AI 지원 비디오 라이브 방송은 어떻게 시스템 보안을 향상시킬 수 있습니까?

저자丨Suvigya Saxena

번역가 | Cui Hao

Reviewer丨Noe

당신은 자신도 모르게 인공지능(AI)을 인생의 여러 상황에서 수동적으로 사용하고 있을 수 있습니다. 예를 들어, 많은 소셜 미디어와 검색 엔진은 AI를 사용하여 사용자가 플랫폼에서 원활한 경험을 할 수 있도록 합니다. 사진에 친구를 자동으로 태그하거나 과거 검색을 기반으로 검색 결과를 제공하는 등 AI가 작동합니다.

이러한 인공 지능의 사용은 비교적 간단하며 기계 학습(ML) 기술의 일부만 포함합니다. 기본적으로 머신러닝이 점점 대중화되고 있는데, 딥러닝(DL)과 내로우 AI는 어떨까요? 오늘 우리가 이야기할 내용은 그들이 어떻게 스트리밍 서비스에 대한 새로운 경험을 만들어내는가입니다.

인공지능 vs 머신러닝 vs 딥러닝

인공지능은 최근 몇 년간 많은 관심을 받고 있는 분야입니다. 이 넓은 영역은 다양한 주제를 다루고 있습니다. 인공지능의 일반적인 개념은 컴퓨터가 시각적 인식, 언어 처리 등 이전에 인간의 지능이 필요했던 작업을 수행한다는 것입니다.

머신 러닝은 오늘날 인공 지능 솔루션의 가장 일반적인 응용 프로그램 중 하나입니다. 대량의 데이터를 사용하여 알고리즘을 훈련하고 이를 새로운 데이터에 적용하는 작업이 포함됩니다. 예를 들어 기계 학습 알고리즘은 얼굴 인식, 스팸 필터링, 언어 번역과 같은 작업에 사용됩니다.

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습할 수 있도록 하는 인공 지능의 하위 집합입니다. 머신 러닝(Machine Learning)은 컴퓨터 프로그램을 개발하고 새로운 데이터에 노출되면 학습하도록 하는 인공 지능의 한 분야입니다. 이를 통해 컴퓨터는 사람의 개입 없이 스스로 결정을 내릴 수 있습니다.

결과적으로 머신러닝은 검색 엔진과 소셜 미디어 플랫폼을 포함한 많은 서비스와 제품의 기초가 됩니다. 많은 금융 기관에서는 기계 학습을 사용하여 사기나 기타 부정 행위에 대한 고객 계정 활동을 모니터링합니다.

인공지능 솔루션은 사용자에게 개인화된 비디오 스트림을 제공합니다.

인공지능 기술은 수년 동안 사용되어 왔지만 최근에는 대규모 기술 회사와 소규모 스타트업의 일부 개발로 인해 다시 주목을 받고 있습니다. 많은 관심을 끄는 애플리케이션 중 하나는 개인화입니다.

초보자에게 인공지능은 인간 지능과 관련된 작업을 수행하는 컴퓨터 프로그램입니다. 이 용어는 음성 인식 및 콘텐츠 필터링을 포함한 광범위한 응용 분야를 포괄합니다. AI는 머신러닝이나 딥러닝의 동의어로 사용되기도 합니다. AI가 수행할 수 있는 작업에는 이미지 인식 및 언어 처리(각각 사진 속 개체 식별, 텍스트를 한 언어에서 다른 언어로 번역)가 포함됩니다.

AI 과대광고 주기는 수십 년 동안 계속되어 왔습니다. 그러나 오늘날의 기술은 음성 인식, 자연어 처리, 자율 주행 자동차 및 기타 인공 지능 애플리케이션과 같은 기술의 원동력인 기계 학습 알고리즘의 발전 덕분에 마침내 과대광고를 따라잡고 있습니다.

라이브 방송에 인공 지능이 필요한 이유

라이브 스트리밍은 커뮤니케이션과 엔터테인먼트를 위한 강력한 도구가 되었습니다. 이메일, 문자, 위챗에 이어 '새로운 소통 방식'인 것 같다. 전 세계적으로 생방송을 시청하는 사람의 수가 빠르게 증가하고 있으며, 인공지능은 향후 생방송 산업 발전에 중요한 역할을 할 것입니다.

우리 중 많은 사람들이 스포츠 경기, 콘서트, 시상식 등 다양한 형태의 생방송을 시청하는 것을 좋아합니다. 이러한 유형의 라이브 스트리밍은 다른 미디어보다 더 많은 실시간 정보를 제공하기 때문에 우리에게 매력적입니다. 또한, 출연자나 연주자들은 라이브 방송을 통해 항상 우리에게 감동적인 놀라움을 선사합니다.

한편, 요즘 인공지능 기술도 빠르게 발전하고 있어요. 특히 인공지능 알고리즘은 마케팅, 금융, 교육, 의료 등 여러 분야에서 중요한 역할을 하고 있다. 또한, 인공지능은 자동차, 미사일, 드론 등에 적용되어 무인 조종 시나리오에 대한 독립적인 의사결정을 제공하며 이 시나리오 적용에 있어서 없어서는 안 될 부분이 되었습니다.

이 과정에는 사전 녹화된 비디오나 이미지가 아닌 라이브 비디오를 사용하는 과정이 포함됩니다. 라이브 스트리밍은 녹화가 한 번에 완료된다는 점에서 다른 비디오 공유 서비스와 다릅니다. 전혀 편집할 필요가 없습니다. 녹음한 내용이 바로 결과입니다.

