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보안은 중요하지만, 특히 비밀번호와 PIN을 모두 기억하려고 할 때 발생하는 좌절감에 모두 공감할 수 있습니다. 더 좋은 방법이 있다면 어떨까요?
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AI 기반 인증이 필요할 수 있습니다. 이는 음성 및 얼굴 인식과 같은 고유한 행동 패턴을 사용하여 계정에 액세스하는 더 스마트하고 사용자 친화적인 대안입니다.
AI 기반 인증 유형
인공지능은 보안 강화에 큰 역할을 할 수 있다. 데이터와 장치를 보호하면서 신원을 확인하고 액세스 권한을 부여하는 보다 미묘한 방법을 제공합니다. 이를 달성할 수 있는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.
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1. 행동 생체 인식
이 유형의 인증은 귀하가 장치를 사용하는 방식을 관찰합니다. 입력 방법, 키를 누르는 강도, 장치를 잡는 방법, 휴대폰 화면을 스와이프하는 방법 등 사용자가 작업을 수행하는 고유한 방식에 주의를 기울입니다. 시간이 지남에 따라 이 모든 작은 세부 사항을 관찰하고 귀하만을 위한 특별한 프로필을 생성합니다.
귀하가 장치를 사용하려고 할 때 AI 시스템은 귀하가 평소 습관에 비해 어떻게 일을 하고 있는지 확인합니다. 따라서 타이핑 속도와 리듬의 갑작스러운 변화와 같은 뭔가 다른 것을 발견하면 AI 시스템은 뭔가 문제가 있을 수 있다는 것을 알기 때문에 사용자를 허용하지 않습니다.
2. 음성인식
음성 인식 인증은 귀하의 목소리를 듣고 소리의 높낮이, 말하는 속도와 같은 고유한 모든 사항을 인식합니다. 기본적으로 당신의 목소리를 특별하게 만드는 것은 무엇입니까? AI 시스템은 복잡한 알고리즘의 도움으로 사용자의 목소리를 분석하여 다른 목소리와 비교합니다. 이는 귀하의 목소리를 독특하게 만드는 디지털 버전(예: 음성 지문)을 생성하여 안전하게 유지합니다.
다음에 장치 잠금을 해제하기 위해 장치에 말할 때 시스템은 저장된 지문과 사용자의 음성을 확인합니다. 이는 친구가 당신인 척하는 사람과 당신의 목소리를 구별할 수 있는 방법과 비슷합니다. 하지만 이번에는 단순한 추측이 아닙니다. 그 뒤에는 확실한 과학이 있습니다.
3. 상황별 인증
이 프로세스는 로그인을 시도할 때 더 넓은 상황을 고려합니다. 사용자의 위치, 사용 중인 장치 종류, 시간, 일반적으로 로그인하는 방법을 파악합니다.
그것은 당신에게 정상적인 것에 대한 프로필을 작성하기 시작합니다. 그래서 다시 로그인하면 모든 것이 평소 루틴과 일치하는지 확인합니다. 뭔가 근본적으로 달라 보이는 경우, 본인이 맞는지 확인하기 위해 추가 보안 검사가 필요할 수 있습니다. 새 기기에서 이메일에 로그인할 때 이와 같은 내용을 본 적이 있을 것입니다.
4. 얼굴 인식
아마도 가장 인기 있는 이 AI 시스템은 얼굴 특징의 고유성을 기반으로 귀하의 신원을 식별하고 인증합니다. 여기에는 얼굴 모양, 얼굴 특징의 비율, 그리고 얼굴 사이의 거리가 포함됩니다. 또한 귀하에게 고유한 특정 특성을 확인할 수도 있습니다.
복잡한 신경망과 컴퓨터 비전 기술의 결합은 얼굴 인식 시스템을 만드는 데 도움이 됩니다. 다음에 귀하가 귀하의 장치에 액세스하려고 시도하고 장치가 귀하의 얼굴 사진이나 비디오를 촬영하면 이 데이터를 데이터베이스에 저장된 특징과 비교합니다. 일치하면 입장이 가능합니다. 그러나 과연 그럴 것인가에 대한 우려가 커지고 있습니다. 안면인식 기술은 개인정보 위험이다 .
AI 기반 인증의 이점은 무엇입니까?
이 시점에서 이러한 AI 기반 인증 방법이 어떻게 보안 수준을 높일 수 있는지 궁금할 것입니다.
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1. 더 나은 사용자 경험
AI 기반 인증은 계정과 장치에 로그인하는 방식을 변화시켜 복잡한 비밀번호나 PIN을 기억해야 하는 번거로움을 없애줍니다. 대신, 본질적으로 '당신'이라는 고유한 특성을 사용하여 장치를 잠금 해제하고 데이터에 액세스할 수 있습니다.
