Terror Suspects를 식별하는 얼굴 인식 기술 사용

얼굴 인식 기술 및 현대 보안의 역할 이해

얼굴 인식 기술은 지구력에 대한 글로벌 싸움에서 가장 변형 도구 중 하나로 출현했습니다. 이 강력한 기술은 개인의 급속하고 정확한 식별을 허용하고 테러 활동 방지 및 공공 공간을 더 안전하게 만들기 위해 보조금을 할 수 있습니다. 보안 위협은 복잡성과 규모, 정부 및 법 집행 기관에서 계속 진화하는 것으로 전 세계적으로 점점 더 많은 시민과 인프라를 보호하기위한 바이오 미터 시스템으로 전환됩니다.

시장 및 시장 조사에 따르면, 얼굴 인식 시장은 2025 년 $ 8.5 억에 도달하기 위해 poised, 2020 년 $ 3.8 억에서 투약. 이 폭발성 성장은 기술의 확장 능력뿐만 아니라 국가 보안 프레임 워크의 중요한 중요성을 반영합니다. 공항과 국경을 통해 도시 감시 네트워크 및 조사 프로세스를 교차하고, 얼굴 인식은 현대 테러 전략의 불가결 구성 요소가되었습니다.

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얼굴 인식 기술의 진화

초기부터 AI-Powered Systems까지

이 기술은 1960 년대에 Woodrow Wilson Bledsoe라는 이름을 따서 특별한 태블릿을 사용하여 얼굴의 사진을 정렬하는 시스템으로왔다. 이 초기 시스템은 오늘날의 표준에 의해 럭비되었습니다. 수동 입력 및 높은 제어 조건에서 작동. 70 년대에, 일부 스마트 사람들은 21 특정 마커를 사용, 헤어 컬러와 입술 두께, 얼굴 인식을 자동화, 80 년대 / 90 년대는 현대 시스템을 위해 만들어진 Eigenface라는 새로운 접근 방식을 보았다.

실제 게임 체인저는 소셜 미디어와 2000 년대에 와서 갑자기 태그 사진의 수백만이 온라인, 이러한 시스템을 제공하는 대규모 데이터베이스에서 배울 수 있습니다. 이 교육 데이터의 풍부, 기계 학습 알고리즘에 사전과 결합, 이전에 상상할 수없는 정확도 비율을 달성하기 위해 얼굴 인식 시스템을 활성화. 오늘, AI와 딥 학습과 함께, 기업을위한 얼굴 인식 시스템은 매우 정확하고 빠른 될 수 있습니다.

현대 얼굴 인식 시스템 작업 방법

현대 얼굴 인식 시스템은 밀리 초에서 일어나는 다단 프로세스를 통해 작동. 첫 번째 단계는 얼굴 감지를 포함, 시스템은 이미지 또는 비디오 프레임 내에서 얼굴을 식별하고 찾습니다. 이 얼굴 정렬에 따라, 시스템은 얼굴의 위치, 크기 및 방향을 정상화하는, 카메라에서 각도 또는 거리와 관계없이 일관된 분석을 보장하기 위해.

이 시스템은 특정 얼굴 특성을 식별하고 측정하는 기능을 제공합니다. 이 측정은 얼굴 템플릿 또는 생체 인식 서명이라고 불리는 수학 표현으로 변환됩니다. 마지막으로, 시스템은 데이터베이스에 저장된 템플릿에 대한이 템플릿을 비교하여 일치하며 일치의 likelihood를 나타내는 유사성 점수를 생성합니다.

현대 얼굴 인식 시스템은 비전과 운동의 가장 어려운 조건에서 사람들의 이미지를 캡처하고 분석합니다. 이 기능은 소멸된 조명, 부분적 공증, 또는 비공개 각도를 포함하여 적은 단면 조건에서 감시 영상에 캡처 될 수있다, 반대 응용 프로그램에 중요합니다.

Counterterrorism Operations의 전략적 응용

실시간 감시 및 위협 탐지

얼굴 인식 기술은 세 가지 특정 응용 프로그램에 초점을 맞추고, 식별, 모니터링 및 평가 개인에 대한 고급 기능을 제공하는 카운터 테러에 대한 변형 도구로 출현했습니다. 실시간 감시, 국경 통제 및 조사 프로세스. 군중 공공 공간, 교통 허브 및 주요 행사 중 얼굴 인식 시스템은 지속적으로 군중을 스캔하고 즉시 경고 보안 인력을 감지 할 수 있습니다.

AI는 규모와 속도에 대한 광범위한 그룹의 자동 경고 및 정체성을 확인합니다. 이 기능은 특히 큰 군중이 정치, 스포츠 이벤트, 또는 문화 축제와 같은 대형 군중이 모여있는 고급 이벤트 중 특히 귀중합니다. 보안 기관은 얼굴 시스템 인식을 모니터링하여 입장 포인트와 군중 운동을 모니터링하고 공격을 포착 할 수 있기 전에 잠재적 인 위협을 식별 할 수 있습니다.

안전은 높은 수준의 영역에서 지속적인 모니터링을 제공, 관심의 사람을 식별, 그리고 비례없는 효율성을 가진 누락 된 개인을 찾습니다. 피로없이 지속적으로 작동하는 기술 능력은 인간의 보안 인력에 대한 비유적 보완을 만드는, 그 다음 투자 경고에 관심을 집중하고 잠재적 위협에 대응 할 수 있습니다.

국경 보안 및 이민 통제

국경 교차 및 공항은 반대 행동 노력에 중요한 초크 포인트를 나타냅니다. ( 테러리스트 포함)는 해외에서 미국에 오는 경우, 그는 또는 그녀가 입국 포트에서 이민 체크 포인트를 통과 할 가능성이, 그리고 반대 테러의 관점에서,이 체크 포인트는 얼굴을 가장 취약하게하는 chokepoint입니다. 인식 기술은이 중요한 제이처에 필수적인 도구가되었습니다.

