Zhe Zhou
새로운 보안 관련 기술에 관해서는 끊임없는 밀고 당기기가 있습니다. 연구자들은 새로운 보안 시스템을 발명할 것이며, 다른 사람들이 이를 우회할 방법을 찾도록 하고, 다른 사람들이 와서 이를 더욱 강화할 방법을 찾을 것입니다. 이는 악순환이며 확실히 안면 인식 소프트웨어에 적용됩니다. 이는 현재 공항 보안부터 잠금 해제에 이르기까지 모든 분야에서 널리 사용되고 있습니다. iPhone X 단말기.
ㅏ 새 프로젝트 그러나 중국의 연구자들이 수행한 이 방법은 LED가 박힌 장치를 만들어 이를 약화시킬 위험이 있습니다. 얼굴 인식 시스템을 속여 당신이 다른 사람인 것처럼 생각하게 만드는 야구 모자 전적으로. 똑똑한(그러나 무서운) 해킹에는 사람의 얼굴에 적외선 점을 투사하는 것이 포함되며, 이 점은 얼굴 인식 카메라에 의해 감지되어 얼굴의 세부 사항으로 잘못 해석됩니다. 데모에서 연구원들은 안면 인식 카메라를 속여 사람이 다른 사람(가수 Moby 포함)이라고 생각하도록 70% 이상의 정확도로 속일 수 있었습니다.
“이런 종류의 공격을 시작함으로써 공격자는 감시 카메라를 피할 수 있을 뿐만 아니라; 더 중요한 것은 공격자가 피해자의 사진만 획득하면 대상 피해자를 사칭하여 얼굴 인증 시스템을 통과할 수 있다는 것입니다.”라고 연구원들은 말했습니다. 공개적으로 이용 가능한 논문에 글을 쓰세요. “… 빛이 보이지 않을 뿐만 아니라 공격을 시작하기 위해 우리가 만든 장치도 충분히 작기 때문에 공격은 근처 사람들이 전혀 관찰할 수 없습니다. 대규모 데이터 세트에 대한 우리의 연구에 따르면, 공격자는 적외선으로 구현될 수 있는 적대적 사례를 찾는 성공률이 70%가 넘습니다.”
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이것이 우리가 접한 소위 "적대적 개체"의 유일한 유사한 예는 아닙니다. 이전에 우리가 다루었던 사람들을 알아볼 수 없게 만드는 적대적인 안경 예를 들어 이미지 인식 시스템을 만들기 위해 얼굴 인식 및 3-프린팅된 물체의 질감을 변경하는 방법 3D 프린팅된 거북이를 소총으로 식별.
최신 중국 기반 연구는 동료 검토를 거치지 않았기 때문에 결과를 보증할 수는 없지만 점점 더 많은 사례가 컴퓨터 이미지 인식의 잠재적인 약점을 강조하고 있는 것 같습니다.
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