360 が顔認識分野に参入。「セキュリティ」の壁をどう克服するか?

360 が顔認識分野に参入。「セキュリティ」の壁をどう克服するか?

スマートフォンや駅で顔認識技術が大規模に導入され始めており、誰もがこの新しい技術に精通しているはずです。さまざまなオンライン決済、顔スワイプによる引き出し、登録シナリオでの使用、および会議のチェックインや入場セキュリティチェックなどのシナリオでの実装により、顔認識の普及率はますます高まり、人々の日常生活に徐々に統合されています。

現在、顔認識技術は金融、交通、政府関係、セキュリティ、教育など多くの分野で広く利用されています。しかし、顔認識がますます普及するにつれて、人々はそれを歓迎する一方で、いくつかの疑問も抱いています。彼らは、生体認証情報が漏洩し、プライバシーとセキュリティの問題が発生することを懸念しています。この懸念には理由がないわけではない。

顔認識技術は、人体本来の生理学的特性を利用して個人を識別するものですが、測定が容易、独占性、生涯にわたる安定性、自然さ、目立たないなどの特徴があります。しかし、この情報は収集、送信、保管、利用の過程で漏洩したり、違法に使用されたりする可能性があり、個人に多大な損失をもたらします。

既知の脅威と比較すると、個人のプライバシー情報の漏洩はより予測不可能です。人々のプライベートなデータがどのように使用され、どこに行くのか、すべて不明です。データ漏洩やサイバー攻撃が発生した場合でも、個人の安全に対するセキュリティリスクはありますか?

個人情報漏洩が多発する中、顔データの漏洩を懸念する人は70%以上に上る。浙江理工大学の教授は杭州野生動物公園に入る際に顔認識技術の使用を強制され、怒って杭州野生動物公園を訴えた。そのため、顔認証技術が利便性をもたらしたとしても、個人の生体情報のセキュリティ問題が解決されなければ、より幅広い顧客からの認知と信頼を得ることは難しいでしょう。

最近、国内セキュリティ分野の大手である360が顔認識技術分野に参入し、セキュリティに重点を置き、5つの顔認識端末ハードウェア、管理ソフトウェア、スマートソリューションをリリースしました。同社のプロジェクトリーダーは、現在市場に出回っている顔認識製品の多くは「裸の」状態にあり、技術的なセキュリティや個人のプライバシーのセキュリティなどの問題を真剣に受け止めるべきだと考えている。

現在、顔認識技術の開発に対して各国政府は異なる姿勢を示しています。対照的に、東洋諸国は顔認識技術の応用と顔認識産業の発展に積極的である一方、西洋諸国の多く、特に一部の都市は顔認識技術に対して依然として懐疑的であり、さまざまな形で抵抗している。

たとえば、米国の多くの都市では顔認識技術の使用を禁止する法律が制定されています。例えば、サンフランシスコは政府機関に顔認識システムを使用しないよう明確に要求しており、米国の他の多くの都市もそれに倣っている。このような状況になっている理由は、情報セキュリティが一つの側面であり、プライバシーへの懸念も重要な理由となっているからです。

コストの制約により、一部の企業や事業体は低コストで欠陥のある技術を採用しており、犯罪者が簡単に解読して個人のプライバシーを盗む可能性があります。顔認識記録は個人の居場所を暴露し、個人情報の違法収集や過剰な収集につながり、営利目的の転売などの違法行為につながることもあります。さらに、顔認識技術を使ったカメラは容疑者の追跡に役立つことは確かだが、ある程度、監視されている一般人の不快感を深めることにもなる。

特に一部の西洋諸国の人々は、生活習慣や社会環境の違いから、監視下で生活しているかどうか、プライバシーが保護されているかどうかについてより懸念を抱いています。これらの人々は、「監視される」ことや「プライバシーが侵害される」ことへの懸念から、顔認識技術に抵抗する考えを持つだろう。

したがって、国民の生体情報セキュリティとプライバシーセキュリティの保護を強化し、すべての人の「不安感」を軽減するためには、ネットワークセキュリティとデータ保護規制を継続的に改善し、個人情報やその他のデータの収集、保管、使用の管理をさらに精緻化する必要があります。顔認識に関する完全な法的システムの監督の下でのみ、人々はさらなる安心感を得ることができ、この業界は持続可能な発展を達成することができます。

<<:  2020 年以降のソフトウェア開発のトレンド

>>:  人工知能はこれからどのように発展していくのでしょうか?

ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

...

ブラックテクノロジー界の「魏英洛」は人の表情を読むのが得意

[51CTO.comよりオリジナル記事] 今ではAIでも人の表情を読んだり、心を理解したり、感情を分...

...

自動運転のためのエンドツーエンドの計画方法の概要

この記事は、Heart of Autonomous Driving の公開アカウントから許可を得て転...

...

ディープラーニングを使用した音声分類のエンドツーエンドの例と説明

サウンド分類は、オーディオのディープラーニングで最も広く使用されている方法の 1 つです。音を分類し...

わかりやすい言葉で解説:人工知能(AI)とは何か?小学生でもわかる

昨今、人工知能(AI)という言葉は至るところで聞かれます。科学技術革新を支援する国や地方政府の政策か...

生体認証に関する最大の誤解は何ですか?

セキュリティ分野で広く使用されている技術の中で、生体認証技術のプライバシー問題が最も懸念されています...

2021年11月のドローン業界の最新動向を3分で振り返る

現在、人工知能や5Gなどの技術の助けを借りて、我が国のドローン開発は急速な成長の軌道に乗っています。...

...

...

D2C フロントエンド インテリジェンスは「がん」か「特効薬」か?

フロントエンド インテリジェンスには、その名前が示すように、「フロントエンド」と「インテリジェンス」...

...

mPLUG-Damo アカデミー オープンソース マルチモーダル対話モデル技術とアプリケーション分析

大規模な純粋テキストモデルが増加しており、マルチモーダル分野ではマルチモーダル対話の大規模モデルも登...