AI를 사용하여 라이브 방송을 더욱 효과적으로 만들 수 있나요?

답은 그렇습니다. 다음은 몇 가지 방법입니다.

1. 인공 지능은 더 나은 성과를 위해 실시간 분석을 제공할 수 있습니다. 인공 지능은 라이브 스트림에 대한 청중의 반응에 대한 데이터를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 콘텐츠와 전반적인 라이브 스트리밍 성능을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

2. 인공 지능의 도움으로 콘텐츠 검색이 더 쉬워집니다. - 홍보를 위해 소셜 미디어 사이트를 사용하는 경우 인공 지능은 더 많은 사용자가 볼 수 있도록 콘텐츠를 게시할 최적의 시간을 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다.

3. 콘텐츠 인덱싱을 사용하여 사용자 경험을 향상할 수 있습니다. TikTok의 모회사인 ByteDance는 인공 지능과 인간 큐레이션(디스플레이의 인간 큐레이션)을 결합하여 사용자에게 더 나은 경험을 제공하기 위해 비디오 콘텐츠 카탈로그를 향상시키는 방법을 찾았습니다. 사용자가 짧은 동영상을 만들어 친구와 공유하거나 다른 소셜 미디어 플랫폼에 게시할 수 있는 TikTok은 젊은이들 사이에서 인기가 있습니다. 새로운 비디오에 대한 수요를 따라잡기 위해 ByteDance는 인공 지능을 사용하여 사용자 선호도를 학습하고 관련 콘텐츠 제안을 제공하는 시스템을 개발했습니다. 그러나 이 기술만으로는 성장하는 TikTok 사용자 커뮤니티의 요구를 충족할 수 없습니다.

인공지능 솔루션: 사용자 개인정보를 보호하는 방법

인공지능은 로봇, 자동화 등 최첨단 기술 어디에나 있습니다. 이들 모두에는 사용자 안전을 높이기 위한 인공지능 시스템이 포함되어 있습니다.

인공지능은 휴대폰이나 TV와 같은 기기의 보안 원천입니다. 명령에 대한 더 나은 응답을 제공하고 장치를 더 잘 제어할 수 있습니다. 또한, 경험을 통해 학습하고 스스로 발전할 수 있습니다. 그리고 이러한 기능은 이미 Siri와 같은 일부 소프트웨어에 구현되어 있습니다. 우리는 Siri에게 음성 명령을 보내어 자연스럽게 장치와 통신할 수 있으며, Siri는 명령을 수락한 후 몇 초 내에 필요한 작업을 수행합니다.

일상생활 전반에 인공지능이 활용되는 사례가 많아지고 있으며, 인공지능의 적용으로 제품의 안전성과 효율성이 향상되었습니다. 상황을 분석하고 적절한 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 실수로부터 학습하여 스스로 개선할 수 있으므로 다음에 수행할 때마다 더 좋아질 것임을 보장합니다.

안전은 사람들이 주목하는 중요한 이슈가 되었습니다. 해커를 완전히 피하는 것은 당연히 불가능하지만 문제에 대한 해결책을 찾는 것도 어렵습니다. 시스템의 보안을 보장하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 그 중 하나가 바로 소프트웨어와 하드웨어의 협력을 통해 완성되는 인공지능을 활용하는 것이다.

소프트웨어 보호를 위한 AI

소프트웨어 사용 시나리오에서 인공 지능 솔루션은 시스템의 수호자 역할을 하며 무단 액세스를 방지합니다. AI 소프트웨어는 사용자가 시스템에 접근을 시도할 때마다 학습 모드로 작동한다. 과거 경험을 통해 학습하고 스스로 수정하여 누구도 시스템에 침입할 수 없도록 합니다. 하드웨어 기반 AI 시나리오에서는 누군가 잘못된 비밀번호나 명령을 입력할 때마다 외부 장치가 필요합니다. 장치는 귀하가 액세스를 허용할 때까지 모든 사람에게 이를 알리고 액세스를 거부합니다.

보안 시스템이 새로운 시대에 들어섰습니다. 인공 지능의 도움으로 사용자 보안 및 개인 정보 보호가 향상됩니다. 기업 사용자이든 개인 사용자이든 인공지능 기반 보안 시스템이 최선의 선택입니다. 그렇다면 기존 시스템과 무엇이 다른가요?

전통적인 보안 시스템:

서명, 패턴 일치, 블랙리스트 및 기타 알려진 맬웨어 기술을 사용합니다. 불행하게도 이러한 기술은 알려지지 않은 악성 코드 공격을 탐지하는 데 그다지 효과적이지 않습니다.

AI 기반 보안 시스템:

AI 기반 보안 시스템은 알려지지 않은 공격을 탐지할 수 있는 정교한 기계 학습 모델을 사용합니다. 패턴 기반이기 때문에 블랙리스트에 의존하지 않습니다.

원본 링크:

https://readwrite.com/how-artificial-intelligence-is-reglating-live-video-streams/

번역자 소개

Cui Hao, 51CTO 커뮤니티 편집자, 선임 설계자, Has 18 소프트웨어 개발 및 아키텍처 분야에서 수년간의 경험을 갖고 있으며 분산 아키텍처 분야에서 10년의 경험을 보유하고 있습니다. 이전에는 HP의 기술 전문가였습니다. 그는 공유할 의지가 있으며 600,000회 이상 읽힌 많은 인기 기술 기사를 작성했습니다. "분산 아키텍처의 원리와 실제"의 저자입니다.

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