FRTs는 국경 통제를 통해 가는 사람이 실제로 ID 문서 (예를들면, 여권)에 그림된 사람인 것을 확인하기 위하여 배치되고, Interpol는 국가 당국이 외국 테러범 (FTFs)를 식별하는 것을 돕기 위하여 프로젝트 FIRST 체계를 배치했습니다. 이 체계는 여객 교류에 있는 중요한 병목을 창조하지 않고 알려진 의심스러운 테러리스트에 대하여 그들의 신원을 검사하는 동시에 여행자를 가공할 수 있습니다.

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Investigative 및 법정 응용

Biometric 시스템은 생물 측정 얼굴 인식 또는 FaceCheck 방법을 사용하여 알려진 또는 의심스러운 테러리스트를 식별 할 수 있으며,이 의심스러운 테러리스트의 템플릿의 시계 목록 또는 데이터베이스에 대한 검색됩니다. 이 기능은 보안 기관이 무기 및 동료를 식별하는 데 대한 감시 영상을 분석하는 게시물 인시적 조사에서 입증 된 비유가 있습니다.

법 집행 효율은 기존 기록에 대한 자동화 일치하는 식별 및 사례 해상도를 가속화합니다. 수동으로 눈으로 얼굴을 검토하고, 조사자는 감시 비디오의 광대한 아카이브를 통해 신속하게 검색하는 얼굴 인식을 사용할 수 있으며, 의심스러운 것으로 식별하고 여러 위치와 시간 동안 운동을 추적 할 수 있습니다.

미국 군은 또한 위조행위 운영에 있는 얼굴 인식의 전략적인 가치를 인식했습니다. 미국 특별 운영 명령 (USSOCOM)는 그것의 ID 정보와 악용 기능의 뜻깊은 확장을 위한 지상 일을 놓고, 미션 도중 특별한 가동 힘 수집, 분석 및 악용 ID 관련 자료가 수집하는 방법, 분석하는 방법, 및 미션 도중 5개의 주요 기술 지역으로 통찰력을 찾아내는 방법, 얼굴 인식, ID 스피커 및 음성, 어울리는, 완전한 분석 및 급속한 분석 체계 및 AIFloitical 분석 및 AIFloitical 분석.

Terrorism 예방에 대한 작업 이점

ID의 속도와 가늠자

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이 기능은 특히 각 두 번째 카운트가 있는 시간 감지 상황에서 중요합니다. 인텔리전스 기관은 임박한 위협에 대한 정보를 수신할 때, 얼굴 인식 시스템은 전체 도시 전역의 감시 네트워크를 스캔하기 위해 신속하게 배포 될 수 있으며, 잠재적으로 시간 또는 일 이내에 의심스러운 위치를 파악합니다.

향상된 감시 능력

생체 인식, 딥러닝 알고리즘 및 빅 데이터 분석을 통해 인텔리전스 작업의 정확도와 효율성이 향상되고 기존의 모니터링 작업이 앞으로의 보고 및 방어적인 싸움이됩니다. 얼굴 인식은 주로 포스트-인시리얼 조사를 위해 사용되는 민감 도구에서 감시를 변화시켜 그들이 발생하기 전에 공격을 방지 할 수 있습니다.

이 기술은 보안 기관이 격리 된 관측 지점보다 통합 된 시스템으로 기능을 갖춘 감시 카메라의 포괄적인 네트워크를 만들 수 있습니다. 관심의 사람이 한 위치에서 감지되면 시스템은 네트워크 전체에 걸쳐 자신의 움직임을 추적 할 수 있으며, 자신의 활동 및 협회에 대한 실시간 인텔리전스 보안 인력을 제공합니다. 이 기능은 테러 네트워크에 대한 이해와 이전에 알려지지 않은 회원을 식별하는 데 사용할 수 있습니다.

또한 얼굴 인식 시스템은 인간주의와 피로의 제한 없이 지속적으로 작동할 수 있습니다. 인간 운영자는 낮은 활동의 긴 이동 또는 기간 동안 중요한 세부 사항을 놓을 수 있지만 자동화 시스템은 일관성있는 vigilance를 유지하며 잠재적 인 위협이 비난되지 않도록 보장합니다.

Deterrence 효력

얼굴 인식 시스템의 존재는 테러 행위에 강력한 세속 역할을 할 수 있습니다. 잠재적 인 공격자는 그들의 얼굴이 정교한 생체 인식 시스템에 의해 캡처되고 분석 될 수 있음을 알고, 그들은 식별과 중독의 위험이 크게 더 높은 직면. 이 인식은 계획 프로세스를 혼란시킬 수, 덜 효과적인 전술을 채택하는 힘 테러리스트, 또는 신중한 공격 altogether.

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Resource 최적화

포괄적인 분석 기술로, 포괄적인 분석 및 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석, 분석,

이 최적화는 특히 현대 보안 문제의 규모를 중요하게 합니다. 도시 지역에 걸쳐 생성된 감시 영상의 수천을 통과하는 여행자의 수백만을 통해, 그것은 수동으로 모든 정보를 검토하는 것은 불가능할 것입니다. 얼굴 인식 시스템은 데이터의 광대한 양을 자동으로 처리할 수 있으며, 인간주의를 필요로 하는 작은 분수만 기인합니다.

긴 도전과 기술 제한

정확도와 틈새 긍정적인

얼굴 인식 기술에 중요한 진보에도 불구하고 정확도는 오류의 결과로 심각 할 수 있는 비판적 인 응용 분야에서 중요한 우려를 유지한다. 얼굴 인식 방법은 기술 결함과 약점으로 식별되었지만 약점을 최소화하기 위해 사용 될 수있다. 이러한 제한은 기술 책임을 지고 효과적으로 배포하는 데 필수적입니다.

