研究人员从视频会议屏幕截图中提取个人数据

内盖夫大学本古里安大学的研究人员说,视频会议用户不应在社交媒体上发布Zoom和其他视频会议的屏幕图像,他们很容易从Zoom,Microsoft Teams和Google Meet的视频会议的公共屏幕截图中识别出人。

个人数据视频会议

缩放具有检测到的信息的图像拼贴,以及提取的性别,年龄,面部和用户名特征

随着全球大流行,成千上万的各个年龄段的人都已经取代了面对面的接触 视频会议平台 与同事,家人和朋友进行协作,教育和庆祝。到2020年4月,将近有5亿人使用这些在线系统。尽管视频会议存在许多隐私问题,但BGU研究人员研究了他们可以从在线或通过社交媒体发布的视频拼贴图像中提取哪些类型的信息。

“我们的发现 表示要收集成千上万的视频会议公开图像并提取有关参与者的个人信息(包括他们的面部图像,年龄,性别和全名)相对容易,” 迈克尔·菲尔博士BGU软件和信息系统工程系(SISE)。 “这种提取的数据会极大且轻易地危害人们的安全和隐私,影响成年人以及年幼的儿童和老人。”

研究人员报告说,可以从发布在Instagram和Twitter上的会议参与者的拼贴图像中提取私人信息。他们使用图像处理文本识别工具以及社交网络分析来探索超过15700张拼贴图像和142000张会议参与者面部图像的数据集。

基于人工智能的图像处理算法 只需使用面部识别或其他提取的用户功能(例如图片背景),就可以帮助确定同一个人在不同会议上的参与。

研究人员能够在80%的时间内发现面孔并检测性别并估算年龄。免费的基于Web的文本识别库使BGU研究人员可以从屏幕截图中正确确定近三分之二的用户名。

研究人员确定了1,153人可能参加了不止一次会议,以及所有参与者均为同事的Zoom用户网络。该研究小组还包括BGU SISE研究人员Dima Kagan和Galit Fuhrmann Alpert博士说:“这证明,视频会议会议上暴露的数据会威胁个人和公司的隐私和安全。”

将面部图像数据与社交网络数据进行交叉引用可能会带来更大的隐私风险,因为有可能识别出出现在多个视频会议中的用户并恶意汇总有关目标个人的不同信息源。

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数据提取过程

研究团队提供了许多建议,以防止隐私和安全入侵。其中包括不在线发布视频会议图像或共享视频;使用通用的假名,例如“ iZoom”或“ iPhone”,而不是唯一的用户名或真实姓名;以及使用虚拟背景还是真实背景,因为它可以帮助在多个会议中对用户帐户进行指纹识别。

此外,该团队还建议视频会议运营商在其平台上增加诸如过滤器或高斯噪声等隐私模式,以保护图像,从而在保持面部识别的同时中断面部识别。

“由于组织依靠视频会议来使员工在家中工作并进行会议,因此他们需要更好地教育和监视一系列新的安全和隐私威胁,” Fire说。 “视频会议与其他在线活动没有什么不同,老年人的父母和儿童也需要保持警惕。”

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