分钟的跟踪数据上进行训练时”，能够正确识别95%的用户。

参与者佩戴HTC Vive头显，并获得两个Vive魔杖控制器，从一组随机的360度视频中观看5个20秒的片段，然后在VR中回答问卷。

值得注意的是，调查问卷的答案并没有计算在研究人员的数据集中，而是在另外一篇论文中研究了头部运动、唤醒、存在感、模拟器病症和个人偏好。

相反，VR视频的设计是为了看看用户会如何反应和移动，有些视频包括强烈的焦点，如动物，有些视频则完全没有可辨别的焦点，如森林中间。

然后，所有这些非语言跟踪数据（包括头部和手部）被插入三个机器学习算法，它创建了一个参与者的身高、姿势、头部旋转速度、与VR内容的距离、控制器在休息时的位置以及他们如何移动的档案--这是一个仅仅戴着标准消费者VR头盔的数据点宝库。

“在2020年最受欢迎的两款VR头显的制造商Oculus和HTC的隐私政策中，公司都被允许分享任何去识别的数据，”论文指出。“如果跟踪数据是按照去身份识别数据的规则来分享的，那么不管原则上承诺的是什么，实际上把一个人的名字从数据集上取下来的作用很小。”

所以，与丰富的信息相比，你是否登录平台持有人的账户可能已经是一个相当小的问题。公司可以收割这些去识别的生物识别数据，不仅可以弄清楚你是谁，还可以预测你的习惯，了解你的弱点，并创建营销档案，意图以新的颗粒度来吸引你的注意力。我们还没有做到这一点，但随着VR消费者数量的增长，对于那些希望购买他们以前根本无法获得的数据的公司来说，回报也是如此。

“随着虚拟现实的兴起，身体追踪数据从来没有像现在这样准确和丰富。这种跟踪数据有很多好的用途，但它也可能被滥用，”研究论文总结道。“这项工作表明，即使在大样本中，日常VR体验中的跟踪数据也是一种有效的识别器。我们鼓励研究界探索保护VR跟踪数据的方法。”

诚然，面对可能很快就会出现的多个百万级的VR用户，500个用户是一个相对较小的数据集。而当这个数字增长时，仅根据研究人员能够捕捉到的数据点，无疑会变得更加困难。然而这项研究并没有包括其他一系列新兴的VR技术，这些技术在不久的将来可以用来填写个人档案。眼球追踪、光学嘴部追踪以及健身带和智能手表等集成可穿戴设备可能是下一步填写剩下的5%的一部分--而这些技术都将出现在下一代消费类VR头盔的地平线上。

来源：新浪VR