백승혁(왼쪽)·이은기 전남대 인공지능융합학과 시각지능미디어연구실 소속 석사과정생과 연구 개요.

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전남대학교는 백승혁·이은기 인공지능융합학과 시각지능미디어연구실 석사과정생과 유석봉·김형일 교수팀이 공동으로 사용자의 얼굴을 사전에 보호해 딥페이크 생성을 어렵게 만드는 기술 '딥 프로텍트(DeepProtect)'를 개발했다고 5일 밝혔다.

최근 영화나 게임 분야에서 인공지능(AI)을 이용해 다른 사람의 얼굴을 자연스럽게 합성하는 딥페이크 기술이 빠르게 발전하면서 무단 얼굴 도용 및 디지털 성범죄, 사기, 허위 영상 제작 등 심각한 범죄에 악용되는 사례도 늘어나고 있다. 이에 대응하는 기존 기술은 이미 만들어진 딥페이크를 찾아내는 '사후 탐지' 방식이 대부분이다.

유 교수팀이 개발한 딥 프로텍트는 사진을 소셜네트워크서비스(SNS)에 올리기 전에 미리 보호 처리를 한다. 누군가 사진을 이용해 얼굴을 바꾸려 해도 딥페이크 결과가 자연스럽지 않게 나오도록 만드는 사전 방어 기술이라는 점에서 차별성을 갖는다.

연구진은 얼굴 전체와 특정 부위를 동시에 방어하는 이중 전략인 '정체성 희석' 기법을 적용했다. 얼굴의 고유 특징을 완전히 제거하는 것이 아니라 필터뱅크 기반 검색으로 여러 유사한 얼굴들의 특징을 미세하게 섞어 넣어 얼굴 전체의 정체성 정보를 흐리게 만드는 방식이다.

추가로 속성 왜곡 기법으로 사용자가 눈·코·입 등 특정 얼굴 부위를 텍스트 프롬프트로 지정하면 해당 부위와 관련된 정체성 방향을 AI 내부 표현 공간에서 찾아낸다. 이어 그 방향으로 미세한 워터마크 신호를 삽입함으로써 원본 이미지는 자연스럽게 유지하면서도 딥페이크 생성 과정에서는 해당 부위가 어색하게 표현되도록 최적화했다.

실험 결과, 딥 프로텍트가 적용된 이미지는 정량 평가 및 사람의 정성 평가에서 높은 자연스러움을 유지했으며 다양한 최신 얼굴 딥페이크 모델에 대해 높은 방어 성공률을 보였다.

연구논문은 AI 컴퓨터비전 분야 최고 권위 학술대회인 'CVPR 2026 국제 컨퍼런스'에 채택돼 오는 6월 공식 발표될 예정이다.

광주=김한식 기자 hskim@etnews.com

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