Unique Identification of 50,000+ Virtual Reality Users from Head & Hand Motion Data

要約

最近、仮想現実 (VR) といわゆる「メタバース」への関心と投資が爆発的に増加しているため、これらのプラットフォームがもたらす独自のセキュリティとプライバシーの脅威に世間の注目が集まっています。
人々が自分の動きによって自分自身に関する情報を明らかにすることは長い間知られていましたが、これが仮想現実内で個人をグローバルに識別可能にする程度はまだ広く理解されていません.
この研究では、多数の実際の VR ユーザー (N=55,541) が、仮想オブジェクトに対する頭と手の動きだけを使用して、複数のセッションにわたって一意かつ確実に識別できることを示しています。
1 人あたり 5 分間のデータで分類モデルをトレーニングした後、ユーザーは 50,000 以上のプール全体の中で、100 秒のモーションで 94.33% の精度、わずか 10 秒のモーションで 73.20% の精度で一意に識別できます。
この研究は、顔認識や指紋認識などの広く使用されているバイオメトリクスと同等に、バイオメカニクスが VR で一意の識別子として機能する範囲を真に実証した最初の研究です。

要約(オリジナル)

With the recent explosive growth of interest and investment in virtual reality (VR) and the so-called ‘metaverse,’ public attention has rightly shifted toward the unique security and privacy threats that these platforms may pose. While it has long been known that people reveal information about themselves via their motion, the extent to which this makes an individual globally identifiable within virtual reality has not yet been widely understood. In this study, we show that a large number of real VR users (N=55,541) can be uniquely and reliably identified across multiple sessions using just their head and hand motion relative to virtual objects. After training a classification model on 5 minutes of data per person, a user can be uniquely identified amongst the entire pool of 50,000+ with 94.33% accuracy from 100 seconds of motion, and with 73.20% accuracy from just 10 seconds of motion. This work is the first to truly demonstrate the extent to which biomechanics may serve as a unique identifier in VR, on par with widely used biometrics such as facial or fingerprint recognition.

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