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딥페이크 – ITWorld Korea
코로나 19에 대한 두려움, 소득에 대한 우려가 커지면서 절박감, 건강과 복지에 대한 걱정은 범죄자가 공격하기 쉽게 만들었다. 물론 소셜 엔지니어링은 컴퓨터 시스템 …
Source: www.itworld.co.kr
Date Published: 5/7/2022
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딥페이크
1:55 Now playing · 김상중 MC 실제 딥페이크 영상! · 5:50 Now playing · [ET] “톰 크루즈 맞는데 아니라고?” 진짜 넘보는 가짜 ‘딥페이크’ / KBS 2021.05.31. · 19:12 Now …
Source: www.youtube.com
Date Published: 12/20/2021
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딥페이크 – 나무위키
딥페이크(deepfake)란 인공지능을 기반으로 활용한 인간 이미지 합성 기술이다 … 등의 사진을 영상, 19금 사진에 합성해준다는 계정이 굉장히 많다.
Source: namu.wiki
Date Published: 2/24/2021
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딥페이크 대신 만들어 드립니다_딥대만 – Facebook
딥페이크 영상을 대신 만들어 드립니다. *얼굴을 추출할 영상이 필요합니다. … 딥대만은 불건전한 영상은 다루지 않습니다. … Page created – April 19, 2021 …
Source: www.facebook.com
Date Published: 5/27/2021
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딥페이크와 여론형성 – 알고리즘의 권력화와 탈진실의 규제담론
딥페이크는 실제로 일어나지 않았지만 디지털화된 조작으로 가공된 극사실적 영상을 말하며, 인간의 특징을 그대로 따라할 수 있도록 훈련받아 일련의 정보샘플을 분석 …
Source: www.dbpia.co.kr
Date Published: 8/21/2021
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도쿄대, “세계 최고 성능”의 딥페이크 검출 AI 개발 – K스피릿
딥페이크(deepfake)는 딥러닝(deep learning)과 페이크(fake)의 합성어로 … 이 연구 성과는 6월 19~24일 미국에서 개최되는 컴퓨터 분야 국제회의 …
Source: www.ikoreanspirit.com
Date Published: 2/29/2022
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주제에 대한 기사 평가 딥 페이크 19
- Author: 인물분석연구소
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- Date Published: 2019. 10. 13.
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딥페이크와 여론형성 – 알고리즘의 권력화와 탈진실의 규제담론 –
딥페이크는 실제로 일어나지 않았지만 디지털화된 조작으로 가공된 극사실적 영상을 말하며, 인간의 특징을 그대로 따라할 수 있도록 훈련받아 일련의 정보샘플을 분석하는 신경망을 근간으로 한다. 그 처리는 알고리즘의 딥러닝과 결부되는바, 소셜미디어로 급속히 전파되는 데 최적화되어 있는 까닭에 그 진위 여부가 쉽게 간파되기 않는 딥페이크 영상은 좀처럼 가짜로 생각되지는 않는다. 문제는 딥페이크가 사실로 검증된 뉴스를 허위조작정보로부터 걸러내려는 정론에 위압을 가하고, 선동적 주장과 선거개입의 유포로 국가안보를 위협하며, 공신력 있는 정보에 대한 신뢰를 저지할 뿐만 아니라, 사이버보안 이슈를 유발하기 때문에, 사회경제적 정치체제적 측면에서 주요한 위험요인이 된다는 점이다.
주목할 것은 진실의 왜곡과 허위사실의 조작이라는 측면에서 딥페이크의 본질은 탈진실이라는 점이다. 탈진실은 ‘객관적 사실이 공론을 형성하는 데 개인적인 신념과 감정에 호소하는 것보다 영향력을 덜 끼치는 환경’을 뜻하는바, AI가 여론형성에 미치는 영향은 탈진실로 대변된다. 그리하여 탈진실 개념은 진실과 사실이 중요하지 않게 된 시대상황의 반영으로 비유되고 있으며, 디지털 정보에 대한 접근의 증대와 그 전달속도의 폭증은 인터넷을 통한 사적 담화가 권위 있는 담론이나 여론을 대체하면서 드러나기 시작했다.
