얼굴 인식의 보안은 많은 관심을 끌었습니다. 해결 방법 _ Taigewang 기술

장기간의 개발과 기술의 반복적 인 진화 이후, 얼굴 인식 기술은 상대적으로 성숙되어 지능형 운송, 보안, 전자 상거래 및 기타 분야에서 널리 사용되었습니다. 2018 글로벌 얼굴 인식 장비 시장 조사 보고서에 따르면 2017 얼굴 인식 장비의 시장 가치는 1.07 억 달러였으며 2025 7.11 억 달러에이를 것입니다. 26.8%. 글로벌 얼굴 인식 시장이 크게 성장했지만 전 세계의 얼굴 인식 사용에 대한 개인 정보 노출에 대한 논의로 이어졌습니다. 현재 얼굴 인식 기술의 적용이 한창이지만, 논란의 여지가 있습니다. 3 월 2018 에서 벨기에 정부는 얼굴 인식 또는 기타 생체 인식 기반 비디오 분석 카메라의 개인 사용을 금지하는 해당 규정을 발표했습니다. June 2018 amazon과 U. S의 rekognition 얼굴 인식 프로젝트. 정부는 대중의 항의를 일으켰고 마침내 Orlando 경찰서는 관련 계획을 포기해야했습니다. 얼굴 인식은 왜 자주 비판됩니까? 문제는 무엇입니까? 저자의 분석에 따르면 주로 두 가지 측면에서 비롯됩니다. 첫째, 얼굴 데이터 획득 포트 (카메라) 및 전송 네트워크에 보안 취약점이 있습니다. 암호가 간단하거나 전혀없는 장치는 공격하기 쉽습니다. 둘째, 얼굴 인식 정보의 귀속 및 기밀성은 명확하지 않으며 여전히 법적 공백 영역에 있습니다. 예를 들어, 지금은 거리, 지하철 역, 공항, 세관 및 기타 공공 장소에 대한 표준 지능형 모니터링이되었습니다. 이 카메라는 공개 신원 및 위치 정보를 수집하고 특정 장소에서 사람들의 변화, 동적 추세 및 사용자 선호도를 추론 할 수 있습니다. 이 정보를 누가 보관합니까? 그것을 지키는 방법? 누가 그것을 볼 수 있습니까? 통일 된 표준은 없지만 악의적 인 공격으로 이러한 정보를 얻으면 개인 재산 손실을 초래하고 공공 보안을 위험에 빠뜨릴 수 있습니다. 누가 책임이 있습니까? 얼굴 인식 암호화 기술은 위의 이유로 등장했습니다. 현재 많은 국가 및 기관은 수집 된 얼굴 데이터가 도난 당하고 남용되도록하기 위해 얼굴 인식 기술을 개발했습니다. 캐나다 토론토 대학의 교수는 이미지의 빛 변환으로 얼굴 인식 시스템을 동적으로 파괴 할 수있는 알고리즘을 발명했습니다. 얼굴 인식 소프트웨어가 관련 얼굴 정보를 캡처하는 것을 방지하기 위해. 원칙은 AI 구동 필터가 특정 얼굴 특징을 찾고 일부 픽셀을 변경하므로 사람들이 그 차이를 거의 볼 수 없다는 것입니다. 테스트 결과는 시스템이 거의 100% 0.5% 얼굴 인식의 정확성을 줄일 수 있음을 보여줍니다. Israeli Tel Aviv 네트워크 보안 기술 회사 인 D-id는 디 식별 (de identification) 이라는 데이터 보호 기술을 개발했습니다. 주요 목표는 신원 인증에 사용 된 데이터를 보호하고 실제 얼굴과의 유사성을 유지하면서 알고리즘으로 인식 할 수없는 사진과 비디오를 생성하는 것입니다. 얼굴 인식 기술로 악의적 인 독서로부터 개인 정보 보호 및 신원 정보를 보호합니다. 얼굴 인식 기술의 큰 나라로서 중국은 또한 대응책을 개발했습니다. Kuangshi 기술은 kuangshi가 사진을 수집 한 후 감세를 제거하고 사진 기능 만 추출한다고 말했다. 이러한 기능을 도난 당하더라도 복원 할 수 없으며 프로세스는 되돌릴 수 없습니다. 결론: 얼굴 인식 암호화 기술은 주로 이미지의 여러 픽셀을 수정하여 암호화의 목적을 달성하므로 개인 정보 공개에 대한 사람들의 우려를 어느 정도 완화 할 수 있습니다. 미래에는 얼굴 인식 기술이 더 광범위하고 깊이 적용될 것입니다. 그러나 기술 업그레이드는 모든 문제를 해결할 수는 없으며 해당 법률, 규정 및 산업 생산 표준을 가능한 한 빨리 수립해야합니다.