Телеметрия VR позволяет идентифицировать анонимного игрока

Новое исследование группы компьютерных ученых из Калифорнийского университета в Беркли, RWTH Aachen в Германии и Unanimous AI показывает, насколько люди в виртуальной реальности могут быть идентифицированы по движению тела.

Ученые собрали данные телеметрии более 55 000 человек, которые играли в Beat Saber, ритм-игру VR, в которой игроки машут ручными контроллерами под музыку. Затем они обработали 3,96 ТБ данных из таблицы лидеров игр BeatLeader из 2 669 886 игровых повторов от 55 541 пользователя во время 713 013 отдельных игровых сессий.

Эти файлы Beat Saber Open Replay (BSOR) содержали следующую информацию:

• метаданные (устройства и игровые настройки);
• телеметрию (измерения положения и ориентации рук, головы и т. д.);
• контекстную информацию (тип, место и время входа в игру);
• статистику производительности.

Данные, полученные из движений головы и рук игроков Beat Saber, позволили учёным за 5 минут обучить модель классификации. Эта модель, учитывая 100 минут данных о движении из игры, смогла однозначно идентифицировать игрока в 94% случаев. И всего за 10 секунд расчёта данных о движении точность модели классификации составила 73%.

Исследование показывает, что более 55 000 «анонимных» VR-игроков могут быть деанонимизированы до конкретного человека путём простого отслеживания движений их головы и рук в течение нескольких секунд.

Специалисты заключили, что модели движения настолько уникальны для человека, что могут служить идентифицирующей биометрией наравне с распознаванием лиц или отпечатков пальцев. Это действительно меняет наше представление о конфиденциальности в метавселенной, поскольку, просто перемещаясь в виртуальной реальности, вы постоянно транслируете свое лицо или отпечатки пальцев.

Для сохранения конфиденциальности пользователя учёные предложили внедрить VR-проекты, которые изменяют показатели игроков. Такие проекты должны искажать движения игроков, чтобы скрыть идентифицируемые свойства, не препятствуя процессу игроков в игре.