Identificar quién está detrás de un usuario en el metaverso o la realidad virtual es trivial. Y esto supondrá un reto mayúsculo para garantizar la privacidad. Desde la Unión Europea se han esforzado en intentar regular el reconocimiento facial, pero es que la tecnología va mucho más allá.
Un estudio publicado en ArXiv por varios investigadores de la Universidad de Berkeley, la RWTH Aachen en Alemania y la empresa Unanimous AI ha determinado que es posible identificar con un alto nivel de precisión a cualquier persona que utilice realidad virtual. ¿Cómo? Con sus movimientos de cabeza y de manos.
La biomecánica es un identificador personal igual que el reconocimiento facial o el de huellas. Esta es la conclusión del estudio. Los movimientos únicos de cada persona mientras utilizan la realidad virtual sirven para identificarnos con un nivel de precisión equivalente al de otros sistemas como el reconocimiento facial o el reconocimiento dactilar.
Esta conclusión tiene importantes consecuencias, pues implica que es posible saber que detrás de varios avatares está la misma persona, simplemente analizando sus movimientos.
Hasta un 94% de precisión con 100 segundos de movimiento. El estudio se ha realizado con 55.541 usuarios, entrando el modelo de reconocimiento durante 5 minutos de datos por persona. Es decir, esta precisión corresponde con el proceso de análisis realizado por los investigadores, pero se entiende que un modelo mejor entrenado, como el que podrían realizar las grandes empresas tecnológicas, obtendría resultados todavía superiores.
El resultado es que con solo 10 segundos de análisis del movimiento de un usuario, es posible identificarlo en un 73,20% de precisión. Un dato que se eleva hasta el 94,33% con un estudio de los movimientos durante 100 segundos. Es decir, en poco más de un minuto es posible identificar a la persona con una precisión considerablemente alta.
‘Beat Saber’ y las Meta Quest 2 como banco de pruebas. Para estas comprobaciones se optó por utilizar un juego y unas gafas propiedad de Meta. En concreto ‘Beat Saber’, un juego de realidad virtual definido como una mezcla de ‘Fruit Ninja’ y ‘Guitar Hero’, junto a las gafas (Oculus) Meta Quest 2.
En total 2,66 millones de grabaciones de usuarios jugando, para un dataset de 3,96TB de datos, de los 55.541 usuarios diferenciados en 713.000 sesiones de juego. La media por cada uno de estos usuarios fue de 14, aunque algunos usuarios solo jugaron una vez y otros hasta 4.500. El tiempo de grabación media fue de casi 3 minutos, aunque de nuevos a algunos se les grabó solo 5 segundos y otros estuvieron más de una hora. Como vemos, un rango de estudio bastante amplio, para intentar obtener datos distintos.