[논문 리뷰] Privacy Preservation in Artificial Intelligence and Extended Reality (AI-XR) Metaverses: A Survey

Mahdi Alkaeed, Adnan Qayyum외 1명|arXiv (Cornell University)|2023. 09. 19.

Privacy-Preserving Technologies in Data인용 수 4

한 줄 요약

이 종합 검토는 생생한 경험을 위한 정밀한 사용자 데이터 수집으로 인해 심각한 위험을 낳는 AI-XR 기반 메타버스의 프라이버시 도전 과제를 조사한다. 히든된 암호화, 차등 프라이버시, 연합 학습 및 해석 가능한 AI와 같은 기술적 해결책을 제안하며, 프라이버시 강화 기술과 인간 중심 설계를 조합하면 메타버스 내에서 프라이버시 위협을 완화하고 사용자 신뢰를 제고할 수 있음을 입증한다.

ABSTRACT

The metaverse is a nascent concept that envisions a virtual universe, a collaborative space where individuals can interact, create, and participate in a wide range of activities. Privacy in the metaverse is a critical concern as the concept evolves and immersive virtual experiences become more prevalent. The metaverse privacy problem refers to the challenges and concerns surrounding the privacy of personal information and data within Virtual Reality (VR) environments as the concept of a shared VR space becomes more accessible. Metaverse will harness advancements from various technologies such as Artificial Intelligence (AI), Extended Reality (XR), Mixed Reality (MR), and 5G/6G-based communication to provide personalized and immersive services to its users. Moreover, to enable more personalized experiences, the metaverse relies on the collection of fine-grained user data that leads to various privacy issues. Therefore, before the potential of the metaverse can be fully realized, privacy concerns related to personal information and data within VR environments must be addressed. This includes safeguarding users' control over their data, ensuring the security of their personal information, and protecting in-world actions and interactions from unauthorized sharing. In this paper, we explore various privacy challenges that future metaverses are expected to face, given their reliance on AI for tracking users, creating XR and MR experiences, and facilitating interactions. Moreover, we thoroughly analyze technical solutions such as differential privacy, Homomorphic Encryption (HE), and Federated Learning (FL) and discuss related sociotechnical issues regarding privacy.

연구 동기 및 목표

• 생체 정보, 행동 패턴 및 개인 정보를 광범위하게 수집하는 것 때문에 증가하는 AI-XR 메타버스 내 프라이버시 위험을 해결한다.
• 침습적인 가상 환경 내에서 사용자 프라이버시를 유지하는 데 있어 기술적 및 사회기술적 과제를 특정한다.
• 메타버스 시스템에 적용 가능한 프라이버시 강화 기술(PETs)인 히든된 암호화(HE), 차등 프라이버시(DP), 연합 학습(FL)을 평가한다.
• 해석 가능하고 투명한 AI 모델이 데이터 처리에 대한 사용자 통제, 동의 및 신뢰를 향상시키는 데서 수행하는 역할을 검토한다.
• 메타버스 개발을 윤리적 원칙과 사용자 복지와 일치시키기 위한 인간 중심의 AI 프레임워크를 제안한다.

제안 방법

• AI-XR 메타버스 내 프라이버시 위협을 체계적으로 분석한다. 데이터 泄露, 추적, 추론 공격 등을 포함한다.
• 프라이버시 보존 기술을 조사하고 분류한다: 암호화된 데이터에서의 계산을 위한 히든된 암호화(HE), 노이즈 기반 익명화를 위한 차등 프라이버시(DP), 원시 데이터를 공유하지 않고 분산된 기기에서 모델을 훈련하는 데 사용되는 연합 학습(FL).
• 감지된 데이터를 장치 내에서 처리함으로써 전송 및 노출 위험을 줄이는 엣지 및 임베디드 머신 러닝을 평가한다.
• 메타버스 설계에 인간 중심의 AI 원칙을 통합한다. 사용자 통제, 투명성 및 윤리적 이해관계자 협업을 강조한다.
• 딥 러닝 모델의 블랙박스 성격을 평가하고, 감사 가능성과 사용자 이해를 향상시키기 위해 본질적으로 해석 가능한 모델을 지지한다.
• 기술적 PETs, 규제 정책 및 윤리적 AI 관행을 조합한 다학제적 프레임워크를 제안하여 메타버스 생태계를 보호한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 AI 및 XR 기술이 메타버스 환경에서 발생시키는 주요 프라이버시 위협은 무엇인가?
• RQ2 히든된 암호화, 차등 프라이버시 및 연합 학습이 AI-XR 메타버스에서 사용자 데이터를 효과적으로 보호하는 데 어떻게 적용될 수 있는가?
• RQ3 딥 러닝 모델의 블랙박스 성격이 메타버스 내 사용자 프라이버시와 신뢰에 어떻게 악영향을 미치는가?
• RQ4 인간 중심의 AI 접근 방식은 침습적인 가상 환경에서 프라이버시, 동의 및 사용자 자율성을 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ5 실제 메타버스 시스템에 프라이버시 보존 기술을 구현하는 데 있어 핵심적인 기술적 및 사회기술적 과제는 무엇인가?

주요 결과

• 메타버스는 생체 정보, 위치 및 행동 패턴과 같은 정밀한 데이터에 의존함으로써 프라이버시 침해에 대한 고위험 공격 표면을 형성한다.
• 히든된 암호화는 암호화된 데이터에서의 계산을 가능하게 하여 처리 중에도 프라이버시를 유지하지만, 높은 계산 오버헤드를 수반한다.
• 차등 프라이버시는 데이터 또는 모델 출력에 보정된 노이즈를 추가함으로써 공식적인 프라이버시 보장을 제공하며, 재식별 위험을 효과적으로 제한한다.
• 연합 학습은 원시 데이터를 공유하지 않고 분산된 기기에서 모델을 훈련할 수 있게 하여 데이터 노출을 크게 줄이고 모델의 유용성은 유지한다.
• 엣지 및 임베디드 머신 러닝은 정보를 현지에서 처리함으로써 데이터 전송을 줄여 프라이버시를 향상시키고 지연을 감소시킨다.
• 해석 가능하고 투명한 AI 모델은 사용자가 데이터가 메타버스 애플리케이션에서 어떻게 사용되는지 이해하고 감사 및 통제할 수 있도록 하여 사용자 신뢰를 향상시킨다.