컴퓨터 비전 & AI/보안과 견고성 썸네일형 리스트형 Face Recognition Spoofing 대응 전략 개요얼굴 인식 기술이 모바일 기기 잠금 해제부터 공항 보안 시스템, 금융 서비스에 이르기까지 광범위하게 활용되면서 보안성에 대한 우려도 함께 증가하고 있습니다. 얼굴 인식 스푸핑(Face Recognition Spoofing)은 사진, 동영상, 3D 모델 등을 이용해 인증 시스템을 속이는 공격 기법으로, 시스템의 신뢰성을 근본적으로 위협하는 심각한 보안 취약점입니다.스푸핑 공격은 크게 프레젠테이션 공격(Presentation Attack)으로 분류되며, 공격자가 정당한 사용자인 것처럼 위장하여 시스템에 접근하려는 모든 시도를 포함합니다. 이러한 공격의 정교함은 날로 발전하고 있어, 단순한 사진을 이용한 공격부터 실리콘 마스크나 딥페이크 기술을 활용한 고급 공격까지 그 스펙트럼이 매우 넓습니다.현대 사회에.. 더보기 Privacy‑Preserving CV: 인물 영상 익명화 및 보호 기법 개요디지털 시대의 발전과 함께 컴퓨터 비전 기술이 일상생활 곳곳에 스며들면서 개인 정보 보호에 대한 우려가 급격히 증가하고 있습니다. CCTV, 스마트폰, 소셜 미디어를 통해 수집되는 방대한 영상 데이터는 개인의 사생활을 침해할 위험성을 내포하고 있으며, 이에 따라 프라이버시를 보호하면서도 컴퓨터 비전 기술의 이점을 유지할 수 있는 방법론의 중요성이 대두되고 있습니다.프라이버시 보존 컴퓨터 비전(Privacy-Preserving Computer Vision)은 개인 식별 정보를 보호하면서도 영상 분석의 유용성을 최대한 유지하는 기술 분야입니다. 이 분야는 단순히 얼굴을 가리는 것을 넘어서, 고도화된 인공지능 기술을 활용하여 개인의 정체성을 보호하면서도 필요한 정보 분석은 가능하도록 하는 정교한 균형을 추.. 더보기 Robust Object Detection under Noise: 잡음 환경 대응 기술 개요실제 환경에서 작동하는 객체 탐지 시스템은 다양한 형태의 잡음과 방해 요소에 직면합니다. 완벽한 실험실 환경과 달리 현실 세계는 센서 노이즈, 환경적 방해 요소, 데이터 전송 오류 등으로 인해 입력 데이터의 품질이 일정하지 않습니다. 이러한 도전적인 상황에서도 안정적인 성능을 보장하는 강건한 객체 탐지 기술의 개발은 자율주행, 로봇 비전, 보안 시스템 등 실용적 응용에서 핵심적인 요구사항입니다.잡음 환경에서의 객체 탐지는 단순히 정확도만의 문제가 아닙니다. 시스템의 신뢰성과 안전성이 직접적으로 연결되어 있어, 잘못된 탐지 결과가 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 따라서 다양한 잡음 조건에서도 일관된 성능을 유지할 수 있는 강건성(Robustness)이 현대 컴퓨터 비전 시스템의 필수 요소로 인식되고.. 더보기 Backdoor Attack in Vision Models: 은밀한 공격 시나리오 개요컴퓨터 비전 분야에서 백도어 공격(Backdoor Attack)은 가장 교활하고 위험한 보안 위협 중 하나로 주목받고 있습니다. 적대적 공격과 달리 백도어 공격은 모델 훈련 과정에서 은밀하게 악성 코드를 심어두는 방식으로, 평상시에는 정상적으로 작동하다가 특정 조건에서만 공격자가 원하는 결과를 출력하도록 설계됩니다.이러한 공격의 핵심은 트리거(Trigger)라고 불리는 특정 패턴입니다. 공격자는 훈련 데이터에 미리 정의된 트리거를 포함시킨 후, 해당 트리거가 포함된 이미지가 입력될 때 모델이 공격자가 지정한 대상 클래스로 분류하도록 모델을 조작합니다. 일반 사용자는 모델이 백도어에 감염되었다는 사실을 전혀 눈치채지 못하며, 이는 백도어 공격이 가진 가장 큰 위험성입니다.백도어 공격의 메커니즘과 특성백.. 더보기 Adversarial Attacks & Defenses: 컴퓨터 비전 취약성과 방어 개요인공지능과 머신러닝이 일상생활에 깊숙이 침투하면서 컴퓨터 비전 시스템의 보안성에 대한 우려가 증가하고 있습니다. 특히 적대적 공격(Adversarial Attacks)은 딥러닝 모델의 치명적인 약점을 노출시키며, 자율주행차, 의료진단, 보안시스템 등 중요한 분야에서 심각한 위협이 되고 있습니다.적대적 공격이란 인간의 눈으로는 거의 구별할 수 없을 정도의 미세한 노이즈를 원본 이미지에 추가하여 AI 모델이 완전히 다른 결과를 출력하도록 만드는 기법입니다. 예를 들어, 판다 이미지에 특정 패턴의 노이즈를 추가하면 AI가 이를 긴팔원숭이로 잘못 인식하게 만들 수 있습니다.적대적 공격의 원리와 메커니즘적대적 공격의 핵심 원리는 딥러닝 모델의 결정 경계(Decision Boundary) 근처에서 발생하는 취약.. 더보기 이전 1 다음
