AI 익명화(Anonymizing AI)

그럼에도 불구하고, 인공지능의 도움을 통한 영상 처리와 같은 AI 비전의 트렌디한 주제는 여전히 많은 사람들로 하여금 정보 보안에 대해 불안하게 합니다. 바로 공공장소와 같은 새로운 영역에서 점점 더 많이 사용되고 있기 때문입니다. 예를 들어, 자동차와 버스에서 운전자에게 위험 경고를 위해 카메라가 기존의 백미러를 대체하고, 신호등 시간을 조정하여, 교통 흐름을 개선할 수 있도록 카메라를 활용하여 교차로의 교통량을 분석하며, 안내 시스템을 통해 운전자에게 비어 있는 주차 공간들을 알리기 위해 주차 공간의 점유상황을 기록합니다. 그러나 사람들이 카메라를 떠올릴 때, 여전히 자신의 이미지를 모니터링하거나 저장하는 것을 생각합니다. 더욱이, 인공지능의 능력과 용도에 대한 오해와 우려가 여전히 존재합니다.

AI 비전은 데이터를 익명화합니다.

AI 기반 임베디드 비전은 카메라가 현장에서 직접 익명으로 이미지 자료를 처리하는 데 놓치고 있었던 퍼즐 조각입니다. 일반적으로 알려진 것과는 달리, AI는 알려진 이미지 자료와의 유사점이나 차이점을 분석하기 위해 방대한 양의 데이터를 저장하지 않습니다. 이미지 배경의 임의의 얼굴들이 데이터베이스에 영원히 남아있고, 이로 인하여 정보 보호 위반을 야기할 것이라는 두려움은 근거가 없습니다. 반면, 오늘날 우리가 사용하는 AI는 "약하고", 훈련된 대로만 정확하게 수행합니다. 더도 말고 덜도 말고! 신경망은 적절한 이미지 자료로 훈련되면 독특한 모양, 점, 영역 모음과 같은 이미지 내에서 특유의 반복되는 특징들을 주어진 정보와 연관시키는 것만을 학습합니다. ML 알고리즘에는 이에 대한 설명이 필요하지 않습니다. AI는 사실상 볼 수 없다고 할 수 있습니다. AI는 얼굴이 무엇인지 모른 채 얼굴들을 식별합니다. AI는 큰 그림을 보지 못하고 훈련된 사용 사례를 벗어난 복잡한 관계를 인식할 수 없습니다.

이에 비해, 오늘 의식적으로 어떤 것을 인식하는 인간은 결코 그것을 잊지 않을 것이고, 심지어 완전히 다른 맥락에서, 자신이 "학습"하거나 "저장한" 것을 항상 기억할 것입니다. AI는 이를 수행하도록 훈련되지 않았고, 성능 측면에서도 그렇게 할 수 없습니다. 따라서, AI 비전의 결과는 고도로 일반화되거나 익명화된 데이터에만 기반하여 생성됩니다. 이러한 이유로 AI 기반 이미지 프로세싱은 그 과정에서 정보 보안을 침해하지 않는 훌륭한 도구입니다.

엣지 컴퓨팅은 데이터 저장을 피합니다.

이미지 데이터도 카메라에서 직접 평가되고 결과만 전달되는 경우, 우리는 이를 "임베디드 시스템"이라 정의합니다. 이 경우, 프로세스 관련 정보는 이미지 자료를 저장하거나 전송할 필요 없이 장치에서 직접 추출되고 보안을 위해 암호화가 가능합니다. 따라서 스마트 카메라의 경우, 민감한 정보가 기기로부터 유출되는 것을 방지할 수 있으므로, 얼굴을 인지할 수 있는 사람의 손에 넘어가는 것도 방지할 수 있습니다. 따라서, 개인 정보와 관련된 정보 보호 규정 준수를 위해, 엣지 컴퓨팅은 중앙 데이터 저장을 매우 안전하게 피하는 효과적인 방법입니다.

엣지 AI는 이미 사용 가능합니다

종합하면, AI 기반 임베디드 비전 솔루션은, 스마트 시티 어플리케이션과 같이 민감한 개인 정보의 익명 처리를 실현하고 보장하기 위한 이상적인 기술 조합을 형성합니다! 또한 지능형 카메라와 더불어 적절한 장치들이 이미 시장에 출시되어 있습니다. Vision App을 통해 IDS NXT AI 카메라를 이러한 민감한 사용 사례에 쉽게 통합할 수 있습니다. 클라우드 기반 AI Vision Studio IDS lighthouse를 통해 머신 러닝 및 어플리케이션 프로그래밍에 대한 사전 지식 없이도 적합한 Vision App과 필요한 신경망을 쉽고 빠르게 생성할 수 있습니다. 그 이후에, IDS NXT 카메라는 완전히 자율적으로 작동하여 직접적인 결과를 생성하지만, 감지된 얼굴을 모자이크 처리하는 것과 같이 전송되기 전에 이미지 자료를 수정할 수도 있습니다. IDS NXT를 통해, 사용하기 쉬운 도구를 갖춘 AI 기반 이미지 프로세싱을 누구나 사용할 수 있습니다. 따라서, 엣지 AI는 보안 문제가 아닌, 완전한 익명 데이터 처리를 위한 솔루션이 될 수 있음을 누구나 확인할 수 있습니다.