虚拟现实的隐私问题日益严重，尤其是在Facebook提出必须通过真实身份验证的Facebook账户才能登录Quest 2的要求后。斯坦福大学研究人员近日研究表明，他们可以在用户戴上标准消费者版头显5分钟内将其准确识别出。

　　据外媒报道，斯坦福大学研究人员设计了一个无需专门设计识别任务，即可在典型虚拟现实视觉环境下识别用户的系统。据称，511名参与其实验的参与者在接受不超过5分钟的跟踪数据培训后95%都能被系统正确识别出。

　　值得注意的是，这项调查问卷的答案并没有被纳入研究人员的数据组，而是被写进了一篇单独的论文调查，调查内容包括头部运动、起立、静止、模拟疾病和个人偏好。

　　通过向用户展示不同虚拟现实视频以观察用户的反应和移动，其中一些视频包括强焦点，比如动物相关视频，而另一些视频则根本没有清晰焦点，比如置身于森林中的场景。

　　所有这些非语言跟踪数据(包括头部和手部)都被插入到三方机器学习算法中，这些算法会生成包含参与者身高、姿势、头部旋转速度、与虚拟现实内容的距离、控制器静止时的位置以及他们如何移动的数据，这些都是仅通过一个标准消费者版VR头显便能获取的数据宝库。

　　“在Oculus和HTC隐私政策中，这两家公司作为2020年最受欢迎的两款VR头显的制造商，都被允许共享任何未经确认的数据。如果跟踪数据是按照标识数据的规则进行共享，那么无论原则上承诺了什么，想要将某个名字从数据集中去掉都不太可能实现。”

　　因此与丰富的信息相比，是否登录平台持有人的账户可能只是一个相当小的问题。公司识别并收集用户生物特征数据，不仅能找出你是谁，而且能预测你的习惯，了解你的弱点，并创建营销档案以吸引你的注意力。目前我们还没有做到这一点，但随着虚拟现实消费者数量的增长，这些信息将被想要获得这些信息的公司所掌握。

　　“随着虚拟现实的兴起，人体跟踪数据从未像现在这样准确和丰富。这项研究报告总结道：“这种跟踪数据有良性用途，但也可能被滥用。这项研究表明，即使在大样本中，日常虚拟现实体验的跟踪数据也可以成为一种有效标识。我们鼓励研究团体探索保护虚拟现实跟踪数据的方法。”

　　与虚拟现实数百万的用户量相比，500用户只是一个相对较小的数据集。当这个数字增长时，单纯依靠研究人员进行数据点的捕捉，这个系统的实行无疑会变得更加困难。这项研究目前还未采用其他新兴虚拟现实技术，这些技术在不久的将来可以用来填写个人资料。眼动跟踪、光学唇部跟踪以及像智能手表这样的可穿戴设备可能成为系统的一部分，以弥补未识别出的5%概率。

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