카이스트, 딥페이크 잡는 ‘카이캐치’ 개발

[사진 = 카이스트]

국내 연구진이 위·변조 사진이나 영상자료를 탐지하는 기술을 실용화 단계까지 끌어올렸다. 국내에서는 처음이고, 세계에서는 두 번째다.

카이스트(KAIST)는 전산학부 이흥규 교수 연구팀이 인공신경망을 이용해 디지털 형태의 사진 변형 여부를 광범위하게 탐지하는 실용 소프트웨어 ‘카이캐치(KAICATCH)’를 개발했다고 3일 밝혔다.

최근 딥페이크(deepfake)를 포함해 각종 위·변조 영상이 유통되고 있으나 위·변조를 직접 확인할 수 있는 객관적 분석 도구가 없었다.

다양한 변형이 가해진 채 온라인에서 유통되는 사진이나 영상에 대한 변형 여부의 탐지는 극소수 전문가들의 주관적인 판단의 영역에 머물러 왔다.

연구팀은 일반인들을 대상으로 2015년 6월부터 ‘디지털 이미지 위·변조 식별 웹서비스’를 통해 수집한 30여만 장의 실 유통 이미지 데이터와 특징기반·신경망 기반의 포렌식 영상 데이터, 딥페이크와 스테고 분석을 위한 대량의 실험 영상자료를 정밀 분석해 활용했다.

잘라 붙이기·복사 붙이기·지우기·이미지 내 물체 크기 변화와 이동·리터칭 등 일상적이면서 자주 발생하는 변형들에서 언제나 발생하는 변이들을 분류·정리해 필수 변이로 정의하고 이들을 종합 탐지하는 연구를 수행했다.

그 결과 변형의 유형을 특정하지 못하는 상태에서도 변형이 발생했는지 여부를 판단함으로써 탐지 신뢰도를 크게 높였다.

연구팀은 이어 50여개의 표준 양자화 테이블과 1000여개가 넘는 비표준화된 양자화 테이블에 기반한 JPEG 이미지들도 포괄적으로 처리하는 기술을 포함한 실용 소프트웨어를 개발하는 데 성공했다.

카이캐치는 전통적인 영상 포렌식 기술, 스테그 분석 기술 등 픽셀 단위의 미세한 변화를 탐지하는 기술들을 응용했다.

이흥규 교수는 “이 기술은 임의의 환경에서 주어진 디지털사진의 변형 여부를 판단하는데 탁월한 성능을 보인다”며 “향후 각종 편집 도구들의 고급 기능들에 대한 광범위한 탐지 기능을 추가하는 한편 현재 확보한 실험실 수준의 딥페이크 탐지 엔진과 일반 비디오 변형 탐지 엔진들도 실용화 수준으로 발전시켜 카이캐치에 탑재하겠다”고 밝혔다.