AI 얼굴 인식 시스템을 속이는 방법

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AI 얼굴 인식 시스템을 속이는 방법

테이블 목차 (Table of Contents)

  1. 얼굴 인식 AI에서 자신의 얼굴을 인식하지 못하게 하는 방법 (How to stop AI from recognizing your face, in selfies)

    • 1.1 이미지에 pixel-level 방해물을 추가하여 얼굴 인식 모델을 속이는 기존적인 공격 (Existing adversarial attacks that deceive facial recognition models by adding pixel-level perturbations to images)
    • 1.2 이미지를 속이는 새로운 기술로 모델이 오류를 알지 못하게 하는 방법 (A new technique that tricks the model into thinking it's making no errors)
  2. Waymo가 왜 자율주행 서비스를 확장하지 않았을까요? (Why hasn't Waymo expanded its driverless service?)

    • 2.1 자율주행 서비스 확장의 비용적인 측면 (Cost considerations for expanding driverless service)
    • 2.2 자율주행 서비스의 수요 측면 (Demand considerations for driverless service)
  3. 바이두, 베이징에서 유료 자율주행 택시 서비스 론칭 (Baidu rolls out paid driverless taxi service in Beijing)

  4. 중국, "세계 최대 위성 이미지 데이터베이스" 개발 (China makes "world's largest satellite image database" for better AI training)

  5. 마이크로소프트, AI 보안 위험 평가 툴 'Counterfit' 공개 (Microsoft open-sources Counterfit, an AI security risk assessment tool)

  6. Hive, 콘텐츠 모더레이션 및 객체 식별을 위한 AI 기반 API에 85백만 달러 투자 (Hive raises $85M for AI-based APIs to help moderate content, identify objects and more)

  7. Sprout.ai, AI를 보험 청구에 적용하기 위해 Octopus Ventures와 1100만 달러 투자 계약 체결 (Sprout.ai raises $11m Series A led by Octopus Ventures to Apply ai to insurance claims)

  8. Argo AI, Ford 자율 주행 차량을 위한 자체 리다(Lidar) 센서 준비 (Argo AI Readies Its Own Lidar Sensor For Ford Automated Vehicles)

  9. Symbio Robotics, 포드 자동차의 AI 기반 조립 라인 시스템 개발 (Symbio Robotics - The Tech Behind Ford Motor Company's AI-enabled Assembly Line)

  10. 인텔, 판매 촉진을 위해 AI 활용 (How Intel is leveraging AI to drive sales)

  11. 애플, 구글에서 사임한 AI 과학자 채용 (Apple hires ex-Google AI scientist who resigned after colleagues' firings)

  12. 크로스워드 퍼즐을 풀지 못해 AI를 만들었습니다 (I was terrible at crosswords so I built an AI to do them)

  13. AI가 최신 컴퓨터 코드를 작성하는 마지막 기술 (Now for AI's Latest Trick: Writing Computer Code)

  14. 로봇의 일과 놀이 (Robots at Work and Play)

얼굴 인식 AI에서 자신의 얼굴을 인식하지 못하게 하는 방법 (How to stop AI from recognizing your face, in selfies)

얼굴 인식 시스템의 보안과 개인 정보 보호에 대한 우려가 높아지면서, 연구진들은 사람들의 동의 없이 얼굴 데이터로 훈련되는 상용 얼굴 인식 시스템에 대항하기 위한 새로운 도구들을 개발하였습니다. 이 글에서는 최근 연구 결과로 나온 두 가지 접근 방법에 대해 소개하겠습니다.

이미지에 pixel-level 방해물을 추가하여 얼굴 인식 모델을 속이는 기존적인 공격

기존의 적대적 공격(adversarial attack)과 유사한 방식으로, 이미지에 pixel-level 방해물을 추가하여 훈련된 얼굴 인식 모델이 이미지 속의 얼굴을 더 이상 인식하지 못하도록 합니다. 이 방법은 상용 얼굴 인식 서비스인 아마존의 Rekognition과 같은 상업용 시스템에 대해 효과를 보여주고 있습니다.

