1. 안면인식 기술 + 인공지능 기술 / 신종 사기에 이용되다?
인공 지능(AI)과 얼굴 인식의 결합. 이 기술은 얼굴과 음성을 조작하고 위조할 수 있게 해주며, 이로 인해 중국에서 사기 행위와 범죄가 증가하고 있습니다.
화상 통화 중 얼굴과 음성을 조작하는 기능입니다. 사기꾼은 이 기술을 사용하여 아는 사람을 사칭하고 자신의 외모와 목소리를 조작하여 다른 사람을 속입니다. 그런 다음 사기 행각을 벌여 사람들을 속여 거액을 송금하도록 유도합니다.
또한 AI 기술을 사용하여 한 사람의 얼굴을 다른 사람의 얼굴로 바꾸는 앱이 개발되었습니다. 이 앱은 개인이 다른 사람의 모습을 취할 수 있게 하여 사기 행위와 속임수를 더욱 용이하게 합니다.
배우의 얼굴을 다른 사람의 얼굴로 대체하는 엔터테인먼트 업계의 사례도 있습니다. 이는 첨단 AI 및 얼굴 인식 기술의 광범위한 사용과 잠재적인 결과를 보여줍니다.
법 집행 기관은 주의를 촉구하며 영상 통화 중 돈을 요구하는 사람의 신원을 확인할 것을 권장하고 있습니다. 신분증 확인 등의 방법을 통해 신원을 확인할 것을 권고하고 있습니다. 또한 선명한 얼굴 이미지나 지문 등 개인 식별 정보가 드러나는 사진이나 동영상을 소셜 미디어 플랫폼에 공유하지 말 것을 권고하고 있습니다.
전반적으로 이러한 새로운 기술의 출현은 특히 사기 활동 및 사기와 관련하여 도전과 위험을 야기하고 있습니다. 당국은 개인이 AI 기반 사기의 희생양이 되지 않도록 경계와 인식의 필요성을 강조하고 있습니다.
https://www.youtube.com/watch?v=-z2Izsyp3os
2. 안면인식 기술 장점과 단점, 이면에 대하여
얼굴 인식 기술은 인공 지능(AI)과 결합할 경우 장점과 단점을 모두를 가지고 있습니다. 다음은 AI를 이용한 얼굴 인식의 몇 가지 장단점입니다:
1) 안면인식 기술 - 장점
* 보안 강화: 얼굴 인식 기술은 실시간으로 개인을 정확하게 식별하여 보안 조치를 강화할 수 있습니다. 액세스 제어, 감시 및 인증과 같은 분야에 적용되어 무단 액세스를 방지하고 잠재적인 위협을 식별하며 공공 안전을 강화하는 데 도움이 됩니다.
* 시간 효율성: 자동화된 얼굴 인식 시스템은 대규모 데이터베이스에서 얼굴을 빠르게 분석하고 일치시킬 수 있으므로 수동 식별 및 확인 프로세스에 필요한 시간을 크게 단축할 수 있습니다. 따라서 법 집행, 공항, 고객 서비스 등 다양한 분야에서 효율성을 개선할 수 있습니다.
* 편의성 및 개인화: 안면 인식은 원활하고 개인화된 경험을 가능하게 하여 편리함을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 보안 구역에 원활하게 액세스하거나 개인의 선호도에 따라 고객 상호 작용을 맞춤화할 수 있습니다.
* 공공 안전: 법 집행 기관에서 얼굴 인식 기술은 용의자, 실종자 또는 요주의 인물을 식별하고 위치를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 수사를 돕고 범죄 활동을 예방하여 공공 안전에 기여할 수 있습니다.
* 사용자 경험 개선: AI 기반 얼굴 인식은 스마트 기기, 소셜 미디어, 개인 맞춤형 광고 등 다양한 애플리케이션에서 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다. 사진 자동 태그 지정, 개인화된 추천, 증강 현실 필터와 같은 기능을 사용할 수 있습니다.
