该论文研究混合现实头显（如 Apple Vision Pro）新型交互方式带来的隐私风险。这类设备用「注视即指针」取代触摸屏：用户注视目标、再以空中捏合确认。由于显示屏位于头显内部、眼动追踪数据也被封闭在系统内不对第三方软件开放，业界普遍认为这种输入方式对旁观者不可观测，从而天然抵御了困扰手机与笔记本的肩窥（shoulder-surfing）问题。作者提出 GAZEleak，一种侧信道攻击，证明该假设不成立：攻击者只需站在房间另一端用普通摄像机拍摄佩戴者，无需在设备上安装任何软件，威胁模型被严格限定为本地物理观察者。其技术依据是眼—头运动程序的中央耦合特性：每一次注视转移都会伴随幅度很小、且与目标位置相关的头部重定向，这些重定向会投影成亚度级的头部姿态变化，可被消费级视频恢复出来。GAZEleak 据此实现了一套基于测量标定、使用稀疏光流的推理流水线，用于推断用户 6 位设备口令。评估基于三位知情作者受试者的正面视角初步数据集：在跨人协议、完全不含受害者标注数据的条件下，18 个测试口令中有 10 个（56%）的真值进入前十候选，暴露度最高的受试者的全部口令均进入前十。性能高度依赖个体差异：暴露度最低的受试者没有任何口令进入前十，但其猜测中位排名为 12786，仍远优于无信息排序下 500000 的期望值。作者结论是，该结果只是在受控条件下提供了「注视耦合头动可泄露口令信息」的初步证据，仍需跨更多用户、行为和拍摄设置开展更广泛评估。