AI 감시 시스템에 대응하는 Adversarial Fashion의 발전
Adversarial Fashion Confronts Surveillance Norms
AI 기반 카메라가 얼굴이나 차량 번호판을 식별하는 기능을 갖추고 있지만, 개인정보 보호 문제로 인해 반발이 커지고 있다. DeFlock 프로젝트는 자동 번호판 인식기(ALPR)에 대한 인식을 높이기 위해 이들을 지도화하고 있으며, 일부는 ALPR을 파손하기도 한다. Bill Swearingen은 2025년부터 YOLO 객체 탐지 프레임워크를 대상으로 한 파이썬 기반 퍼저를 개발하고, 이를 통해 생성된 다양한 적대적 패턴을 DEF CON에서 발표했다. Cap_able과 Urban Privacy는 각각 컴퓨터 비전 시스템을 방해하는 의류를 판매하고 있으며, Cap_able은 자카드 니트 원단에 독특한 패턴을 엮어 착용자를 동물이나 물체로 분류하게 만든다. Urban Privacy는 OpenCV 알고리즘을 기반으로 한 얼굴 인식 시스템을 혼란시키기 위한 컬렉션을 출시했다.
Bill Swearingen이 개발한 적대적 패턴은 11개의 객체 탐지 모델에서 효과를 검증받아, 개인정보 보호를 위한 새로운 접근 방식을 제시한다.
원문 출처
IEEE Spectrum — AI