DeepShield

Coding 2025년 3월 24일

4학년 1학기 캡스톤디자인 DeepShield

개발언어 : Python

프로그램 배경 :

최근 생성형 AI 기술의 비약적인 발전으로 딥페이크(Deepfake) 기술이 정교화됨에 따라, 미디어의 진위 여부를 판별하는 것이 불가능한 수준에 이르렀습니다.

본 프로젝트는 이러한 기술적 진보가 가져온 정보의 불확실성에 주목하였습니다. 특히 초개인화된 영상 합성 기술이 단순한 유희를 넘어 여론 조작, 디지털 성범죄, 금융 사기 등 심각한 사회적·범죄적 수단으로 악용될 수 있음을 인지하고, 이에 따른 기술적 대응 방안과 사회적 안전망 구축의 필요성을 느껴 본 프로젝트를 시작하게 되었습니다.

프로그램 목적 :

본 프로젝트는 인공지능 기술의 역기능으로 부상한 딥페이크 미디어의 위협에 선제적으로 대응하는 것을 최우선 과제로 삼습니다. 단순히 기술적 가능성을 확인하는 수준을 넘어, 실제 범죄 및 정보 왜곡 현장에 즉각적으로 적용할 수 있는 '실용적이고 정교한 탐지 프레임워크' 개발을 목적으로 합니다.

활용방안 :

뉴스 콘텐츠 진위 판별 및 뉴스 팩트체크 : 언론사 및 포털에 탐지 모델을 도입하여 조작된 뉴스의 실시간 판별 및 가짜 뉴스 확산을 차단하고 저널리즘의 신뢰도를 제고합니다.

공공 정보 신뢰성 확보 및 여론 조작 방지 : 공직자 사칭 영상을 식별하여 행정 정보의 혼란을 막고, 선거철 딥페이크 선동으로부터 민주주의적 의사결정 과정을 보호합니다.

디지털 콘텐츠 인증 및 비판적 소비 지원 : 숏폼, SNS 영상 등에 탐지 지표를 제공하여 사용자가 조작 여부를 인지하고 비판적으로 정보를 수용할 수 있도록 돕습니다.

디지털 범죄 예방 및 법적 증거력 확보 : 피싱 및 성범죄 악용 영상을 조기 탐지하여 피해를 최소화하고, 법적 분쟁 시 영상의 합성 여부를 입증하는 포렌식 도구로 활용합니다.

프로그램 사진 :