일반적으로 얼굴 인식 프로세스를 상당히 수행 할 수 있지만, 이러한 활동은 여전히 매우 통제 된 조건 하에서 캡처 한 사진이 아닌 기술 시스템에 매우 도전, 시스템은 개인 식별 또는 사진에서 자신의 얼굴을 감지 할 수 있으며, 카메라 각도, 조명, 얼굴 표현 및 기타와 같은 환경 요인이 가능한 최대 범위로 제어 될 때 가장 잘 작동한다.

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NIST는 최근 FRT의 비스듬한 테스트에 초점을 맞추고 있으며, 특히 false 긍정적 인 비율을 강조합니다. 즉, 알고리즘이 한 사람의 이미지를 잘못 인식하고 결과를 나타내는 주파수는 "파괴적인 인구 통계, 잘못된 긍정적 인 비율은 종종 10 ~ 100 배 이상의 요인에 따라 사용되며, 이러한 알고리즘이 사용중인 경우. 다른 시스템의 오류율에 대한 이러한 변화는 엄격한 테스트 및 검증의 중요성을 강조합니다. 높은 보안 응용 프로그램에 배치하기 전에.

Demographic Bias와 알고리즘 공정성

얼굴 인식 기술을 직면 하는 가장 심각한 문제 중 하나는 특정 인구 통계 그룹에 정확 하 게 수행 하는 시스템의 추세입니다. 3 상업적으로 출시 된 얼굴 분석 프로그램 주요 기술 회사에서 두 피부 유형과 성별 분노를 보여, 그리고 연구자의 실험에서, 빛 피부가 남자의 성별을 결정 하는 세 프로그램 오류율은 결코 더 악화 되지 않았다 0.8 %, 하지만 어두운 피부가 여성, 하지만, 오류율 풍선 - 20 % 이상에서 2 % 이상.

빛이 벗겨진 남성의 오류율은 0.8 %이며, MIT Media Lab에 의해 출판 된 Joy Buolamwini 및 Timnit Gebru의 2018 연구에 따르면, 어두운 피부가 달린 여성을위한 34.7%와 비교되었습니다. 정확도 비율의 극적 인 불투명은 얼굴 인식이 보안 및 법 집행 상황에 사용될 때 법의 공정 및 동등한 치료에 대한 심각한 우려를 제기합니다.

피부톤은 가벼운 피부톤과 더불어 검증 정확도에 크게 영향을 미칩니다. 또한, 가벼운 피부톤은 지속적으로 중첩 톤을 형성합니다. 연구는 남성이 여성 주제보다 더 나은 인식 정확도를 달성한 것으로 나타났습니다. 메이크업에 의한 얼굴 외관의 긴 머리카락과 변화와 같은 발족에 영향을 미칩니다.

8 월 2023에서 블랙 여성은 파괴 경찰관이 자주 측정 한 얼굴 인식 소프트웨어를 사용하여 체포 된 후 디트로이트 경찰 부서를 소장했으며이 문제는 비 백색 사람들을위한 거짓 - 긍정적 인 비율을 생성하는 경향이있는 얼굴 인식 소프트웨어에서 전등됩니다. 이러한 사건은 알고리즘 bias의 실제 결과를 보여 주며 더 많은 평등 얼굴 인식 시스템을 긴급한 필요성을 강조합니다.

NIST는 추가적으로 East Asian, Native American, American Indian, Alaskan Indian 및 Pacific Islanders faces에 온 biased 결과를 발견했습니다. 여러 인구 통계 그룹에 걸쳐 이러한 biases의 침투는 특정 인구 또는 알고리즘에 격리 된 것보다 시스템화된다는 것을 제안합니다.

Bias의 뿌리 원인

얼굴 인식 기술은 얼굴 이미지의 다량 데이터 세트에 훈련된 진보된 인공 지능 (AI) 모형에 정확도 감사에서 중대한 strides를, 그러나 이 자료 세트는 수시로 인종, 민족성, 성별 및 다른 인구 통계 종류의 기간에 다양성을 부족합니다, 얼굴 인식 체계가 훈련 자료에서 그룹 ubiquitous와 비교된 underrepresented 인구 통계 그룹에 더 나쁜 실행하는 것을 일으키는 원인이 되는.

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이 문제의 대부분은 불균형 데이터셋에 대한 대부분을 나타냅니다. 그러나 문제는 간단한 표현보다 연장됩니다. 데이터셋이 다양한 얼굴, 조명 조건, 카메라 품질 및 이미지 해상도와 같은 다른 요인이 어두운 피부 톤과 사람들을위한 이미지의 품질에 영향을 미칠 수 있습니다. 더 복잡한 정확도 문제.

Efforts 에 Mitigate Bias

연구자 및 기술 회사는 bias 문제의 심각성을 인식하고 솔루션에 적극적으로 종사하고 있습니다. 2018에서 Microsoft는 상업적으로 사용할 수 있는 FRT가 경주와 성별 범주에 걸쳐 성능을 향상시키기 위해 업데이트가 완료되었으며 기계 학습 알고리즘을 훈련하고 더 큰 정확성을 위해 얼굴 클래스터를 개선하여 회사가 20 배 더 낮은 오류율과 여성을위한 9 배 더 낮은 오류율에 따라 이러한 개선이 이루어졌습니다.

연구자들은 3 개의 얼굴 인식 모델을 사전 훈련했습니다. ArcFace, AdaFace 및 ElasticFace - 대형 균형 잡힌 합성 데이터 세트에서 생성 된 결과, 기존의 불균형 데이터 세트에 훈련 된 모델과 비교하여 전반적인 정확성을 높일뿐만 아니라, 또한 현명한 소수성에 대한 가난한 성능을 보여주는 기존 모델에 비해 모든 인종 그룹에 대한보다 더 많은 평등 정확도를 보여주는 트레이드 모델과 함께 인구 통계적 인 바이스를 크게 감소시킵니다.

