揭露超出意圖的訊號
游標解碼器只需要你的意圖動作。但它讀取的同一批神經訊號同時承載著你的情緒狀態、疲勞、疾病標記、對某張臉或某個字的反應，以及一份穩定的個人特徵。因此BCI的安全性所保護的，遠不只是一份資料檔 — 它保護的是當事人從未選擇揭露的推論。研究此議題的領域即神經安全。
神經反應具有個體區辨性：一個人對熟悉影像的事件相關電位既穩定又難以偽造，這正是它能作為腦紋生物特徵的原因 — 也是為何即使移除姓名的神經資料，仍帶有再識別風險，因為那個模式本身就是識別碼。更棘手的是，被動式 BCI在背景監測心智狀態 — 工作負荷、注意力、睏睡 — 完全不需使用者下達明確指令，使每一次使用都可能成為隱蔽的洩漏通道。
為大腦重寫的 CIA 三要素
傳統資安要求機密性、完整性與可用性。對 BCI 而言，三者各自獲得了與身體相關的意義。機密性：解碼出的意圖與原始訊號都不得外洩。完整性：無論是記錄下的訊號、解碼器，或任何刺激指令，皆不得遭到竄改。可用性：一位仰賴此裝置來移動或說話的人，無法承受服務中斷。
資產、對手與攻擊面
一個可用的威脅模型須指認三件事。資產：原始訊號、萃取出的特徵、訓練好的解碼器，以及刺激指令。對手：好奇的內部人員、無線鏈路上的網路攻擊者、獲授權的惡意應用程式，甚至裝置製造商本身。攻擊面：從電極、放大器、無線鏈路、邊緣處理器到雲端的每一階段，都是資料可能被觀察或改動之處。形式上，觀察到特徵 x 的攻擊者試圖推斷某個私密屬性 a — 一個 PIN 碼數字、一項偏好、一則診斷；最佳可能的猜測遵循貝氏法則，而任何防禦所能期望隱藏的上限，受該屬性與訊號之間的互資訊所約束。
攻擊者將編碼反演為對私密屬性的後驗分布；總洩漏量即互資訊 I(A;X)。
這並非假想。一項著名的 2012 年研究顯示，一款執行P300式範式的消費級EEG 頭戴裝置，僅需閃現刺激並讀取大腦不自主的辨識反應，就能以優於隨機猜測的比率萃取出私密事實 — 銀行、PIN 碼數字、熟悉的臉孔。這是一個規模有限的概念驗證側通道，卻證明了這一類威脅是真實存在的。
隱私流水線
把整條路徑想像成一條流水線會很有幫助：原始神經資料流向攻擊者的推論，而防禦階段就介於兩者之間。本軌線談的一切，都是在不摧毀使用者真正需要之訊號的前提下，讓那個防禦階段更為強固的方法。