[论文解读] Privacy Preservation in Artificial Intelligence and Extended Reality (AI-XR) Metaverses: A Survey

Mahdi Alkaeed, Adnan Qayyum+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 19, 2023

Privacy-Preserving Technologies in Data被引用 4

一句话总结

本综述研究了AI-XR技术赋能的元宇宙中的隐私挑战，其中为实现沉浸式体验而收集的细粒度用户数据带来了显著风险。文章提出了同态加密、差分隐私、联邦学习和可解释AI等技术解决方案，表明将隐私增强技术与以人为本的设计相结合，可有效缓解隐私威胁，提升用户对元宇宙的信任。

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.

研究动机与目标

• 应对由于广泛收集生物特征、行为及个人数据而带来的AI-XR元宇宙中日益增长的隐私风险。
• 识别在沉浸式虚拟环境中保护用户隐私所面临的技术与社会技术挑战。
• 评估隐私增强技术（PETs）在元宇宙系统中的应用，如同态加密（HE）、差分隐私（DP）和联邦学习（FL）。
• 探讨可解释与透明AI模型在增强用户对数据处理的控制权、同意机制及信任方面的角色。
• 提出一种以人为本的AI框架，以确保元宇宙开发与伦理原则及用户福祉保持一致。

提出的方法

• 系统分析AI-XR元宇宙中的隐私威胁，包括数据泄露、跟踪攻击和推断攻击。
• 调研并分类隐私保护技术：同态加密（HE）用于对加密数据进行计算，差分隐私（DP）通过添加校准噪声实现数据匿名化，联邦学习（FL）用于去中心化的模型训练。
• 评估边缘计算与嵌入式机器学习作为机制，将敏感数据保留在设备端，降低传输与暴露风险。
• 将以人为本的AI原则融入元宇宙设计，强调用户控制、透明度以及利益相关方的伦理协作。
• 评估深度学习模型的黑箱特性，倡导采用内在可解释的模型以提升可审计性与用户理解能力。
• 提出一个跨学科框架，整合技术PETs、监管政策与伦理AI实践，以保障元宇宙生态系统的安全。

实验结果

研究问题

• RQ1 AI与XR技术在元宇宙环境中引发的主要隐私威胁有哪些？
• RQ2 如何有效应用同态加密（HE）、差分隐私（DP）和联邦学习（FL）来保护AI-XR元宇宙中的用户数据？
• RQ3 深度学习模型的黑箱特性在多大程度上损害了元宇宙中的用户隐私与信任？
• RQ4 以人为本的AI方法如何提升沉浸式虚拟环境中用户的隐私保护、同意机制与自主权？
• RQ5 在现实世界元宇宙系统中部署隐私保护技术面临哪些关键技术与社会技术挑战？

主要发现

• 元宇宙对细粒度数据（如生物特征、位置信息与行为模式）的依赖，为隐私泄露创造了高风险的攻击面。
• 同态加密（HE）支持在加密数据上进行计算，可在处理过程中保护隐私，但其计算开销较高。
• 差分隐私（DP）通过向数据或模型输出添加校准噪声，提供形式化的隐私保障，有效降低重新识别风险。
• 联邦学习（FL）允许在去中心化设备上进行模型训练，而无需共享原始数据，显著减少了数据暴露，同时保持了模型的实用性。
• 边缘计算与嵌入式机器学习通过在本地处理信息，减少了数据传输，增强了隐私保护并降低了延迟。
• 可解释与透明的AI模型通过使用户能够理解、审计和控制其数据在元宇宙应用中的使用方式，从而提升用户信任。