이미지를 속이는 새로운 기술로 모델이 오류를 알지 못하게 하는 방법

다른 접근 방식으로는 이미지를 속이는 새로운 기술을 사용하여 모델이 학습 시에 이미지가 변경된 것에 대해 오류를 감지하지 못하도록 하는 방법입니다. 이 기술은 이미지를 수정함으로써 모델이 훈련 시에 어떤 것도 배우지 않고 오류를 인지하지 못하도록 속이는 방식입니다. 하지만 이와 같은 방법들은 현재는 모델에 대해 효과가 있지만, 연구진들은 얼굴 인식 기술이 발전함에 따라 더 견고한 방어 도구들이 필요할 것이라고 인정하고 있습니다.

얼굴 인식 기술의 발전은 계속되고 있으며, 앞으로 더 강력한 얼굴 인식 기술이 개발될 것으로 예상됩니다. 이러한 발전에 대비하기 위해서는 지속적인 연구와 도구 개발이 필요할 것입니다.

하이라이트 (Highlights)

  • 연구진들은 얼굴 인식 시스템에 대한 보안과 개인 정보 보호에 대한 우려가 높아지고 있다.
  • 상용 얼굴 인식 시스템에서 사람들의 동의 없이 얼굴 데이터를 사용하는 문제에 대한 대응으로 새로운 도구들이 개발되고 있다.
  • 픽셀 단위로 이미지에 방해물을 추가하여 얼굴 인식 모델을 속이는 전통적인 적대적 공격 방법이 효과적으로 사용되고 있다.
  • 이미지를 수정하여 모델이 이미지 변경에 대한 오류를 감지하지 못하도록 속이는 새로운 기술이 개발되고 있다.
  • 하지만 연구진들은 얼굴 인식 기술의 발전으로 인해 더 견고한 방어 도구가 필요할 것으로 예상하고 있다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q: 얼굴 인식 기술의 보안과 개인 정보 보호에 대한 우려는 왜 증가하고 있나요? A: 얼굴 인식 기술은 우리의 얼굴을 비롯한 개인 정보를 수집하고 사용하기 때문에 보안과 개인 정보 보호에 대한 우려가 높아지고 있습니다. 이러한 기술은 개인의 사생활을 침해할 수 있으며, 잘못 사용될 경우 개인 정보 유출과 같은 심각한 문제를 야기할 수 있습니다.

Q: 새로운 방어 도구들이 어떤 역할을 수행하나요? A: 새로운 방어 도구들은 얼굴 인식 모델이 개인의 얼굴을 인식하지 못하도록 방해하는 역할을 합니다. 픽셀 단위로 이미지에 방해물을 추가하거나 이미지를 수정하여 모델이 오류를 감지하지 못하도록 속이는 방식 등이 사용되고 있습니다.

Q: 얼굴 인식 기술은 앞으로 어떻게 발전될 것으로 예상되나요? A: 얼굴 인식 기술은 계속해서 발전할 것으로 예상됩니다. 앞으로 더 정확하고 견고한 얼굴 인식 기술이 개발되면서 더 강력한 방어 도구가 필요할 것으로 예상됩니다. 이에 대비하기 위해서는 지속적인 연구와 개발이 필요합니다.

Q: 얼굴 인식 기술을 사용하는 서비스는 어떤 것들이 있나요? A: 아마존의 Rekognition 등 다양한 회사들이 상용 얼굴 인식 서비스를 제공하고 있습니다. 이러한 서비스는 보안 시스템, 사진 관리 앱, 사회 네트워크 플랫폼 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

Q: 얼굴 인식 기술이 사회에 어떤 영향을 미치나요? A: 얼굴 인식 기술은 보안 시스템, 인증 시스템, 범죄 예방 등 다양한 분야에서 사용되고 있습니다. 그러나 개인 정보 보호와 사생활 침해와 같은 문제가 주목되고 있으며, 이를 해결하기 위한 연구와 규제의 필요성이 제기되고 있습니다.

자료 및 참고자료

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