본고는 이와 같은 관점에서 딥페이크와 여론형성에 관한 문제가 다른 사안과 마찬가지로 바람직하지 못한 사회현상의 정상화 차원에서 검토되기 위한 법원리적 논제를 되묻고 더듬어보려 하였다. 그리하여 여전히 입법기술적인 차원에서의 법 제 개정 문제를 과제로 삼더라도 그 현안을 의제의 차원에서 숙고하면서 공감대를 형성하는 숙의민주주의의 실현이 병행되어야 함을 강조하고 있다. 그리고 간과하지 말고 경계해야할 주요쟁점 가운데 알고리즘의 권력화를 염두에 두어야 함을 유의하면서 법이념에 응축되는 법제도의 구체적 논의에서 되짚을 것을 제언한다. #딥페이크 #여론형성 #인공지능 #탈진실 #알고리즘 #공론장 #deepfake #public opinion molded #AI(Artificial Intelligence) #post-truth #algorithm #public sphere
도쿄대, “세계 최고 성능”의 딥페이크 검출 AI 개발
가짜 뉴스 등의 악용 근절에 기대
도쿄대학대학원 정보이공학계 연구과의 연구팀이 동영상 내 인물의 얼굴이 진짜인지 가려내는 딥페이크검출AI를 개발했다고 4월 26일 발표했다. 이 AI는 기존 연구의 성능을 크게 웃돌아 세계 최고 성능이라는 평가를 받았다고 전했다. 한층 높은 정밀도로 딥페이크의 검출이 가능해져 악용의 근절을 기대하고 있다.
딥페이크(deepfake)는 딥러닝(deep learning)과 페이크(fake)의 합성어로 인공지능(AI) 기술을 이용해 제작된 가짜 동영상 또는 제작 프로세스 자체를 의미한다. 딥페이크의 기술은 영화 산업 등에서 새로운 가치를 창출하는 한편, 스마트폰 카메라 앱 등에서 누구나 쉽게 가짜 동영상을 만들 수 있게 되었다. 그 때문에 정치나 포르노 등의 가짜 동영상 제작에 악용되어 사회 문제가 되고 있다.
딥 페이크를 검출하는 AI 기술의 대부분은 훈련시에 학습한 만드는 방법에 모방한 페이크 화상 등밖에 검출할 수 없고, 그 이외의 것을 검증할 때에는 성능이 크게 저하되는 문제를 안고 있다.
이러한 딥 페이크에 대해, Microsoft사는 2020년에 의사 페이크 화상을 만들어, 그것을 사용한 검출 AI의 학습 방법을 제안하였다. 그러나 이 방법에서는 매우 검출이 용이한 의사 페이크 화상을 생성하는 경우가 있어 이러한 화상을 학습한 검출 AI는 고압축률에 의한 깨진 화상이나, 고/저노광(高/低露光)하의 페이크 화상에 대해서는 검출 정밀도가 저하되는 문제가 있었다.
이에 도쿄대학 연구팀은 부정합이 적은 검출이 어려운 의사 가짜 이미지를 생성하는 “Self-Blended Images”(SBIs)라는 방법을 제안했다. SBIs에서 생성한 이미지를 검출 AI에 가짜 이미지로 학습시킴으로써 사소한 위조흔적도 놓치지 않고 검출할 수 있었다.
기존 방식과 도쿄대학 방식의 차이. 기존 방식(오른쪽)은 서로 다른 2장의 자연화상을 브렌드하지만, 도쿄대학 방식은 동일한 화상을 약간 변형한 2장의 화상을 브렌드한다. [자료=도쿄대학]
SBls의 성능과 기존 방법을 5종류의 평가용 데이터 세트로 비교평가한 결과 도쿄대학이 제안한 방법이 4종류에서 세계 최고 성능을 나타냈다.
연구팀은 앞으로도 딥 페이크의 악용 근절을 향한 연구를 진행하여 검출 AI의 정밀도를 높일 계획이다. 이 연구 성과는 6월 19~24일 미국에서 개최되는 컴퓨터 분야 국제회의 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR)에서 발표할 예정이다.
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