Riesgos de privacidad del usuario en la tecnología de realidad virtual

La tecnología de realidad virtual (VR) se ha vuelto popular en varios campos, incluyendo juegos, educación y entrenamiento. Sin embargo, con el aumento de la VR, hay crecientes preocupaciones sobre la privacidad de los usuarios.

Los dispositivos VR vienen equipados con una variedad de sensores que recopilan información personal. Esta información puede identificar a los usuarios incluso sin los identificadores tradicionales. Este artículo analiza cuánta información se puede recopilar de los sensores VR y cómo puede llevar a la identificación de los usuarios.

Los adversarios, o amenazas potenciales, pueden tener diferentes niveles de acceso a los datos. Algunos pueden ver solo lo que está disponible a través de una aplicación de VR, mientras que otros pueden acceder a datos a través de varias aplicaciones en el dispositivo. Esta investigación introduce un marco para analizar datos de todos los sensores en todas las aplicaciones de un dispositivo VR.

A través de estudios con usuarios, recopilamos datos de personas que usan aplicaciones VR populares. Usamos estos datos para desarrollar modelos de aprendizaje automático capaces de identificar usuarios basándose en datos de sensores. Nuestros hallazgos indican que la identificación de usuarios se puede lograr con alta precisión, y identificamos qué sensores y características son más relevantes para esta identificación.

#Identificación de Usuarios en VR

El desafío de identificar usuarios en sistemas VR es complejo. Varios variables entran en juego, incluyendo a los propios usuarios, las aplicaciones que utilizan y los sensores disponibles en el dispositivo.

#Tipos de Sensores

Nos enfocamos en cuatro grupos principales de sensores:

1. Movimiento Corporal (BM): Mide la posición y Movimiento del Cuerpo del usuario, incluyendo movimientos de cabeza y cuerpo.
2. Mirada (EG): Recopila información sobre a dónde está mirando el usuario a través de la posición y movimiento de los ojos.
3. Articulaciones de Mano (HJ): Rastrean los movimientos de los dedos y manos, proporcionando datos detallados sobre gestos.
4. Expresión Facial (FE): Captura movimientos y Expresiones Faciales que pueden indicar emociones.

#Tipos de Adversarios

Definimos dos tipos de adversarios:

1. Adversario de Aplicación: Tiene acceso solo a los datos de una aplicación específica.
2. Adversario de Dispositivo: Puede ver todos los datos de los sensores disponibles en el dispositivo VR, dándole una ventaja para identificar usuarios.

#Recopilación de Datos y Configuración

Para entender cómo funciona la identificación de usuarios en VR, configuramos un estudio con usuarios utilizando hardware VR líder. Los participantes utilizaron varias aplicaciones VR mientras registrábamos los datos generados por los cuatro grupos de sensores. El objetivo era observar el comportamiento natural de los usuarios durante interacciones reales con las aplicaciones.

#Método de Recopilación de Datos

Los participantes interactuaron con aplicaciones VR mientras usaban un visor VR. Grabamos datos de los sensores durante estas interacciones; esto nos permitió recopilar datos completos sobre el comportamiento de un usuario en el entorno VR.

Cada participante participó en el estudio durante unos meses, completando tareas específicas de las aplicaciones. Estas tareas involucraban acciones típicas en aplicaciones VR populares, asegurando que los datos recopilados fueran representativos del uso normal.

#Procesamiento y Análisis de Datos

Una vez que recopilamos los datos, el siguiente paso fue procesarlos y analizarlos. El objetivo era resumir los datos de los sensores en fragmentos de información utilizables para futuros entrenamientos de modelos.

#Manejo de Datos de Sensores

Los datos de sensores recopilados de cada sesión de usuario se organizaron en bloques de tiempo. Cada bloque contenía estadísticas que reflejaban la actividad del usuario durante un período específico. Nos enfocamos en extraer características clave de estos bloques, que serían importantes para identificar usuarios más adelante.

