AI 음악 도용에 대한 반격: 적대적 노이즈를 이용한 포이즈닝 공격
2025-04-15
벤 조던의 최신 비디오는 데이터셋을 위해 음악을 훔치는 생성형 AI 음악 서비스에 대항하는 새로운 방법인 적대적 노이즈를 이용한 포이즈닝 공격을 제안합니다. 이 기술은 특별히 설계된 노이즈를 사용하여 AI의 학습 과정을 방해하여 오염된 데이터로부터 정확하게 학습하지 못하도록 합니다. 현재로서는 하이엔드 GPU와 상당한 컴퓨팅 파워가 필요하지만, 그 효과는 잠재력을 보여주며, 미래에는 더 효율적인 방법이 개발될 수 있습니다. 이는 AI 음악 저작권 및 데이터 보안에 대한 중요한 문제를 제기하며, 음악가들에게 그들의 작품의 무단 사용에 대한 잠재적인 새로운 방어 수단을 제공합니다.
(cdm.link)
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