아마존의 얼굴 인식 / 안면 인식 기술에 대한 설명 - https://aws.amazon.com/ko/what-is/facial-recognition/
얼굴 인식이란 무엇인가요? - 얼굴 인식 소프트웨어 및 얼굴 분석 설명 - AWS
탐지는 이미지에서 얼굴을 찾는 프로세스입니다. 컴퓨터 비전을 통해 지원되는 얼굴 인식은 한 명 또는 많은 사람의 얼굴이 포함된 이미지에서 개인의 얼굴을 탐지하고 식별할 수 있습니다. 전
aws.amazon.com
2) 안면인식 기술 - 단점
* 개인 정보 보호 문제: 얼굴 인식은 개인의 생체 데이터를 수집하고 저장하기 때문에 심각한 개인정보 보호 문제를 야기합니다. 이 데이터의 잠재적인 오용 또는 남용, 무단 감시, 개인 프라이버시 권리의 침식에 대한 우려가 있습니다.
* 정확성 및 편향성: 얼굴 인식 시스템은 부정확성과 편향성을 나타낼 수 있습니다. 조명, 포즈, 얼굴 표정 또는 인구통계학적 요인의 변화로 인해 오탐지 또는 부정이 발생할 수 있습니다. 또한 학습 데이터의 불균형으로 인해 편견이 나타날 수 있으며, 특히 소외된 집단에 대한 차별적인 결과를 초래할 수 있습니다.
* 감시와 시민의 자유: 감시 분야에 얼굴 인식이 광범위하게 도입되면 개인의 움직임과 활동을 광범위하게 모니터링하는 감시 국가로 이어질 수 있습니다. 이는 시민의 자유, 표현의 자유, 당국이나 기타 기관에 의한 남용 가능성에 대한 의문을 제기합니다.
* 동의 및 통제: 개인은 자신의 얼굴 데이터가 언제, 어떻게 수집, 저장 또는 사용되는지 항상 인지하지 못할 수 있습니다. 데이터 처리 관행에 대한 통제와 투명성이 부족하면 신뢰가 약화되고 윤리적 문제가 발생할 수 있습니다.
* 보안 위험: 안면 인식 시스템은 보안 침해 및 스푸핑 공격에 취약할 수 있습니다. 예를 들어, 고해상도 사진이나 3D 프린팅 마스크를 사용하여 시스템을 속일 수 있으며, 이로 인해 시스템의 효율성이 저하될 수 있습니다.
* 사회적 영향: 안면 인식은 특히 공공장소에서 지속적인 감시와 의심의 분위기를 조성하여 사회적 분열을 증폭시킬 수 있습니다. 표현의 자유, 익명성, 추적당하지 않고 이동할 수 있는 권리에 영향을 미칠 수 있습니다.
이러한 단점을 해결하고 AI 얼굴 인식을 책임감 있게 사용하려면 강력한 규제, 투명한 거버넌스, 윤리적 고려 사항, 편향되지 않은 학습 데이터, 데이터 보호 조치, 정책 개발에 대한 대중의 참여가 필요합니다. 보안, 편의성, 개인 정보 보호 문제 사이의 균형을 맞추는 것은 이 기술의 이점을 극대화하는 동시에 관련 위험을 최소화하는 데 매우 중요합니다.
*** 중국 안면인식 결제 '구멍'…얼굴 사진 30원에 불법 거래 / JTBC 뉴스룸
https://www.youtube.com/watch?v=8VCgV3LR7iE
3. 안면인식 기술과 인공지능(AI)을 이용하여 사칭하는 신종 사기를 막기 위한 방안의 예는?
안면 인식 기술을 사용하여 지인을 사칭하는 사기에 대응하기 위해 몇 가지 조치를 취할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 주요 전략입니다:
* 인식 및 교육: 이러한 사기의 존재와 위험성에 대해 대중을 교육하는 것은 매우 중요합니다. 인식 제고 캠페인, 공익 광고, 대상별 교육 프로그램을 통해 개인이 사칭 사기의 징후를 인식하고 얼굴 인식 기술이 어떻게 악용될 수 있는지 이해할 수 있도록 도울 수 있습니다.