FairFace 데이터 세트에서 정확도는 92.58%에서 96.47%로 향상되었으며, Bias (DoB)의 정도는 3.86에서 1.16로 감소했으며, 약 70%의 감소를 나타내며, 상당한 성능이 예상되는 그룹을 위해 관찰되었으며, 80.2%에서 90.86%까지 검은 여성에 대한 정확도가 향상되었습니다. 이미 잘 대표되는 그룹에 대한 강력한 성능을 유지하면서.

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개인정보 수집 및 이용

대량 감시 및 개인 정보 보호 권리

가장 강력한 것은 어두운 측면을 가지고 있으며 FRT는 예외가 아니며 프라이버시, 윤리 및 전반적인 사회 영향에 대한 심각한 문제와 우려를 제기합니다. 반대 목적으로 얼굴 인식 기술의 배포는 보안 및 개인 정보 보호의 균형을 위해 강렬한 논쟁을 갖게되었으며 비판은 넓은 감시 위협을 위협하는 기본 시민 자유를 유발합니다.

법률, 윤리 및 대량 감시의 주위에 개인 정보 보호 문제는 데이터베이스에 대한 잘못, 사기, 그리고 bias에 대한 우려가 있습니다. 지식이나 동의없이 공공 공간에서 개인의 움직임을 추적하는 능력은 현대 사회의 개인 정보 보호의 본질에 대한 확산 질문을 제기하고 정부의 감시 전력의 적절한 한계.

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이러한 금지를 위해 앞으로 놓은 이유는 FRTs가 혜택을 유발하는 pervasive bias에서 고통 받고 위험 그룹 사이에서 부유하게 분배되는 데있어 주체는 illegitimate 목적을 위해 이러한 기술을 적극적으로 사용할 것이며, FRTs의 존재는 우리의 행동 (즉, 사람들이 감시의 두려움을 위해 스스로 검열을 유발합니다). 이 식히는 효과는 입증 된, 정치 또는 다른 공공의 다른 장소와 관련하여 사람들의 차별적 참여를 유발할 수 있습니다.

규제 응답 및 금지

샌프란시스코는 2019 년 샌프란시스코는 얼굴 인식 기술을 금지하기 위해 최초의 미국 도시가되었으며, 특히 경찰 및 기타 기관에 의해 사용을 평가하고, 그 이후로 여러 다른 미국 도시는 보스턴의 도시 협의회가 명시적으로 하나의 특정 문제를 강조하면서 자신의 유사한 FRT 금지를 구현했습니다. 이러한 금지는 학대에 대한 기술 잠재력을 반영하고 정확성과 공정성을 입증하는 데 도움이되는 문제를 보여줍니다.

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유럽 연합 (EU)은 평화로운 시험의 상황에 대한 얼굴 인식 기술의 사용을 통해 더 포괄적 인 접근 방식을 취하고 인간의 권리 보호를 위해 대량 감시 관행과 침입의 위험을 높이는. 유럽 규제는 심각한 범죄 또는 임박한 위협을 포함하는 좁은 정의 상황에서 완전한 금지를 위해 일부 옹호와 함께 공공 공간의 얼굴 인식의 사용에 엄격한 제한을 제안했다.

보안 및 자유

국가가 테러를 반대하는 힘이 증가하기 위해이 기술을 사용할 수 있다면,이 힘은 남용과 냉한 행동이 발생하지 않는 것과 같은 제약이 있으며, 국가는 사람들이하지 않는 장소에 사용되는 FRT를 허용하는 기관 제약 제약을 만들 필요가있다 (그리고) 개인 정보의 합리적인 기대를 즐길 수 (예 : 공항, 국경 교차).

FRT를 장착한 카메라는 개인 정보 보호의 합리적인 기대를 가지고 있어야하는 장소에 surveilled되지 않은 공공을 보장하기 위해 표시되어야하며 FRT는 심각한 범죄 (예 : 테러리스트)를 발견하는 데 제한되어야합니다. 이러한 제안 된 제약은 학대를 제한하고 민간 관할을 보호하면서 얼굴 인식의 보안 혜택을 보존하는 시도를 나타냅니다.

FRT는 대변인 비소의 강력한 도구로, 이전에 불타일 수없는 보안 조치를 가능하게하지만, 이것은 그것의 명확한 이익과 관련된 중요한 윤리적 고려 사이에 매우 악화적 인 균형을 요구하는 기술이며 현재는 FRT의 명확한 혜택과 충만하지 않은 경우, 개인 정보 보호 및 윤리적 무결성에 대한 충분한 양의 FRT의 명확한 혜택의 호의에서 균형을 찢어질 수 있습니다.

법률 및 윤리적 프레임 워크

헌법 및 인권 고려

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컴퓨터 과학자는 FRT의 법 집행 사용에 대한 우려를 표현했다 범죄 의심을 식별, 이러한 소프트웨어가 의심을 식별하는 데 사용되는 가능성이 매우 가능성이, 따라서, 다른 작업에 대한 입력으로 사용되는 얼굴 인식 알고리즘의 출력에 오류는 심각한 결과를 가질 수 있습니다, 누군가가 보안 비디오 영상 영상 영상 영상 영상 영상 영상 영상 영상 분석의 침투의 심각성 손상을 기반으로 범죄의 잘못적 가속 될 수 있었다.

투명성 및 책임

AI 얼굴 인식 기술의 사용은 인권과 기본 자유와 호환된다는 것을 보증하기 위해 강한 규칙, 국제 협력 및 투명한 지배구조를 권장합니다. 얼굴 인식 시스템 작업, 정확도 비율 및 그 제한에 대한 투명성은 공공의 신뢰와 민주적 책임에 필수적입니다.