#Ingeniería de Características

La ingeniería de características involucró seleccionar y mejorar los datos para hacerlos más efectivos para entrenar nuestros modelos de aprendizaje automático. Por ejemplo, medimos la distancia entre los ojos de los usuarios o sus características físicas, lo que podría ayudar a identificar usuarios de manera efectiva.

#Modelos de Aprendizaje Automático

Usamos los datos procesados para entrenar varios modelos de aprendizaje automático destinados a identificar usuarios basándose en sus interacciones con aplicaciones VR.

#Estructura del Modelo

Los modelos estaban diseñados para clasificar usuarios según los patrones únicos encontrados en sus datos de sensores. Experimentamos con diferentes tipos de modelos para encontrar cuál proporcionaba la mejor precisión de identificación.

#Entrenamiento y Evaluación

El conjunto de datos se dividió en subconjuntos de entrenamiento y prueba. Los datos de entrenamiento se usaron para enseñar al modelo, mientras que los datos de prueba se usaron para evaluar cuán precisamente el modelo podía identificar usuarios.

#Resultados de Identificación de Usuarios

Los resultados del estudio mostraron que la identificación de usuarios a través de datos de sensores VR es altamente efectiva.

#Rendimiento del Modelo

• Algunos modelos lograron una precisión casi perfecta en la identificación de usuarios basado en su comportamiento e interacciones en el entorno VR.
• Diferentes grupos de sensores contribuyeron de maneras variables a la precisión general, dependiendo de la naturaleza de las aplicaciones utilizadas.

#Tiempo Requerido para la Identificación

Descubrimos que la identificación de usuarios se podía lograr después de solo un corto periodo de recopilación de datos, indicando que se podían extraer datos sensibles rápidamente de las interacciones de los usuarios.

#Comprendiendo Características para la Identificación de Usuarios

Al analizar los resultados, era importante identificar qué características y grupos de sensores jugaron roles cruciales en la identificación de usuarios.

#Características Importantes

Diferentes aplicaciones enfatizaron diferentes tipos de características:

• Para el movimiento corporal, la posición y movimiento de la cabeza y el cuerpo fueron clave.
• Los datos de mirada fueron significativos en aplicaciones que requerían atención visual enfocada.
• Los datos de articulaciones de mano se volvieron cruciales en aplicaciones que involucraban movimientos significativos de las manos, mientras que las expresiones faciales ayudaron a capturar estados emocionales.

#Implicaciones para la Privacidad

La capacidad de identificar usuarios basándose en sus interacciones en VR plantea serias preocupaciones sobre la privacidad. Los datos recopilados por los dispositivos VR pueden formar perfiles detallados de los usuarios, que pueden utilizarse de maneras que no consintieron.

#Políticas de Privacidad

A pesar de la recopilación de datos sensibles, muchas aplicaciones VR carecen de políticas de privacidad transparentes que expliquen claramente cómo se usan o comparten los datos. Esta situación puede llevar a un posible uso indebido de los datos de los usuarios y plantea preguntas éticas sobre el consentimiento y la privacidad de los usuarios.

#Conclusión y Trabajo Futuro

Nuestra investigación ha mostrado que los dispositivos VR pueden identificar usuarios con alta precisión utilizando una combinación de datos de sensores. Esta capacidad plantea riesgos sustanciales para la privacidad que deben ser abordados a través de mejores pautas y prácticas en el manejo de datos.

Futuros estudios podrían expandir estos hallazgos incluyendo un grupo más grande de participantes y una mayor variedad de aplicaciones. Además, desarrollar medidas de protección para salvaguardar la privacidad de los usuarios en entornos VR será esencial a medida que esta tecnología siga creciendo.

Este estudio destaca la intersección de la tecnología y la privacidad, enfatizando la necesidad de conciencia y medidas proactivas para proteger a los usuarios en el paisaje en constante evolución de la realidad virtual.