元宇宙中潛在的隱私威脅分析

在上一篇文章中，我們區分了元宇宙中三種不同類型的隱私，分別是信息隱私、物理隱私和相關性隱私。基於這些區別，我們試圖找出元宇宙中三種與之相對應的隱私威脅。

信息隱私

信息隱私存在幾個方面的威脅。正如我們所知，VRSNs （虛擬現實社會網絡）將成爲元宇宙的核心技術，爲了讓 VRSN 發揮作用，就需要個人信息來擴展功能，創造更好的用戶體驗。例如，進行線上醫學診斷時，醫生（完全虛擬的人工智能或真實醫生的虛擬化身）需要更多的醫療信息來輔助判斷。當 VRSNs 進一步與現實交匯時，將產生多個與之相關的隱私威脅。

數據的脆弱性增加

第一個威脅是數據變得更容易被公衆獲取。對信息隱私的一些威脅主要來自於黑客、惡意軟件和犯罪組織，他們通過電子媒體的易獲得性來截取個人信息。VRSNs 的廣泛使用意味着這些羣體有可能獲得比以往更多的個人信息。信息以電子數據存儲的方式極大地方便了人們的獲取途徑，從而不受地理位置的限制，例如銀行資料、醫療記錄、私人郵件都是線上存儲的。這顯然是一種非常有效的存儲方式，但同時也意味着個人信息有可能被濫用，例如被黑客、犯罪組織竊取。

在 VRSN 場景中，這些類型的數據需要被更好地保護 [1]。Heartbleed 漏洞的發現——該漏洞使黑客能夠通過訪問被認爲是由 OpenSSL （用於加密用戶的計算機和服務器之間的通信）保護的網站來竊取數據、竊聽和冒充用戶和服務器而不被發現，說明了在線信息的高風險 [2]。這個發現影響了大量的網站，包括谷歌等互聯網巨頭，以及運行安卓系統的智能手機、亞馬遜網絡服務和 Pinterest。在數字時代之前，發生信息竊取事件也是可能的，但現在能夠在世界各地竊取存儲在互聯網上的信息，而且非常迅速，竊取行爲甚至可能不會被注意到。

目前，在 VRSNs 廣泛使用前，這些威脅就已然存在。然而，如上所述，VRSNs 將收集更多的額外信息（如眼球運動、情緒、實時反應等），意味着更多個人信息甚至人體數據被數字化，並有可能被那些濫用數據的羣體所利用。此外，在元宇宙中，VRSNs 將被用於遊戲之外的其他用途——用戶可能會遇到虛擬醫生、虛擬會計師、虛擬教師等等 [3]。因此，與目前使用 VRs 或 SNs 相比，更多的人可能會選擇 VRSNs，並且可能會在場景中暴露更多個人信息相關的隱私置於風險中。

此外，許多人往往沒有注意到他們在網絡上提供的個人信息數量。因此，儘管他們可能對某些信息（如醫療記錄）的保護非常謹慎，並允許在一定程度上透露信息，但可能發現所披露的信息超過了預想的數量。公司往往會設計複雜的使用條款和潛在的信息獲取許可，以免個人意識到自己“同意”提供相關數據信息。各類網站能夠收集大量個人網絡數據，例如通過 \”cookies \” 或其他用戶跟蹤活動 [4]。幾乎可以認爲，如果 VRSNs 流行起來，它們也會收集關於其用戶的數據。谷歌和 Facebook 等互聯網公司的商業模式是以收集用戶信息並將這些數據出售給他人爲前提的——以 Facebook 對 WhatsApp 的收購爲例，該公司爲其提供了 4.65 億用戶的電話號碼、定位、用戶名和聯繫人名單。越來越多的網站和互聯網公司要求用戶建立檔案或註冊成爲會員，以便提供相關服務，這些往往都涉及到提供真實的個人信息和提交具有法律約束力的合同 [5]。

數據的濫用

用戶個人數據的使用不當會帶來嚴重的社會影響，信息隱私的侵蝕將產生不良後果。許多人注重關於個人健康、財務狀況、家庭成員等方面的信息隱私保護，如果這類信息被公開，那麼與之相關的個人可能會受到周遭的非議。隨着越來越多的社交活動在線上展開，這類信息可能會被更多的人獲得。VRSN 可能在這些問題上會帶來比當前互聯網更多的隱私保護的錯誤，例如 VRSN 中人們以虛擬化身行動所受到的限制會比現實生活中少得多，但伴隨而來的是行爲被更多人知曉——無論是在 VRSN 內部還是現實外部。VRSN 的沉浸感越強，這種情況就越有可能發生，用戶將沉浸在元宇宙中從而產生比現實世界中更加大膽的行爲。

物理隱私

對物理隱私的威脅可能來自於能夠記錄人們所處物理環境的設備數量激增，以及記錄可以被分享和公開的容易性。據報道，在英國，每 11 個人就有一個閉路電視攝像頭 [6]。例如，新的智能手機能夠在未經用戶同意的情況下連續記錄周圍的聲音。記錄人們的神態表情和情緒狀態，以及可能的身體動作，可能需要創建虛擬化身，可以被認爲是對物理隱私的威脅。我們通過設備訪問 VRSNs，無論是手機、平板電腦、筆記本、電腦、電視，這些設備將能夠記錄日常數據，併發送到 VRSN。

