기술은 빠른 속도로 발전하고 있으며 느려질 기미가 보이지 않습니다. 그러나 이것이 진행되고 있는 모든 진전이 좋은 것을 의미하지는 않습니다. 사실, 2021년의 가장 두드러진 기술 트렌드 중 일부는 직접 사용하지 않더라도 심각한 개인 정보 보호 및 보안 문제를 일으킬 수 있습니다.
유해한 기술의 진화를 완전히 막는 것은 어려울 수 있지만 미래 기술 동향을 이해함으로써 위험으로부터 자신을 보호할 수 있습니다.
1. 하위 수준의 홈 어시스턴트 장치
최초의 소비자 등급 스마트 홈 비서는 2014년 출시된 Amazon Echo 스피커였습니다. 그 이후로 다양한 주류 브랜드에서 Google Home 및 Apple의 HomePod와 같은 제품을 출시했습니다.
어떤 면에서 홈 어시스턴트 기술은 AI의 혁명이자 빅 데이터 및 머신 러닝의 많은 응용 프로그램 중 하나입니다. 그러나 홈 어시스턴트 장치 사용의 개인 정보 보호 측면에 대해서는 논란의 여지가 있으며 개인 정보 보호 애호가와 장치에 전력을 공급하는 회사 간에 논쟁이 계속되고 있습니다.
그러나 한 가지는 확실합니다. 시장에 나와 있는 유명 홈 어시스턴트 스피커는 믿을 수 없을 정도로 안전합니다. 결국 Amazon, Google, Apple은 충성도가 높은 소비자에게 보안이 취약한 제품을 판매할 가능성이 낮습니다.
그러나 모든 브랜드가 사용자 보안에 대해 동일한 인식을 갖고 있는 것은 아닙니다.
2022년까지 가정의 거의 절반에 스마트 홈 어시스턴트가 있을 것으로 예상됩니다. 하지만 모든 사람이 Google이나 Amazon의 멋진 홈 어시스턴트에 100달러 이상을 과시할 준비가 된 것은 아닙니다.
모두가 스마트 스피커 트렌드에 뛰어들고 싶어하면서 더 낮은 가격과 더 낮은 품질의 제품이 시장에서 자리를 찾고 있습니다. 불행히도 많은 IoT 장치와 마찬가지로 스마트 스피커에는 홈 네트워크를 침입자로부터 안전하게 보호하기 위한 내장 보안 조치가 거의 없습니다.
2. 신뢰할 수 없는 안면 인식 소프트웨어
안면 인식 소프트웨어는 10년도 채 되지 않은 개념 이후 많은 발전을 이루었습니다. 얼굴 인식을 통한 비밀번호 없는 로그인과 같은 수많은 이점을 도입했으며 당국이 실종자를 찾는 데 도움을 주기도 했습니다.
이상적인 상황(대부분의 얼굴 인식 시스템이 테스트되는 곳)에서 99.9% 정확도의 거의 완벽한 결과가 가능합니다. 시험에서 얼굴 인식 앱은 균일한 조명과 명확한 얼굴 각도로 고품질 이미지를 제공하는 경우가 많습니다. 하지만 실제 사진은 그렇지 않습니다.
나쁜 조명이 도입되면 정확도가 급격히 떨어집니다. 짙은 화장, 수염, 안경, 피어싱, 의료용 마스크와 같은 일상적인 얼굴 가리개와 변화에도 동일하게 적용됩니다.
안면 인식 소프트웨어는 여전히 이상적이지 않은 조건에서 사용될 수 있지만, 특히 개인을 추적하거나 범죄를 신고하는 데 저급 소프트웨어를 사용하는 경우 안면 인식이 오류가 없다는 믿음이 우려됩니다.
3. 안전하지 않은 자율 및 반자율 차량
자율주행차 및 반자율주행차의 사이버 보안은 농담이 아닙니다. 개인용 기기와 달리 안전하지 않은 자동차 시스템은 개인 정보와 데이터뿐만 아니라 신체적 안전까지 앗아갑니다.
자율 주행 자동차는 아직 대중적인 이동 수단이 되기에는 거리가 멀지만, 전 세계 여러 도시에서 비교적 많이 사용되고 있습니다.
