애플이 실제로 사용하고있는 인공지능기반 보안기술에 대해 알아보자.

 

 

Apple은 보안 시스템에 인공지능(AI)을 적극적으로 활용하여 사용자 데이터의 프라이버시와 보호를 보장하는 여러 기술을 통합하고 있습니다. 여기에서는 Apple에서 사용하는 5가지 기술을 설명하고 실제 사용 사례 세 가지를 소개합니다.

Face ID: Face ID는 AI를 사용하여 안전한 기기 인증을 제공하는 얼굴 인식 기술입니다. 트루뎁스 카메라 시스템을 사용하여 사용자의 얼굴에 투사된 30,000개 이상의 보이지 않는 적외선 점을 분석합니다. 신경망과 머신 러닝을 사용하여 Face ID는 사용자 얼굴의 고유한 수학적 표현을 생성하고 이를 등록된 Face ID 데이터와 비교합니다. 이 기술은 암호나 지문 인식의 필요성을 대체하여 안전하고 편리한 인증을 보장합니다.

예 1: 장치 잠금 해제 - Face ID를 사용하면 장치를 바라보는 것만으로 iPhone 또는 iPad의 잠금을 해제할 수 있습니다. 얼굴 인식 기술은 사용자의 신원을 확인하고 디바이스의 콘텐츠에 대한 액세스 권한을 부여합니다.

예 2: 앱 인증 - Face ID를 사용하여 특정 앱에 대한 액세스를 인증할 수 있으므로 비밀번호나 지문을 뛰어넘는 추가적인 보안 계층을 제공할 수 있습니다. 사용자는 뱅킹 또는 비밀번호 관리자와 같은 민감한 앱에 액세스 할 때 Face ID 인증을 선택할 수 있습니다.

예 3: 보안 결제 - Face ID를 사용하면 얼굴 인식을 사용하여 Apple Pay 거래를 안전하게 승인할 수 있습니다. 사용자는 기기를 보는 것만으로 결제를 인증할 수 있으므로 PIN이나 지문에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다.

 

 

지능형 추적 방지(ITP): ITP는 사용자 개인정보 보호를 강화하고 사이트 간 추적을 방지하기 위해 Apple의 Safari 브라우저에서 사용되는 AI 기반 기술입니다. 이 기술은 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 여러 웹사이트에서 사용자 행동을 모니터링하려는 트래커를 식별하고 차단합니다. ITP는 데이터 수집을 제한함으로써 합법적인 웹사이트 기능은 허용하면서 사용자 개인정보를 보호합니다.

예 1: 추적 방지 - ITP는 광고주 및 데이터 브로커가 웹에서 사용자 활동을 추적하는 데 사용하는 타사 쿠키 및 기타 추적 메커니즘을 적극적으로 차단합니다. 이 기술은 사용자의 동의 없이 사용자의 브라우징 습관이 타게팅 광고에 악용되지 않도록 합니다.

예 2: 개인정보 보호 광고 클릭 어트리뷰션 - Apple은 개인정보 보호 광고 클릭 어트리뷰션을 도입하여 사용자 개인정보를 침해하지 않고 광고 클릭을 추적합니다. 이 기능은 온디바이스 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 광고주에게 개별 사용자 정보를 공개하지 않고 광고 클릭을 어트리뷰션합니다.

예 3: 지능형 핑거프린팅 방지 - ITP는 AI를 사용하여 디바이스 및 브라우저 구성을 기반으로 사용자를 식별하려는 브라우저 핑거프린팅 기술을 식별하고 완화합니다. 이를 통해 사용자 모르게 또는 동의 없이 고유한 사용자 프로필이 생성되는 것을 방지할 수 있습니다.

 

 

차등 개인정보 보호: 차등 개인정보 보호는 분석 및 머신 러닝을 허용하면서 사용자 데이터를 보호하기 위해 Apple에서 사용하는 개인정보 보호 기술입니다. 여기에는 집계된 데이터 세트에 노이즈를 추가하여 개별 데이터 포인트를 식별할 수 없도록 하는 것이 포함됩니다. 고급 통계 방법을 적용함으로써 Apple은 개인정보를 침해하지 않으면서도 사용자 데이터에서 가치 있는 인사이트를 수집할 수 있습니다.

예 1: Siri와 개인화 - 차등 개인정보 보호는 Siri의 음성 인식 및 언어 이해 기능을 향상하는 데 사용됩니다. Apple은 차등 개인정보 보호 기술을 적용하면서 대량의 음성 녹음과 쿼리를 분석하여 사용자 개인정보 보호에 영향을 주지 않으면서 Siri의 성능과 개인화된 응답을 개선할 수 있습니다.

예 2: 건강 연구 - Apple의 건강 앱은 차등 개인정보 보호 기술을 사용하여 사용자 건강 데이터를 안전하게 수집하고 분석합니다. Apple은 사용자 데이터를 집계하고 익명화함으로써 개인의 개인정보를 보호하는 동시에 의학 연구 및 인사이트에 기여할 수 있습니다.

예 3: 앱 스토어 분석 - 차등 개인정보 보호 기술이 앱 스토어 분석에 적용되어 Apple은 개별 사용자를 식별하지 않고 앱 사용 데이터를 수집 및 분석할 수 있습니다. 이를 통해 앱 개발자는 개인정보 보호를 유지하면서 사용자 행동에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

이는 Apple이 보안 시스템에서 AI를 적극적으로 활용하는 기술 중 세 가지 예에 불과합니다. 다른 주목할 만한 기술로는 안전한 암호화 작업을 위한 전용 하드웨어 공간을 제공하는 보안 인클레이브, 사용자 개인 정보를 보호하면서 온디바이스 AI 기능을 구현하는 코어 ML을 사용한 머신 러닝 등이 있습니다. Apple이 보안 시스템에 AI 기술을 통합하는 데 집중하는 것은 사용자 데이터를 보호하고 안전한 사용자 경험을 보장하기 위한 노력을 보여줍니다.