얼굴 인식 기술의 보급으로 많은 사람들이 의심을 품게 되었다. 얼굴 인식은 정보 유출을 초래할 수 있습니까?
얼굴 인식 기술은 얼굴 이미지 수집, 얼굴 위치 지정, 얼굴 인식 사전 처리, 신원 확인, 신원 검색 등 다양한 관련 기술을 포함한 얼굴 인식 시스템의 일종입니다. 하지만 현재 일부 기술은 아직 성숙하지 않아 인종차별, 성차별 등 많은 문제들이 쏟아져 나오고 있다. 한 연구는 다른 인종과 성별의 얼굴을 인식하는 얼굴 인식 기술의 효과를 측정했다. 그 결과 피부색이 어두울수록 인식률이 낮은 것으로 나타났다. 검은 피부 여성을 식별할 때 오류율은 거의 35% 에 이른다. 또 다른 연구에 따르면 널리 사용되는 얼굴 인식 데이터 세트에서 이미지의 75% 이상이 남성이고 이미지의 80% 이상이 백인이다.
첫째, 기술 혁신과 개선이 중요합니다. 기술 혁신을 장려하고 지원해야 데이터 전송, 저장 및 처리 문제를 해결하고 해커의 공격을 방지하며 데이터 유출을 방지하고 안전한 생태 환경을 구축할 수 있습니다. 얼굴 인식 네트워크 및 정보 보안 법률 및 규정을 개선하고, 한편으로는 시장 접근을 엄격히 하고, 위조품과 위조품을 단호히 단속한다. 한편, 개인의 프라이버시 보호를 강화하고, 개인 이미지 데이터의 사용을 규범화해야 하며, 불법 횡령과 판매를 해서는 안 되며, 타인의 권리를 침해해서는 안 된다. 얼굴 인식 기술은 빠른 착지에서 여러 분야에 응용하는 우물 스프레이 발전을 거쳤다. 지금 차를 몰고 얼굴을 닦고, 돈을 내고, 얼굴을 닦고, 자동으로 돈을 인출하고, 심지어 공중화장실에서 종이를 들고 얼굴을 닦고 있습니까?
첫째, 얼굴 인식은 지문 인식과 관련하여 강제성이 없으며 지문 인식은 지문 정보를 수집해야 합니다. 수험생이 자발적으로 어떤 정보도 제공할 필요가 없다. 네가 얼굴을 드러내기만 하면 무심코 너를 알아볼 수 있다. 그래서 얼굴 인식은 편리함과 은폐성에 있어서 더 유리하다. 인터넷 환경에서 얼굴 인식과 지문 인식 모두 바이오메트릭 인증을 채택하면 모든 바이오메트릭 데이터가 컴퓨터에 들어오자마자 컴퓨터 코드로 변환되는 특징 데이터베이스가 있습니다. 코드라면 가로채고, 재생하고, 재구성할 수 있습니다. 서버에는 많은 수의 사용자 특성 데이터베이스가 저장되어 있습니다. 일단 특성 라이브러리가 해커나 불법분자에 의해 획득되면 결과는 돌이킬 수 없을 것이다. 결국 비밀번호를 잃어버리면 고칠 수 있지만 생물 정보는 업데이트할 수 없다. 일단 알려지면, 두 번째 얼굴을 바꿀 수 없다!
사실 이런 데이터의 보안에 가장 좋은 방법은 방어가 높은 서버를 선택하는 것이다. 서버쪽 공격이 높으면 국제방어를 선택할 수 있다. 이런 방어는 해외에서 더 높은 방어를 제공할 수 있고 가격도 상대적으로 싸다. 공격이 오면 자동으로 해외 항로로 전환할 수 있다. 공격을 받지 않고 홍콩 서버를 정상적으로 사용하여 좋은 액세스 속도를 보장할 수 있다는 것이다. 공격이 올 때, 해외로 가는 것은 좀 느리지만, 더 높은 공격을 막고, 우리가 얼굴을 닦을 때의 안전위험을 보장할 수 있다.