אנונימיות היא לא שם המשחק: שנת 2023 הינה שנה נוספת בה הקהילה הטכנולוגית עוסקת במטאברס - מה שנחשב בעיני רבים לגלגול הבא של האינטרנט ולדרך החדשה שבה אנחנו כבני אדם נתחבר עם העולם הווירטואלי.
עוד כתבות שיעניינו אתכם:
אחד החששות הגדולים יותר בכל הקשור למטאברס נוגע לפרטיות המשתמשים: איך אפשר להבטיח את ביטחון המידע האישי של המשתמשים בשעה שהחיבור למטאברס מצריך הרבה יותר אלמנטים וחיישנים מאשר גלישה בסיסית באינטרנט של ימינו. על השאלה הזו בדיוק ניסו לענות חוקרים מאוניברסיטת ברקלי, שפרסמו בימים האחרונים מחקר מקיף על אודות הנושא - מחקר שהתוצאות שלו יותר מדאיגות מאשר מרגיעות.
במסגרת המחקר, שנערך בהובלתו של ויווק נאיר, בדקו החוקרים מעל ל-2.5 מיליון רשומות ונתונים של מעל ל-50,000 משתמשים ששיחקו ב-Beat Saber. מדובר במשחק מציאות מדומה פופולרי שבו המשתמשים קופצים, מתכופפים ומשתמשים בחרבות וירטואליות כדי לחתוך קוביות בצבעים משתנים לפי קצב המנגינה שברקע. הנתונים הועברו לחוקרים באופן אנונימי לחלוטין וללא כל פרט אישי של השחקנים.
אז האם באמת אפשר לזהות משתמשים באופן ספציפי בהסתמך על תנועות הגוף שלהם בלבד? לפי נתוני מחקר ובאופן מדאיג למדי, כן, ובקלות יתרה: יותר מ-94% מהנתונים שנבדקו שויכו בתוך פחות משתי דקות למשתמש ספציפי - רמת דיוק מרשימה ביותר.
אחד הנתונים המעניינים ביותר שעלו מהמחקר מעיד על כך שבמקרים מסוימים (אצל יותר ממחצית מהמשתמשים שנבדקו) ובשימוש עם טכנולוגיות מתקדמות המבוססות על בינה מלאכותית, ניתן לזהות משתמשים ספציפיים בתוך פחות משתי שניות, זאת כאמור בהתבסס על אופי התזוזה של המשתמשים בלבד, ומבלי להסתמך על שכבות זיהוי נוספות כגון קול ומראה.
"להסתובב במטאברס ולהשתמש בגוף שלנו בתוך הסביבה הדיגיטלית עשוי להיות שווה ערך לשיתוף של טביעת האצבע שלכם", מסביר נאיר. "יחד עם זאת ובניגוד לגלישה באתרי אינטרנט, שימוש בתנועה ובגוף הינו חלק בלתי נפרד מהדרך שבה עובד המטאברס כרגע".
הבעיה שמציג נאיר במחקר שלו קשורה כאמור לעובדה שכיום ניתן לזהות די בקלות אדם מסוים בהתבסס על תנועות הגוף שלו בלבד, דבר שעשוי לפגוע באופן משמעותי בפרטיות ובביטחון של המשתמשים במידה והמידע אודות אותם משתמשים מגיע לידיים הלא נכונות. נאיר מסביר שתנועות פיזיות פשוט כגון "אריזת חפצים ממדף וירטואלי" או "לקיחת כמה צעדים אחורה כדי להתבונן במוצר מסוים" הם לעיתים כל מה שצריך בשביל לזהות אדם מסוים באופן מדויק.