로그인이 더욱 원활해지며, 더욱 편리해지고 거래 속도도 빨라집니다.
2. 더 나은 보안
최신 AI 기반 방법과 기존 방법을 비교해 보면 AI가 더 높은 수준의 보안을 제공한다는 것이 분명합니다. 부분적으로는 고유한 신체적, 행동적 특성을 검사하는 생체인식 덕분입니다.
전통적인 방법은 추측하거나 훔칠 수 있는 지식에 의존하기 때문에 취약할 수 있습니다. 반면, AI 기반 생체인식은 얼굴, 음성, 입력 방식 등 사용자 고유의 특성을 사용합니다. 악의적인 행위자가 이러한 특성을 복제하거나 모방하는 것은 확실히 더 어렵습니다.
3. 적응성을 소개합니다
AI 인증이 너무 엄격하여 AI가 알고 있는 것과 다른 행동, 위치 또는 외모의 변화가 있는 경우 자신의 장치를 잠그는 것이 걱정될 수 있습니다. 하지만 AI 인증의 유연성이 빛을 발하는 곳은 바로 여기다.
AI 시스템은 정적이지 않습니다. 그들은 시간이 지남에 따라 지속적으로 적응하고 개선됩니다. 어떤 이유로 일반적인 인증 방법으로 귀하의 신원을 확인할 수 없는 경우, 단순히 귀하를 차단하는 것이 아닙니다. 대신, 여전히 액세스 권한을 얻으려는 사람이 본인인지 확인하기 위해 추가 보안 조치를 실행합니다.
새로운 위험과 교활한 전술이 나타나면 이러한 AI 시스템은 이러한 새로운 위협을 연구하고 이를 방어하는 방법을 찾아내며 끊임없이 진화하는 디지털 세계에서 장치와 데이터를 안전하게 유지합니다.
관련된 과제는 무엇입니까?
AI 시스템은 수많은 이점을 제공하지만 그에 수반되는 과제와 우려를 무시할 수는 없습니다.
AI 편견의 현실 전반적으로 인증 정확도를 달성하는 데 약간의 어려움이 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 일부 얼굴 인식 시스템은 특히 피부색이나 얼굴 특징이 다른 사람을 식별하려고 할 때 오류를 범합니다. 이 문제를 해결하려면 연구 모델이 한 그룹의 데이터에만 집착해서는 안 되고 모든 배경의 데이터에 집착해야 합니다. 이렇게 하면 시스템이 모든 사람을 더 잘 인식하는 데 도움이 됩니다.
개발자는 컴퓨터 프로그램이 불공정한 선호를 갖지 않도록 해야 합니다. 궁극적인 목표는 AI 시스템이 누구인지, 어디서 왔는지, 어떻게 생겼는지에 관계없이 모든 사람에게 공정하고 잘 작동하도록 하는 것입니다.
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많은 AI 인증 시스템이 원활하게 작동하려면 생체 인식 데이터를 수집하고 저장해야 합니다. 그러나 이 데이터가 어떻게 관리되는지에 대한 타당한 우려가 있습니다. 귀하의 입장에서는 AI 기반 세상에서 데이터를 보호하기 위해 할 수 있는 일 .
그러나 우리 입법자들이 이러한 기술 회사와 협력하여 동의와 투명성을 중시하는 데이터 개인 정보 보호 정책을 작성하고 구현하는 것이 중요합니다. 귀하는 어떤 데이터가 수집되고 어떻게 사용되는지 알 권리가 있습니다. 그리고 동의를 제공하거나 철회할 수 있는 선택권이 있어야 합니다.
AI 사운드만큼 효과적이지만 시스템은 완벽하지 않습니다. 공격자가 악용할 수 있는 취약점은 많습니다. 그리고 누구도 같은 일을 반복하고 싶어하지 않아요 역대 최악의 소프트웨어 취약점 중 일부 . 패치 수행에 맞춰 이러한 취약점을 식별하기 위한 롤링 개발 및 연구 문화는 특히 도움이 될 수 있습니다.
AI 인증의 미래는 어떻게 되나요?
현재 AI가 유망해 보이지만 기계 학습의 발전과 더 많은 연구 개발이 결합되어 더 정교하고 정확하며 신뢰할 수 있는 인증 시스템이 필요합니다.
그러나 효율성과 데이터 개인정보 보호 사이에 균형이 있기를 바랍니다. 우리는 민감한 생체 인식 데이터를 많이 공유하므로 이러한 혁신을 통해 보안을 침해하지 않고 여러 장치에 원활하게 액세스할 수 있어야 합니다.