포괄적인 법률을 수립하여 얼굴 인식 기술 사용에 대한 명확한 및 종합적인 관계를 구축하고, 국가 프레임 워크와 글로벌 표준을 정렬하여 일관성을 보장하고, FRT 시스템의 최종 정기 감사를 윤리 지침 준수를 보장하기 위해. 일반 감사는 심각한 해를 이끌어내는 것이기 전에 정확성 또는 바이아와 문제를 식별 할 수 있으며, 명확한 법적 프레임 워크는 기술에 적합한 용도에 대한 보안 기관에 대한 지침을 제공합니다.

위험은 AI 또는 특정 플랫폼에서 금지하는 사용의 박리로 이어질 수 없습니다. 그러나, 그들은 정부가 AI / ML 도구에 대한 더 나은 디자인을 요구하기 위해 더 나은 설계를 요구하고 더 나은 데이터를 취득하고 위험을 제한하고 가능한 한 빨리 노출하는 엄청난 테스트 메커니즘을 만들고, 이 문제를 해결함으로써 설명 가능한 AI 표준 및 투명성 정책을 지원하는 방법, 그리고 모든 행동 시스템에 대한 관대적 인 통찰력을 제공하는 것이 좋습니다.

데이터 보호 및 유지

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데이터 보유에 대한 질문은 특히 중요합니다. 얼마나 얼굴 인식 데이터가 저장되어야합니까? 누가 액세스해야합니까? 어떤 상황에서 다른 기관이나 국가와 공유 할 수 있습니까? 이러한 질문은 많은 관할권에 대한 명확한 답변이 부족하며 얼굴 배포 인식의 장기적인 의미에 대한 불확실성을 창출합니다.

데이터 침해의 위험도 중요합니다. 수백만 명의 사람들이 얼굴 인식 데이터를 포함하는 데이터베이스는 해커, 외국 정보 서비스 또는 범죄 조직에 대한 매력적인 대상이 될 것입니다. 이러한 데이터가 손상된 경우, 그것은 식별 도난, 스토킹, 또는 다른 악성 목적으로 사용될 수 있습니다. 몇 년 또는 수십 년 동안 지속될 수있는 결과.

국제 관점 및 배포

글로벌 Adoption 패턴

법 집행 : 얼굴 인식은 현재 전 세계적으로 가장 널리 채택 된 AI 감시 기술로 순위를 매겨 64% 채택률, 스마트 시티 플랫폼과 스마트 policing 이니셔티브를 능가. 이 넓은 채택은 보안에 대한 기술의 인식 가치를 반영하고 다른 국가로 촬영 한 다양한 규제 접근 방식을 반영합니다.

국가는 다른 보안 위협을 직면하고 개인 정보 보호 및 감시를 향한 다른 문화적 태도가 있으며, 얼굴 인식이 배포되는 방법에 대한 중요한 변화에 대한 주도권을 가지고 있습니다. 일부 국가는 기술이 열렬히 구현되어 최소한의 제한으로 공공 공간에서 광범위하게 배치되었습니다. 다른 사람들은 특정 높은 보안 상황에 대한 사용을 제한하거나 엄격한 감독 요구 사항을 무시하는 더 많은주의 접근 방식을 취했습니다.

Furl et al. (2002)는 FRT 개발 및 Western 국가에서 사용 된 것을 발견했습니다. Caucasian Face Image는 동아시아 국가 출신 인 FRT 알고리즘은 동아시아 얼굴 이미지를보다 정확했습니다. 이 발견은 배포 될 인구의 다양한 데이터 세트 대표에 훈련되는 얼굴 인식 시스템을 개발하는 중요성을 강조합니다.

국제 협력 및 표준

테러는 효과적으로 전투에 국제 협력을 필요로하는 다국적 위협입니다. 얼굴 인식 기술은 알려진 또는 의심스러운 테러리스트에 대한 정보를 공유하고 감시 노력 조정하는 국가를 가능하게함으로써이 협력을 촉진 할 수 있습니다. 그러나,이 국제 차원은 또한 데이터 공유, 개인 정보 보호 및 인권에 대한 복잡한 질문을 제기합니다.

다른 국가는 개인 정보 보호, 데이터 보유 및 공정에 대한 다른 법적 표준이 있습니다. 얼굴 인식 데이터가 국경을 통해 공유되면 수집 된 국가보다 수신 국가에서 더 적은 엄격한 보호에 적용 될 수 있습니다. 이 때문에 엄격한 개인 정보 보호 보호 보호에 의해 수집 된 데이터가 약한 보호가 외국 정부에 의해 잘못 될 수 있음을 위험합니다.

Interpol과 같은 국제기구는 위조 테러에 대한 얼굴 인식의 교차 국경 사용을 촉진하기 위해 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 개인 정보 보호, 인권 및 국가 간권에 대한 우려에 대한 정보 공유의 보안 혜택을 균형 잡힌 복잡한 법률 및 정치 지형을 탐색해야합니다. 위조 테러에 대한 얼굴 인식의 책임있는 사용을위한 국제 표준 및 협약을 개발하는 것은 지속적인 도전을 유지.

공개 Perception 및 신뢰

Factors Influencing 공공 수용

FRT의 Advocates는 공공 안전, 범죄 예방, 위조 방지 및 위조 방지에 잠재적 인 잠재력을 강조하고 FRT는 법 집행 기관 및 조직이 의심스러운 것으로 식별하고 귀중한 자산 또는 취약 인구가 현재 보호 된 지역 및 공간에 대한 무단 액세스를 방지 할 수 있도록 허용하는 것을 가능하게합니다. 얼굴 인식을위한 공공 지원은 종종 공항과 같은 높은 위험 환경에 대한 보안 응용 프로그램에 대한 높은 수용과 함께 사용되는 특정 상황에 따라 다릅니다.

얼굴 인식을 배치하는 기관에 신뢰는 공공 수용에 중요한 요소입니다. 사람들이 보안 기관이 기술을 책임감있게 사용하고 적절한 감독을 사용하여 배포를 수락 할 가능성이 더 높습니다. 신뢰가 과거 학대에 낮을 때, 투명성의 부족, 또는 bias-public Yak에 대한 우려가 더 강할 경향이 있습니다.

