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날로 교묘해지는 딥페이크 영상, 파훼법은 없을까

2021년 04월 12일
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“트럼프 대통령은 멍청이”
 
지난 2018년, 당시 미 대통령이었던 트럼프를
비난하는 영상 하나가 화제에 올랐다.
 
화면 속 분노어린 욕설을 내뱉은 주인공은
놀랍게도 전임 대통령이었던 버락 오바마였다.
 
2
전 대통령이 현 대통령을 원색적으로 비난했다는 사실은
미국은 물론 전 세계에 큰 파장을 불러왔다.
 
그러나 이 모든 것은 인공지능(AI)으로 만들어 낸
딥페이크(Deep fake) 영상이었다.
 
3
얼마 전에는 성인물 영상에
여성 연예인 얼굴을 합성해
판매한 일당이 체포되기도 했다.
 
이렇게 딥페이크로 인한 각종 장난 및 범죄는
인공지능(AI) 시대의 대표적인
위협 중 하나로 꼽히고 있다.
 
4
그렇다면 이대로 딥페이크의
위험성에 노출돼야만 할까?
 
그에 대비하기 위해 일단 딥페이크의
원리부터 자세히 알아볼 필요가 있다.
 
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그 핵심 기술은 생성적 적대 신경망(GAN)이다.
 
이는 생성 모델과 감별 모델이라는
두 가지 기계학습 모델 간의 경쟁을 통해
더욱 실감 나는 데이터를 만들어 내는 것이다.
 
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여기서 생성 모델은 기존 데이터를 학습해
가짜 영상을 만드는 역할을 한다.
 
감별 모델은 해당 영상이 실제와 다른 점을 찾아내며
경쟁을 계속하는 것.
 
이 과정을 통해 점점 완성도를 높여가기에
딥페이크를 통한 거짓 영상을 가려내긴 쉽지 않은 일이다.
 
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물론 딥페이크 식별법이 아주 없는 것은 아니다.
 
가장 일반적인 것이 얼굴에 주목하는 것.
눈 깜빡임이 너무 많거나 적을 경우,
피부 노화 상태와 주름이 어울리지 않을 경우
가짜 영상일 가능성이 있다.
 
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이밖에도 눈썹 그림자, 수염의 움직임, 안경 빛 반사 등
사소한 판별점에 주목해야 한다는 것이 전문가들의 의견이다.
 
최근에는 눈동자 속 빛 반사를 활용하는 기술도 나왔다.
 
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뉴욕주립대 연구팀은 영상 속 인물의 각막에 반사된 빛에 주목했다.
 
같은 것을 바라보는 사람의 두 눈에는
당연히 같은 형태의 물체가 비칠 수밖에 없다.
 
그러나 딥페이크 영상 속 사람의 두 눈은
서로 다른 형상이 나타난다는 분석이다.
 
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얼굴 혈색 등 미세한
생리적 변화에 주목하는 방법도 있다.
 
뉴욕주립대-인텔 공동 연구팀은
혈류 속도, 혈액 중 산소 포화도 측정에 쓰이는
광용적 맥파(PPG) 신호를 활용하는 방법을 제시했다.
 
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이를 통해 얼굴 주위 혈류의 움직임을 검사하면
얼굴색의 미세한 변화를 알아챌 수 있다는 것.
 
연구팀에 의하면 PPG 활용 검사법은 90% 이상의
높은 정확도를 갖고 있다고 한다.
 
출처: 뉴욕주립대 빙엄턴캠퍼스-인텔
 
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그러나 이런 미세한 변화마저 결국엔
학습 가능할 것이라는 우려 역시 만만치 않다.
 
이에 디지털 포렌식을 통한
딥페이크 저격이 새로운 방법으로 떠오르고 있다.
 
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인공지능을 통해 기존 디지털 자료를 정밀 분석하면
이미지 속 변형된 부분을 찾아낼 수 있다.
 
잘라내기, 붙이기, 지우기, 크기 변화 등
변형 흔적을 찾는 일종의 검색 엔진과 비슷한 개념이다.
 
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물론 딥페이크 제작 기술 역시 이를 피하기 위해
더욱 교묘해질 것은 분명하다.
 
앞으로도 거짓 영상 제작과 이를 감별하기 위한
치열한 싸움은 계속될 것으로 보인다.
 
 
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