🤖 由 文心大模型 生成的文章摘要
当Oculus新的账户政策生效后，由于需要用户使用Facebook的账户进行登录，VR中的隐私问题正在日益凸显。近日，斯坦福大学的研究团队表示，他们仅需5分钟的VR运动数据就能够可靠的识别不同用户。
该研究团队在论文中表示，他们设计的系统可以在“典型的VR使用场景下，无需通过特殊设计的识别任务”即可识别用户。该系统使用了511名参与者少于5分钟的运动数据进行训练，可以达到95%的识别率。
该项研究的参与者佩戴了HTC Vive头显，使用Vive Wands控制器，观看20秒全景视频库中的视频并在VR中做了一份简单的调查问卷。参与者头部和控制器的运动数据被使用到了三个不同的机器学习算法中，从而建立起用户的身高、姿势、头部转动速度、与VR内容的距离、放松状态下握持控制器的姿势以及移动方式的画像，所有这些数据都只用了普通的消费级VR头显就能够得到。
论文中还指出，随着VR的崛起，身体追踪数据也变得前所未有的准确和丰富。这些数据有很多很好的用途，但也可能会被滥用。研究人员所做的研究表明，即使在大量样本的情况下，用户日常体验VR时的运动数据也能够成为一个有效的标识。
与未来的VR用户数量相比，511名参与者组成的研究群体只是一个很小的样本数据集，而随着用户数量的增加，仅研究团队目前能够获取的数据想要辨识出不同的用户显然就变得非常困难。但是考虑到眼动追踪，光学嘴唇追踪以及可穿戴设备将来可能会被集成到VR设备体系中，想要做到接近100%的识别率似乎并不困难。
“就HTC以及Oculus两大最主流VR头显的隐私策略来说，两家公司都允许共享任何不具名的数据。如果用户的运动数据根据不具名的规则进行共享，那么即使在隐私策略中宣称不会泄露用户个人隐私，实际上仅仅去除数据中的用户名并不能真正达到保护隐私的效果”，论文中写道。
“所以相比这类数据的大量泄露，用户是否需要登录Facebook账号可能只是一个相当小的问题。公司可以收集这些不具名的生物数据进行分析，不仅能够知道你是谁，甚至可以预测你的习惯，了解你的弱点和软肋，并为你创建营销画像，尝试通过新粒度的内容来抓住你的注意力。虽然我们现在还做不到这一点，但随着VR用户数量的增长，想要购买这些新维度数据的公司也能够从数据中获取更大的回报。”
正因如此，VR中用户的隐私问题需要得到更多重视。
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