FRT의 성공적인 광범위한 채택은 속도와 정확도뿐만 아니라, 또한 대중의 신뢰에 힘 얼굴 인식 장치, 그리고 그 신뢰는 racial bias의 예를하면서 빌드하는 것이 어려울 것입니다. 그리고 거짓 긍정적 인 결과 소프트웨어의 전체 정확도 및 기능에서 만들어진 년 개선을 통해 계속됩니다.

공공의 편의성

촉촉한 사고와 구조의 신뢰를 촉촉촉하기 위한 공적 참여. 의미있는 공적 참여는 단순히 얼굴 인식 배포에 대한 사람들에게 더 많은 것을 요구합니다. 그것은 기술의 혜택, 위험 및 적절한 제한에 대한 정품 대화를 만드는 방법을 의미합니다.

시스템 성능에 대한 투명성은 건물 신뢰에 필수적입니다. 보안 기관은 인구 통계 그룹, 거짓 긍정적 인 비율로 고장을 포함하여, 공개적으로 보고 정확도 비율을, 기술이 사용 및 과세를 어떻게 사용하는지에 대한 정보. 이 투명성은 보안 혜택이 개인 정보 보호 비용을 정당화하고 기술이 상당히 사용되는지 여부에 대한 정보를 알려줍니다.

문제 발생 시 발생할 수 있는 회계성을 민주화하는 것은 중요합니다. 얼굴 인식 시스템은 잘못된 감쇠 또는 기타 해충으로 이어질 때, 기관은 이러한 실패를 인정해야하며 피해를 보상하고, 재발을 방지하기 위해 콘크리트 단계를 수행해야합니다. 문제의 패턴 또는 방어 책임은 기술에 대한 공적 신뢰와 연료 야당을 무시할 것입니다.

미래 개발 및 Emerging Technologies

정확도 및 기능 향상

최근 몇 년 동안, 고급 건축과 레이어와 매개 변수의 증가와 함께, FR 모델은 복잡한 얼굴 표현을 배우기 위해 자신의 능력에 실질적으로 개선을 얻고, 이러한 더 깊은 아키텍처, 종종 수백만의 매개 변수와 백 층을 통해 경쟁, 크게 향상 FR 시스템의 능력을 향상 시켰습니다 도전 시나리오를 통해, 더 높은 전반적인 인식 성능 (또한 감소된 편견), 그리고 더 큰 가용성, 더 많은 다양한 데이터 세트는 더 나은 데이터 학습에 기여 (적합한), 이러한 반복적 인 의미와 같은 다양한 변화와 같은 다양한 변화에 대한 개선을 가지고.

이 다중 생물 측정법은, 아이리스 스캐닝, 가이트 분석, 음성 인식 및 다른 기술과 얼굴 인식을 결합하는 다중 생물 측정법을 통합할 것입니다. 이 다중 접근법은 단일 시스템에서 오류의 영향을 줄이기 위해 여러 생체 측정 서명을 교차하는하여 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 또한, 이식 또는 변경하여 테러 행위에 대한 테러리스트에 대한 더 어려운 수 있습니다.

이 시스템은 특히 딥러닝과 신경망에서 얼굴 인식 시스템을 달성할 수 있는 경계를 밀어주는 데 계속됩니다. 이 시스템은 저소음 조명, 부분적 오클래스 또는 극한 각도와 같은 도전적인 조건에서 얼굴 인식에 더 잘 어울립니다. 또한, 여러 카메라에서 고해상도 비디오 스트림의 실시간 분석도 가능합니다.

다른 지능 시스템과의 통합

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예를 들어, 얼굴 인식은 공항에 관심을 식별 할 수 있으며 여행 패턴, 금융 거래, 커뮤니케이션 및 알려진 동료의 추가 스루티를 트리거 할 수 있습니다. 이 통합 접근 방식은 보안 기관이 잠재적 인 위협의 더 완벽한 그림을 구축하고 응답하는 방법에 대한 더 많은 정보를 결정 할 수 있습니다.

이 통합은 개인 정보 보호 문제를 증폭합니다. 다른 소스에서 광범위한 데이터와 얼굴 인식을 결합하는 시스템은 사실상 모든 사람들의 삶의 측면을 모니터링하는 데 사용될 수있는 비례없는 감시 기능을 만듭니다. 이러한 강력한 시스템은 합법적 인 보안 목적으로만 사용되며 적절한 감독은 정책 제작자에게 중요한 도전이 될 것입니다.

침수 대책과 팔 경주

얼굴 인식 기술은 대변에 더 많은 동등이 되고, 전사는 증발에 대책을 개발하고 있습니다. 이 범위는 마스크 또는 선글라스를 착용하는 간단한 기술에서 얼굴 인식 알고리즘을 자신감을 갖도록 설계된 adversarial 메이크업 패턴과 같은 정교한 접근법을 통해 또는 소문 기술을 사용하여 거짓 식별을 만듭니다.

이 혁신적인 기술 팔 경주를 만들어, 보안 기관과 함께 얼굴 인식 시스템을 개선하고 테러리스트와 다른 모험은 패배하는 새로운 방법을 개발합니다. 반대의 얼굴 인식의 효과는 기술의 의도적 능력에 따라 달라집니다, 하지만 얼마나 잘 진화하는 침전 기술에 적응할 수 있습니다.

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최고의 연습 및 권고

기술 표준 및 테스트

NIST의 지속적인 얼굴 인식 Vendor 테스트 (FRVTs)는 2017 년부터 400 개의 얼굴 인식 알고리즘을 평가했으며 모든 참여 개발자의 전체 정확도 등급에 대한 통찰력을 제공합니다. 배포하기 전에 얼굴 인식 시스템의 엄격한 독립적 인 테스트는 정확도와 공정성을 위해 최소 표준을 충족하는 데 필수적입니다.

