코넬 대학 연구진이 AI 생성 비디오 식별을 위한 기술을 발표했습니다. “노이즈-코드화 조명” 방식은 빛에 검증 데이터를 숨겨 변조된 영상을 식별하도록 돕습니다. 이 기법은 거의 감지되지 않는 깜빡임을 삽입, 코드화하여 영상 조작 여부를 판단합니다. 이는 컨퍼런스룸이나 인터뷰 등에서 활용될 수 있습니다.
코넬 대학교의 컴퓨터 과학자들이 AI 생성 비디오, 딥페이크 및 변조된 클립에 대항하는 새로운 도구가 될 수 있는 기술을 발표했습니다.
이들 연구진은 “노이즈-코드화 조명”이라고 불리는 워터마킹 기법을 개발했으며, 이 기술은 빛 자체에 검증 데이터를 숨겨 영상에서 변조된 부분을 식별할 수 있도록 돕습니다. 이 접근 방식은 피터 마이클, 제쿤 하오, 세르주 벨롱지 및 에이브 데이비스 조교수가 고안했으며, 그 연구는 6월 27일 ACM Transactions on Graphics 저널에 게재되었고, 8월 10일 SIGGRAPH에서 피터 마이클에 의해 발표될 예정입니다.
이 시스템은 장면 내 광원에 거의 감지되지 않는 깜빡임을 추가합니다. 사람들이 이를 감지하지 못하더라도 카메라는 이 의사 무작위 패턴을 기록하며, 깜빡이는 각 조명이나 화면은 고유한 코드를 지니게 됩니다.
예를 들어, 백악관 브리핑룸에서 촬영된 기자회견을 상상해보세요. 스튜디오 조명은 고유 코드를 깜빡이도록 프로그래밍됩니다. 이후 이 기자회견에서 발언된 것으로 보이는 자극적인 내용의 클립이 유포되면, 조사관들은 이를 디코더를 통해 분석할 수 있습니다. 녹화된 조명 코드가 일치하는지 확인함으로써 영상이 변조되었는지 여부를 판단할 수 있습니다.
코넬 대학교 컴퓨터 과학과의 에이브 데이비스 조교수는 “각 워터마크는 미세하게 다른 조명 하에 변조되지 않은 비디오의 저해상도, 시간 기록 버전을 포함하고 있으며, 이를 ‘코드 비디오’라고 부릅니다. 누군가가 비디오를 조작하면 조작된 부분이 이러한 코드 비디오와 모순되기 시작하며, 이를 통해 어디에서 변경이 있었는지 알 수 있습니다. 그리고 만약 누군가가 인공지능으로 가짜 비디오를 생성하려 한다면, 결과적으로 코드 비디오는 그저 무작위 변형처럼 보이게 됩니다.”라고 설명했습니다.
연구진은 빠른 동작이나 강한 햇빛이 이 기술의 효과를 저해할 수 있음을 인정하지만, 컨퍼런스룸의 프레젠테이션, TV 인터뷰, 강의 및 연설과 같은 환경에서 유용하게 활용될 수 있을 것이라 전망하고 있습니다.
※출처: Engadget