자율 및 반자율 차량은 거의 항상 인터넷에 연결되어 있습니다. 그들은 분석을 위해 차량 전체에 위치한 센서에서 측정값과 데이터를 중앙 집중식 클라우드 환경으로 지속적으로 보내고 있습니다.
그리고 자동차 제조업체가 차량의 보안을 보장하기 위해 최선을 다하고 있지만 전 세계적으로 주요 기업에 대한 수많은 해킹 사례에서 알 수 있듯이 100% 안전한 온라인 또는 오프라인 시스템은 없습니다.
4. 딥페이크가 주류가 됨
Deepfakes는 현대 기술의 경이로움 중 하나로 시작되었습니다. 한 명 이상의 사람이 나오는 짧은 딥페이크 비디오를 처리하려면 엄청난 양의 시각적 데이터와 강력한 컴퓨터가 필요했습니다.
이전에는 잘못된 정보를 퍼뜨리고 평판을 망치기 위해 딥페이크를 만들려면 정치인이나 유명인과 같이 저명한 사람이어야 했습니다.
하지만 더 이상 그렇지 않습니다.
대부분의 온라인 사용자가 사용할 수 있는 현재 기술을 사용하면 누구나 누구든지 딥페이크를 만들 수 있습니다. 그리고 더 이상 다양한 각도에서 찍은 수백 장의 사진과 비디오가 필요하지 않습니다. 사실, 소수의 소셜 미디어 프로필 사진과 한 사람의 짧은 비디오 클립으로 이제 설득력 있는 딥페이크를 만들 수 있습니다.
딥페이크가 주류가 되면서 발생하는 또 다른 문제는 얼굴 인식 소프트웨어와의 일치입니다. 한국 성균관대학교의 최근 연구에 따르면 신용도가 높은 안면 인식 소프트웨어라도 딥페이크 샘플에 빠질 위험이 있습니다.
5. 일반화된 개인정보 보호 부족
프라이버시는 1948년 유엔에서 아무 이유 없이 인권으로 선언되지 않았습니다. 사생활 보호는 언론의 자유, 자신을 표현할 수 있는 능력, 자율성, 그리고 평화롭게 살고 존엄성을 유지하는 평범한 사람의 능력의 초석입니다.
그럼에도 불구하고 개인 정보는 전 세계적으로 가장 보호받지 못하는 권리 중 하나입니다. 말할 것도 없이, 많은 사람들이 그것에 대해 그다지 신경 쓰지 않는 것 같습니다. 설문 조사에 따르면 전 세계 인터넷 사용자의 13%가 온라인 콘텐츠 및 서비스에 대한 무료 액세스의 대가로 개인 정보를 기꺼이 포기할 의향이 있습니다.
지난 몇 년 동안 유럽의 GDPR과 같은 개인 정보 보호법과 캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법(CCPA)과 같은 주 기반 개인 정보 보호법을 법적으로 시행하려는 여러 시도가 있었습니다. 그러나 상업 조직이 개인 사용자 정보를 수집하는 것을 금지하는 대신 개인 정보 보호 규정에 따라 귀하의 허가만 받아야 합니다.
이것이 오늘날 방문하는 거의 모든 웹사이트에서 쿠키를 허용하도록 요청하는 팝업이 엄청나게 증가한 이유입니다. 그러나 이로 인해 개인 정보 피로로 알려진 알림 피로의 변형이 발생했습니다. 사용자는 이제 웹사이트에서 어떤 유형의 데이터를 요청하는지 알기 위해 멈추지 않고 모든 쿠키 및 데이터 요청에 맹목적으로 동의하고 있습니다.
위험한 기술 동향에 관심을 가져야 하는 이유
부정적인 결과를 초래하는 기술 동향은 통제할 수 없는 것처럼 보일 수 있습니다. 불행히도 기술을 완전히 버리고 독립된 생활을 하지 않고는 탈출할 수 없으며, 그렇다고 해도 특정 기술을 버리기는 어렵습니다.
무슨 일이 일어나고 있는지 막을 수는 없더라도, 그것을 알면 최악의 상황에 대비할 수 있습니다. 그리고 일부 영역에서는 온라인에서 돈과 시간을 소비하는 특정 문제에 대해 자신의 의견을 말할 수 있습니다.