* 2단계 인증: 2단계 인증(2FA)과 같은 강력한 인증 수단을 구현하면 보안을 한층 더 강화할 수 있습니다. 여기에는 사용자가 알고 있는 정보(예: 비밀번호)와 사용자가 소유하고 있는 정보(예: 모바일 디바이스로 전송된 고유 코드)를 조합하여 신원을 확인하는 방법이 포함됩니다.
* 보안 통신 채널: 암호화된 메시징 앱이나 플랫폼과 같은 안전한 커뮤니케이션 채널을 사용하도록 장려하면 사기꾼이 디지털 대화에서 개인을 가로채거나 사칭하는 것을 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
* 개인정보 설정 및 권한: 개인은 공개 플랫폼에서 개인 정보, 사진 또는 동영상을 공유할 때 주의를 기울여야 합니다. 소셜 미디어 플랫폼의 개인정보 보호 설정을 정기적으로 검토하고 개인 데이터에 대한 액세스를 제한하는 것이 중요합니다. 개인의 얼굴 정면이 정확하게 나오는 사진 등은 인터넷 또는 SNS 공유해서는 안됩니다.
* 다단계 인증: 금융 거래나 개인정보 변경과 같은 민감한 거래에 대해 다단계 인증을 구현하면 추가적인 보호 계층을 추가할 수 있습니다. 여기에는 얼굴 인식 외에 생체 인식 스캔, SMS 코드 또는 지문 인식과 같은 추가 인증 단계가 포함될 수 있습니다.
* 의심스러운 활동 신고: 개인이 의심스러운 활동이나 사칭 사례를 신고하도록 장려하면 당국이 적절한 조치를 취하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 사건을 법 집행 기관, 온라인 플랫폼 또는 관련 소비자 보호 기관에 신고하면 사기범을 식별하고 차단하는 데 도움이 될 수 있습니다.
* 규제 및 표준: 정부와 규제 기관은 안면 인식 기술 사용에 대한 명확한 규정과 표준을 수립하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 여기에는 오용을 방지하고 개인의 개인정보를 보호하기 위한 데이터 보호, 사용자 동의, 책임감 있는 기술 구현에 대한 가이드라인이 포함됩니다.
* 업계 협업: 기술 회사, 소셜 미디어 플랫폼, 법 집행 기관 간의 협력은 안면 인식 기술을 악용하는 사기에 대한 효과적인 대응책을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다. 모범 사례, 데이터, 인텔리전스를 공유하면 이러한 사기 행위를 탐지하고 예방하는 집단적 역량을 강화할 수 있습니다.
* 고급 얼굴 인식 알고리즘: 얼굴 인식 알고리즘의 지속적인 발전은 스푸핑 시도에 대한 정확성과 복원력을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 기술을 정기적으로 업데이트하고 개선하면 진품과 조작된 얼굴 이미지를 구별하는 능력이 향상될 수 있습니다.
* 얼굴 인식의 윤리적 사용: 얼굴 인식 기술을 개발하고 배포하는 조직은 윤리적 지침을 준수하고 책임감 있게 사용해야 합니다. 여기에는 데이터 수집 및 사용의 투명성, 편향되지 않은 학습 데이터 보장, 잠재적인 취약성과 위험을 식별하기 위한 정기적인 감사 및 평가 수행 등이 포함됩니다.
안면 인식 기술을 이용한 사기에 대처하려면 대중의 인식 제고, 사용자 교육, 기술 발전, 규제 프레임워크, 다양한 이해관계자 간의 협력 노력 등 다각적인 접근 방식이 필요합니다. 이러한 조치를 실행함으로써 개인은 자신을 보호하고 사칭 사기와 관련된 위험을 완화할 수 있습니다.
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