딥페이크

Ⅰ. 딥페이크의 정의

- 딥러닝을 이용하여 기존 영상에 다른 영상이나 이미지 정보를 합성하여 가짜 콘텐츠를 생성하는 기법

(특징) GAN 기술을 활용하여 영상 합성하여 진위 식별이 어렵고 제작이 쉬움

 

Ⅱ. 딥페이크 생성절차 및 기술 요소

가. 딥페이크 생성절차

- 오토인코더로 특정 인물의 얼굴 생성 학습 후 GAN 이용하여 생성한 가짜 얼굴 합성

 

나. 딥페이크 기술 요소

구분	기술	상세 설명
학습 알고리즘	GAN	- 생성자와 판별자가 경쟁하며 학습 - 생성자는 가짜 이미지 생성 - 판별자는 가짜 이미지 판별
생성 알고리즘	Autoencoder	- 입력 데이터 압축하고 이를 바탕으로 원본과 유사한 형태로 복원 - 특정 인물 얼굴 학습 후 다른 인물 얼굴에 적용하여 합성
이미지 보정	가우시안 필터	- 가우시안 필터 활용하여 더욱 정교한 이미지 합성

 

Ⅲ. 딥페이크의 긍정적, 부정적 영향

구분	영향	상세 설명
긍정적	마케팅 광고	- 고객 맞춤형 콘텐츠 제작 - 콘텐츠 제작 비용 절감
	교육	- 교육 몰입감과 상호작용 극대화 - 현실적이고 개인화 학습 경험 제공
부정적	기업 명성 손상	- 기업 대표나 임원의 가짜 발언 영상 - 제품 관련 허위 광고 영상 유포
	고객 신뢰 상실	- 허위 광고, 제품 리뷰, 가짜 인터뷰 - 고객 혼란 야기

- 딥페이크 모니터링 및 탐지 기술 도입으로 부정적 영향 예방 필요