테스트는 시스템 성능에 어떤 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 수준을 나타내야 합니다. 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 수준을 보여주는 체계는 이 문제가 정정될 때까지 배치되어야 합니다. 테스트는 또한 통제한 실험실 환경에서 실제적인 가동 조건 하에서 성과를 평가해야 합니다.

배포가 똑같이 중요 한 후의 Ongoing 모니터링 및 평가. 시스템 성능은 알고리즘 나이 또는 인구가 모니터 된 변경으로 시간을 초과할 수 있습니다. 일반 감사는 신중한 문제를 식별하고 시스템 운영 생활 전반에 걸쳐 성능 표준을 충족하도록 보장 할 수 있습니다.

운영 가이드라인

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통찰력과 책임 메커니즘

수많은 감독 메커니즘은 얼굴 인식 기술이 적절하게 사용되며 학대가 식별되고 수정된다는 것을 보장하기 위해 필수적입니다. 이 감독은 보안 기관 및 외부 감독 내에서 보안 기관 및 개인 정보 보호위원회, 법적위원회 또는 사법적 검토와 같은 독립적 인 기관에 두 개의 내부 메커니즘을 포함합니다.

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외부 oversight 몸은 권위와 리소스가 있어야 합니다. 얼굴 인식 프로그램의 의미 있는 리뷰를 수행. 이것은 시스템 작업, 성능 데이터 및 운영 로그에 대한 기술 정보에 대한 액세스를 포함합니다. Oversight 몸은 법적 또는 윤리적 기준을 위반하는 프로그램 변경을 준수하는 전력을해야합니다.

사례 연구 및 실제 응용

공항 및 국경 보안 구현

공항과 국경 교차점은 현저하고 가장 광대한 채택자 중 하나가 위조 목적으로 얼굴 인식 기술의 발전을 이루었습니다. 이러한 제어 환경은 얼굴 인식 배포에 대한 몇 가지 이점을 제공합니다 : 여행자는 지정된 체크 포인트, 조명 및 카메라 각도를 통과해야하며, 정체 검증을위한 명확한 보안 정당화가 있습니다.

이 시스템은 모든 종류의 개인이 개인이 개인이 개인이 개인이 개인이 개인이 개인이 개인을 식별 할 수 있도록하는 것을 보장하기 위해,이 시스템은 개인이 개인이 개인이 개인이 개인을 식별 할 수 있도록하는 것을 확인하는 데 도움이되는 것을 확인하는 데 도움이되는 것을 확인하는 데 도움이되는 이민 체크 포인트에서 얼굴 인식을 구현합니다.

이 기술은 또한 얼굴 인식을 통해 자신의 정체성을 확인하는 자동화 게이트를 사용할 수있는 프로그램을 통해 신뢰할 수있는 여행객을 위해 Expedite 처리에 배포되었습니다. 이 이중 사용은 보안 및 편의성을 향상시키고 공항 상황에 대한 기술의 공개 수용에 기여했습니다.

도시 감시 네트워크

일부 도시는 보안 위협을위한 공공 공간을 모니터링하는 얼굴 인식 기능을 갖춘 카메라의 광범위한 네트워크를 배치했습니다. 이 시스템은 도시의 개인 운동을 추적 할 수 있으며 잠재적 인 대상의 감시 또는 공동-소형기와 회의를 파악하는 테러리스트를 잠재적으로 식별 할 수 있습니다.

그러나 도시 감시 네트워크는 일반 시민의 대량 감시를 위한 그들의 잠재력을 위해 중대한 논쟁을 했습니다. 이 체계는 자유로운 표식 및 협회에 식히는 효력을 창조하는 것을 주장합니다, 사람들이 그들이 추적하는 것을 알고 있는 경우에 특정 위치 또는 활동을 피할지도 모르기 때문에. 안전 이익과 개인 정보 보호 비용 사이 균형은 이 신청에서 파업하기 어렵습니다.

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이벤트 보안 및 Crowd 모니터링

정치 컨벤션, 국제 정상 회의, 또는 큰 스포츠 이벤트와 같은 주요 공공 행사는 테러리스트에 대한 매력적인 대상이며 집중적 인 보안 조치를 요구합니다. 얼굴 인식은 군중을 모니터링하고 참석자 중 잠재적 위협을 식별하기 위해 이러한 이벤트에 배포되었습니다.

이 임시 배치는 영구 감시 네트워크에 몇몇 이점을 제안합니다. 그들은 수시로 제한되고, 공공 공간의 지속적인 감시 보다는 특정한 높 강습 사건에 집중해. 그들은 큰 군중 및 높 단면도 표적을 끌기 중요한 사건과 관련된 고수준 안전 위협에 의해 다만ified 일 수 있습니다.

그러나, 이벤트 보안 응용 프로그램은 또한 우려를 제기, 특히 얼굴 인식은 정치의 시험 또는 데모를 모니터링하는 데 사용됩니다. 기술은 정치 행위를 식별하고 추적하는 데 사용될 수있다, 잠재적으로 고추 합법적 인 정치 표현. 때에 대한 명확한 가이드라인과 얼굴 인식이 대중 이벤트에서 사용될 수있는 방법 학대를 방지하기 위해 필수적입니다.

Path Forward: 보안 및 권리 강화

Responsible Use Framework 개발

의 미래에 대한 얼굴 인식은 개발 프레임 워크에 따라, 기술이 효과적으로 민간 자유를 보호하고 공정성을 보장하는 동안 합법적 인 보안 목적으로 사용 될 수 있도록. 이것은 보안 전문가, 기술자, 정책 제작자, 시민 자유 옹호자 및 공공의 지속적인 대화를 필요로한다.

