Metaverse, the core of the next-generation Internet, is a computer-generated holographic digital environment that simultaneously combines spatio-temporal, immersive, real-time, sustainable, interoperable, and data-sensitive characteristics. It cleverly blends the virtual and real worlds, allowing users to create, communicate, and transact in virtual form. With the rapid development of emerging technologies including augmented reality, virtual reality and blockchain, the metaverse system is becoming more and more sophisticated and widely used in various fields such as social, tourism, industry and economy. However, the high level of interaction with the real world also means a huge risk of privacy leakage both for individuals and enterprises, which has hindered the wide deployment of metaverse. Then, it is inevitable to apply privacy computing techniques in the framework of metaverse, which is a current research hotspot. In this paper, we conduct a comprehensive research of the necessity, taxonomy and challenges when privacy computing meets metaverse. Specifically, we first introduce the underlying technologies and various applications of metaverse, on which we analyze the challenges of data usage in metaverse, especially data privacy. Next, we review and summarize state-of-the-art solutions based on federated learning, differential privacy, homomorphic encryption, and zero-knowledge proofs for different privacy problems in metaverse. Finally, we show the current security and privacy challenges in the development of metaverse and provide open directions for building a well-established privacy-preserving metaverse system.


翻译:元宇宙作为下一代互联网的核心,是一种由计算机生成的全息数字环境,同时融合了时空性、沉浸性、实时性、可持续性、互操作性和数据敏感性等特征。它巧妙地将虚拟世界与现实世界相结合,使用户能够以虚拟形式进行创作、交流和交易。随着增强现实、虚拟现实和区块链等新兴技术的快速发展,元宇宙系统日益完善,并广泛应用于社交、旅游、工业和经济学等各个领域。然而,与真实世界的高度交互也意味着个人和企业面临巨大的隐私泄露风险,这阻碍了元宇宙的广泛部署。因此,将隐私计算技术应用于元宇宙框架中已成为当前的研究热点。本文对隐私计算与元宇宙相遇时的必要性、分类和挑战进行了全面研究。具体而言,我们首先介绍了元宇宙的基础技术和各类应用,并在此基础上分析了元宇宙中数据使用面临的挑战,尤其是数据隐私问题。接着,我们回顾并总结了基于联邦学习、差分隐私、同态加密和零知识证明的前沿解决方案,以应对元宇宙中不同的隐私问题。最后,我们展示了当前元宇宙发展中的安全与隐私挑战,并为构建完善的隐私保护元宇宙系统提供了开放研究方向。

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分类学是分类的实践和科学。Wikipedia类别说明了一种分类法,可以通过自动方式提取Wikipedia类别的完整分类法。截至2009年,已经证明,可以使用人工构建的分类法(例如像WordNet这样的计算词典的分类法)来改进和重组Wikipedia类别分类法。 从广义上讲,分类法还适用于除父子层次结构以外的关系方案,例如网络结构。然后分类法可能包括有多父母的单身孩子,例如,“汽车”可能与父母双方一起出现“车辆”和“钢结构”;但是对某些人而言,这仅意味着“汽车”是几种不同分类法的一部分。分类法也可能只是将事物组织成组,或者是按字母顺序排列的列表;但是在这里,术语词汇更合适。在知识管理中的当前用法中,分类法被认为比本体论窄,因为本体论应用了各种各样的关系类型。 在数学上,分层分类法是给定对象集的分类树结构。该结构的顶部是适用于所有对象的单个分类,即根节点。此根下的节点是更具体的分类,适用于总分类对象集的子集。推理的进展从一般到更具体。

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