이벤트 기반 사람 재식별(Re-ID)은 기존 RGB 기반 감시에 대한 프라이버시 친화적 대안으로 최근 부상했다. 그러나 이러한 시스템의 보안성과 적대적 강건성은 현재까지 크게 연구되지 않은 상태이다. 본 논문은 5채널 이벤트 복셀(event voxel)에서 동작하는 이벤트 기반 사람 Re-ID 모델의 취약성을 체계적으로 조사한다. 우리는 질의(query) 측 이벤트 복셀 입력에 대해 1단계 FGSM 공격이 미치는 영향을 평가하고, 그로 인한 검색 성능을 측정한다. 실험 결과는 뚜렷한 취약성을 보여주는데, 미세한 섭동 하에서 Top-1 정확도가 0.462에서 0.154로 급격히 감소한다. 특히 이러한 적대적 입력은 원 데이터와의 지각적 유사성을 높은 수준으로 유지하며, 평균 SSIM이 약 0.99, 평균 PSNR이 45 dB로 나타나 수정이 거의 감지되지 않는다. 이러한 결과는 프라이버시 이점의 가능성에도 불구하고, 이벤트 기반 사람 Re-ID의 희소하고 비동기적인 특성이 그라디언트 기반 악용에 매우 취약함을 시사한다. 본 연구는 이벤트 기반 감시 시스템에서 강건성 인지 설계 및 방어 메커니즘의 필요성을 강조한다.

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