VRSN 對物理隱私有三個主要威脅：

錄音設備的盛行

第一個威脅是人們可能會在物理環境中受到潛在的觀察，記錄設備是進入 VRSN 必不可少的，尤其是想讓虛擬化身實時地表現出真實效果。錄音設備可能無處不在，而且幾乎看不見，或者嵌入傢俱或衣服中，這將使物理隱私更難保護。理想情況下，如果一個人單獨在房間中，他們可以確信自己擁有一定程度的物理隱私。他們可以檢查是否有人藏在房間中的某個地方，他們可以確保沒有人通過窗戶或門洞窺探。然而，VR 和 SNs 的融合使這種類型的隱私產生了極高的暴露風險。對於那些已知記錄設備存在的人而言，物理隱私甚至會受到損害。這些設備通常可以被查看，並可能通過互聯網激活運行，使第三方有可能繞過所有者的控制而激活該設備。如果 VRSNs 大行其道——如我們所設想的那樣——這些威脅將更加嚴重。

意外泄露的物理信息

第二個威脅是，使用設備進入 VRSN 時，用於可能會失去對部分信息的控制權，也就是說，這些設備不僅會記錄用戶允許公開的信息，還會記錄部分保持隱祕的內容。當用戶在網上衝浪時，他們會有許多無意識的反應——他們的眼睛會閃爍，身體會移動，面部會有表情變化等等。在沉浸式世界、遊戲、SNs 和一般的網絡中加入眼球追蹤設備或情緒捕捉技術，使追蹤在線刺激的物理反應成爲可能。因此，甚至可以收集用戶不太注重的數據，例如他們瀏覽產品的時間長度和身體反應等。事實上，它將有可能記錄和跟蹤用戶無意識的、無法掩飾的反應。新的面部識別技術，特別是一種新開發的被稱爲 \”GaussianFace \” 的算法，超過了人類識別匹配臉部的能力 [7]。以前，人們有可能獲得人們的面部反應和眼球運動的物理信息，但這通常需要特別的近距離觀察試驗或僱用相關專家進行記錄。眼球追蹤和情緒捕捉軟件——可能在 VRSNs 中發揮主要作用——使獲得這種類型的信息容易得多，更容易被更多的人接受，而且更精確。

匿名性喪失

第三種威脅是用戶可能會無法選擇匿名或是隱藏自己。虛擬化身的設計本意是爲了更真實地作爲用戶身份的替代，其不斷髮展將意味着在網絡上存在一個代表用戶物理實體的數字形象。最受歡迎的社交應用 Facebook 試圖讓用戶使用他們的真實姓名；如果出現一個由 Facebook 領導的 VR 和 SNs 的融合，他們希望由虛擬化身來代表真實的用戶，這是可以實現的。這麼做的好處是確保用戶能夠知道在虛擬現實環境中與他們互動的人的年齡。

相關性隱私

相關性隱私的威脅來自於用戶擁有更大的自由度進行社交活動並與之記錄，因爲這些互動在元宇宙中發生或公開，以及來自於對即將發生的偶然事件的預測難度。

相關性隱私的主要威脅是，發生在重要公共場合和私人場所的交流都缺乏隱私保護。相關性隱私的威脅影響遠超過生日聚會在騷亂中結束。當然，能夠進行社交，與他人分享經驗，與他人辯論或爭論，對於個人成長和社會發展而言都是非常重要的。個人希望私人的活動，即使是像喫飯這樣簡單的事情，也能保持隱私。如果 VRSNs 成爲重要的社交網絡平臺，就會產生大量的用戶的個人信息數據。用戶的大部分社交活動都可以在 VRSNs 上進行，這意味着關於部分瑣碎或重要事項的對話會被潛在的第三方甚至多方所獲得，即使不是任何 SN 成員的人也可能被動地通過他們的朋友和同事的社交活動而泄露相關信息。事實上，根據 VRSN 的複雜程度，用戶可能會發現在未經許可的情況下自己的虛擬化身已經被創建在 VRSN 中。此外，基於參與 VRSN 的設備的普遍性和安全性，用戶可以不出現在 VRSN 中，這將成爲一個問題。如前所述，如果設備被入侵，用戶可能不知道自身的活動被記錄。這是被稱爲 \” 地球村 \” 的問題 [8]。在村莊裏，每個人都知道發生在其他人的事情，這可能會導致心胸狹隘、墨守成規的社會氛圍。隨着 SNs 和記錄設備的發展，鄉村生活的這一方面——窺探他人行爲的能力——正在成爲地球村的一個特徵。在大數據環境下，用戶更難控制自身的交流、行爲和生活不受到觀察。

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參考：
[1]FPF Report: Mitigate the Privacy Risks of AR & VR Tech
[2]Wakefield, J. (2014). Heartbleed: Do you need to worry? BBC News. Retrieved April 11, 2014, from http://www.bbc.com/news/technology-26969629
[3]https://medium.com/building-the-metaverse/the-experiences-of-the-metaverse-2126a7899020
[4]https://www.vox.com/recode/2019/12/10/18656519/what-are-cookies-website-tracking-gdpr-privacy
[5]O’Brolcháin F, Jacquemard T, Monaghan D, et al. The convergence of virtual reality and social networks: threats to privacy and autonomy[J]. Science and engineering ethics, 2016, 22(1): 1-29.
[6]Barrett, D. (2013). One surveillance camera for every 11 people in Britain, says CCTV survey. Retrieved from http://www.telegraph.co.uk/technology/10172298/One-surveillance-camera-for-every-11-people-inBritain-says-CCTV-survey.html
[7]Tomkins, M. (2014). New face recognition algorithm knows you better than you know yourself. Retrieved from http://www.imaging-resource.com/news/2014/04/23/new-face-recognition-algorithm-knows-youbetter-than-you-know-yourself
[8]https://edupliance.blog/2018/10/24/challenges-of-the-global-village-in-business/