이러한 프레임 워크는 명확한 원칙을 기반으로해야합니다 : 얼굴 인식은 필요한 경우만 사용되어야하며 보안 위협에 비례해야합니다. 그것은 학대에 적합한 보호로 배포되어야합니다. 그것은 의미있는 통찰력과 책임에 따라 달라질 수 있습니다. 그리고 정확도와 바이아와 함께 문제를 지속적으로 평가하고 개선해야합니다.

다른 컨텍스트는 다른 접근법을 요구할 수 있습니다. 국경 교차로에서 얼굴 인식의 사용은, 개인 정보의 명확한 보안 승인 및 제한된 기대가 있는 곳에, 공공 공간의 지속적인 감시를 위한 그것의 사용 보다는 더 허용될지도 모릅니다. Context-specific 기구는 1 크기 적합 모든 규칙 보다는 더 많은 수율 지도를 제공할 수 있습니다.

연구 및 개발 투자

NIST는 다양한 연구에 대한 연구에 대한 연구에 대한 투자를 계속하고 있습니다. NIST는 FRT의 공통 결함을 발견하고, 과학자와 직원 모두의 기술자로서, FRT를 개발하는 엔지니어는 어두운 피부 톤과 이미지 인식에 대한 소프트웨어의 결과를 개선하고, FRT의 공동 결함을 제거하고, FRT를 개발하는 엔지니어는, 그리고 그 결과에 대한 긍정적 인 데이터 분석의 결과로, 과학자 및 기술에 대한 긍정적인 결과를 줄 수 있습니다. 이러한 연구에 따르면, 이러한 연구에 대한 지속적인 투자는 수많은 연구에 대한 투자를 증가시키고, 이러한 연구에 대한 연구에 대한 투자를 증가시키는 것입니다.

연구원은 보안 혜택을 유지하면서 더 나은 개인 정보 보호 기능을 제공 할 수있는 대안 접근 방식을 탐구해야합니다. 예를 들어 행동 패턴을 분석하거나 특정 개인 식별없이 anomalies를 감지하는 시스템은 전통적인 얼굴 인식보다 적은 개인 정보 보호 침입으로 유용한 보안 정보를 제공 할 수 있습니다.

컴퓨터 과학자, 사회 과학자, 윤리자 및 법적학자를 함께 가져가는 간섭 연구는 얼굴 인식 기술에 의해 구성 된 복잡한 문제를 식별하고 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 기술 능력뿐만 아니라 사회, 윤리 및 법적 인 의미는 책임있는 개발 및 배포에 필수적입니다.

국제 협력 및 표준

, 얼굴 인식 기준과 관행에 국제 협력의 테러의 transnational 성격을 주는 것은 중요합니다. 국가는 정확도, 공정성, 개인 정보 보호에 대한 일반적인 표준을 개발해야하며, 다른 법적 전통과 문화적 가치를 존중합니다.

국제 협정은 테러에 사용되는 얼굴 인식 시스템에 대한 최소 표준을 수립 할 수 있으며 국경을 통해 공유 된 데이터는 정확성과 신뢰성을 위해 기본 요구 사항을 충족합니다. 그들은 또한 테러 위협에 대한 효과적인 협력을 가능하게하는 동안 개인 정보 보호 및 인권을 보호하는 데이터 공유를위한 프로토콜을 구축 할 수 있습니다.

국제 협력은 정치의 압박에 대한 얼굴 인식을 사용하는 권한 부여 권한을 활성화하는 데 대한 우려에 대해 균형 잡힌해야합니다. 민주주의 국가는 강한 인권 보호 및 법의 규칙을 부족 정부와 얼굴 인식 기술 또는 데이터를 공유하는 것에 대해 신중하게해야합니다. 국제 표준은 불법 목적으로 사용되는 기술을 방지하기 위해 안전 보호가 포함되어야한다.

결론 : Complex Landscape을 탐색

얼굴 인식 기술은 테러에 대한 싸움에서 강력한 도구를 나타냅니다, 식별, 감시, 그리고 몇 십년간 전에 상상할 수없는 조사를 제공. 새로운 기술은 국가가 보호되어야하는 시민에 공격을 조직하는 이전에 알려진 테러리스트의 식별을 자동화하기 위해 국가에 새로운 힘을 부여, 그리고이 작업을 효과적으로 수행 할 수있는 힘을, 테러를 반대하는 데 도움이 될 것입니다.

그러나 기술도 정확성, 바이스, 개인 정보 보호 및 시민 자유와 관련된 중요한 문제를 포즈합니다. 이 문제는 얼굴 인식 소프트웨어에 전적으로 관여하며, 비 백색 사람들을위한 거짓 - 긍정적 인 비율을 생성하는 경향이 있으며 누군가를 체포하는 데 사용되는 얼굴 인식 소프트웨어와 달리 잘못 훈련 된 CT 알고리즘은 민간인을 죽이거나, 과도한 행동을 일으킬 수 있습니다. 반대 응용 프로그램의 지분은 특히 높으며, 오류가 잘못되거나 위험한 개인을 식별 할 수 있습니다.

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이 기술은 발전하고 더 많은 수의가 될 수 있기 때문에, 생각의 지배에 대한 필요는 더 긴급하게됩니다. 얼굴 인식이 개발되고 배포되고 규제 된 방법에 대한 의사 결정은 보안과 자유의 균형을 형성합니다. 이러한 결정은 증거에 의해 알려지고 윤리적 원칙에 의해 안내되고, 인구 통계에 따라 인구 통계는 점점 더 복잡한 위협 환경에서 보안 및 자유를 유지하기위한 필수적입니다.

생체 보안 기술에 대한 자세한 내용은 ]국립 표준 및 기술 연구소의 얼굴 인식 Vendor Test Program]를 방문하십시오. 감시 기술에 대한 개인 정보 보호 고려사항에 대해 배우려면 Electronic Frontier Foundation]의 리소스를 살펴보십시오. 얼굴 인식 규정에 대한 국제 관점을 보려면 ] 유럽 의회의 AI ]]에서 작업하십시오.