本文面向音乐元宇宙（Musical Metaverse, MM）这一新兴领域，系统分析了其独特的安全与隐私威胁，并提出设计启示。MM是指用于实时协作音乐创作的沉浸式虚拟环境，具有超低延迟、连续多模态数据流、异构设备等特征，其安全与隐私问题显著不同于传统XR或多媒体系统。作者首先对MM生态系统进行了多层威胁建模，识别了关键资产，包括实时音乐内容、表达性交互数据、身份与会话元数据、知识产权等。威胁分析覆盖网络层、应用层、数据/AI层、设备层、知识产权层和社会层，特别关注表达性数据与神经生理数据带来的推断、重识别和隐私侵犯风险。随后，研究者开展了由来自13个组织的14名参与者的利益相关者调查，结果显示神经生理数据泄露和实时流中断被视为最高风险，其次是知识产权侵犯和虚拟化身冒用。针对实时音乐严苛的时延约束，论文评估了现有安全协议的适用性，发现TLS over TCP等常规方案往往难以满足实时交互需求，而面向流的轻量级机制（如SRTP、DTLS）能在安全与性能间取得更佳平衡。基于上述发现，作者提出了一套针对MM系统的设计指南，强调时延感知的安全、交互路径区分、数据最小化以及边缘中心处理。研究支持“安全设计”（security by design）路径，旨在不损害实时性能的前提下实现信任与合规。