좋은 뉴스? 그들은 여전히 대다수의 사람들에게 인식되지 않습니다. 나쁜 소식이요? 그들은 현대 컴퓨터 과학을 속이지 않습니다.
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그 정보는 오스틴에 있는 텍사스 대학과 코넬 대학의 연구원들이 수행한 새로운 프로젝트에 따른 것입니다. 딥러닝 에게 수정된 신원을 정확하게 추측하세요 난독화로 인해 숨겨진 사람들. 인간이 수정된 신원을 추측한 경우 0.19%의 정확도로 수정된 반면, 머신러닝 시스템은 5번의 시도가 허용되었을 때 83%의 정확도로 올바른 판단을 내릴 수 있었습니다.
"흐리게 하기와 픽셀화는 사진과 비디오에서 사람들의 신원을 숨기기 위해 자주 사용됩니다." 비탈리 쉬마티코프, Cornell의 컴퓨터 과학 교수는 Digital Trends에 말했습니다. “이러한 많은 시나리오에서 적들은 소수의 가능한 사람들에 대해 꽤 좋은 아이디어를 가지고 있습니다. 누가 이미지에 나타날 수 있었는지 파악하고 그 중 누가 이미지에 있는지 알아내기만 하면 됩니다. 그림."
Shmatikov는 계속해서 이것이 바로 팀의 기술이 잘 작동하는 시나리오라고 말했습니다. “이는 누군가의 신원을 노출하면 위험에 빠질 수 있으므로 흐리게 처리, 픽셀화 및 기타 이미지 난독화 방법이 많은 보호를 제공하지 못할 수 있음을 보여줍니다.”라고 그는 말했습니다.
물론 문제는 내부 고발자나 범죄 목격자와 같은 개인을 보호하기 위해 개인의 신원을 수정하는 이러한 방법이 종종 사용된다는 것입니다. 이러한 영상인식 알고리즘을 적용하여, 인공 신경망, 기성 도구를 사용하여 난독화된 이미지로 인해 사람들이 잠재적으로 위험한 상황에 처할 수 있습니다.
Shmatikov는 “근본적인 과제는 개인 정보 보호 기술과 기계 학습 간의 격차를 해소하는 것입니다.”라고 말했습니다. "많은 개인정보 보호 기술 설계자들은 최신 기계 학습의 힘을 제대로 인식하지 못하고 있으며 이로 인해 실제로 개인정보를 보호하지 못하는 기술이 탄생하게 됩니다."
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