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요즘 ‘딥 페이크’라고 해서 AI를 통해 특정인의 생김새와 음성을 학습시켜 진짜와 똑같은 가짜를 만들어내는 기술이 빠르게 발전하고 있습니다.
http://imnews.imbc.com/replay/2019/nw1700/article/5605781_24656.html
#AI #딥페이크 #영상
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딥페이크
딥페이크, AI의 빛과 그림자 [#다큐S프라임] / YTN 사이언스 · YTN 사이언스. YTN 사이언스. •. 9.8K views 1 year ago … 딥 페이크’의 세계 (2019.11.19/5MBC뉴스).
Source: www.youtube.com
Date Published: 3/9/2021
View: 9833
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: 10/14/2022
View: 1671
딥페이크 – 나무위키:대문
딥페이크(deepfake)란 인공지능을 기반으로 활용한 인간 이미지 합성 기술이다 … 등의 사진을 영상, 19금 사진에 합성해준다는 계정이 굉장히 많다.
Source: namu.wiki
Date Published: 10/10/2021
View: 4652
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: 9/30/2022
View: 4050
SNS 일반인 사진으로 ‘딥페이크’ 음란영상 만든 30대 구속
딥페이크는 ‘딥러닝'(deep learning)’과 ‘페이크'(fake)를 합성한 말로, 인공지능(AI)을 기반으로 실제 모습처럼 조작한 음성과 영상 등을 통칭한다.
Source: www.yna.co.kr
Date Published: 12/14/2021
View: 7492
딥페이크 변조 영상 탐지 AI 경진대회 – DACON
서울대 | 영상 | GAN | 분류 | Accuracy · moneyIcon 상금 : 1,000만원 · 2020.10.19 ~ 2020.11.19 17:59 + Google Calendar · 487명 마감.
Source: dacon.io
Date Published: 8/8/2021
View: 8471
딥페이크 뜻 에 대해 알아봅시다
딥페이크 뜻은 인공지능의 한 분야인 딥러닝(deep learning) + … 학생, 직장인 등 일반인을 대상으로 한 딥페이크 영상도 19, 5%를 차지했습니다.
Source: csense.tistory.com
Date Published: 12/28/2022
View: 7237
딥페이크(Deepfake) 포르노 규제를 중심으로
인공지능(AI) 기술을 이용한 디지털 성범죄에 대한 검토 – 딥페이크(Deepfake) 포르노 규제를 중심으로 – A Study on Criminal Regulations … 169-187 (19 pages).
Source: www.kci.go.kr
Date Published: 2/11/2022
View: 6547
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주제에 대한 기사 평가 딥 페이크 19
- Author: MBCNEWS
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- Date Published: 2019. 11. 19.
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ITWorld Korea
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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
SNS 일반인 사진으로 ‘딥페이크’ 음란영상 만든 30대 구속
(남양주=연합뉴스) 최재훈 기자 = 사회관계망서비스(SNS)에 공개된 일반인의 얼굴 사진을 음란물에 합성해 해외 사이트에 유포한 30대 남성이 경찰에 붙잡혔다.
불법 음란물 유포 [연합뉴스TV 제공]
경기 남양주북부경찰서는 성폭력처벌법 위반 혐의 등으로 30대 A씨를 구속해 송치했다고 20일 밝혔다.
A씨는 SNS에 공개된 여성 7명의 사진을 음란물에 합성한 ‘딥페이크’ 영상을 만들어 지난해 8월 해외 사이트에 유포한 혐의를 받는다.
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딥페이크는 ‘딥러닝'(deep learning)’과 ‘페이크'(fake)를 합성한 말로, 인공지능(AI)을 기반으로 실제 모습처럼 조작한 음성과 영상 등을 통칭한다.
A씨는 영상을 만들어 유포한 후 해당 여성들에게 “영상이 유포됐다”는 메시지를 보내며 접근하기도 했다.
그 뒤 피해자들이 바로 신고해 추가 성범죄로는 이어지지 않았다.
경찰은 유포된 영상은 모두 삭제 조치했다.
제보는 카카오톡 okjebo <저작권자(c) 연합뉴스, 무단 전재-재배포 금지>
딥페이크 변조 영상 탐지 AI 경진대회
딥페이크 변조 영상 데이터
– 원본 영상에 대해 다양한 GAN 기반의 변형 알고리즘을 통해 생성된 변조 영상 (딥페이크)의 탐지 및 검출하는 AI 기술 개발을 위한 학습용 변조 영상 데이터
1) 1차데이터: deepfake_1st.zip (127GB)
– real / fake 클래스로 구성
– 해당 데이터 내에서 딥페이크 탐지 모델 개발
2) Test 데이터: test.zip (0.6GB)
FAKE=1/ REAL=0
-링크를 통해 다운로드: https://dacon-datasets.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/deepfake/test.zip
딥페이크 뜻 에 대해 알아봅시다
딥페이크 뜻 에 대해 알아보는 포스팅을 하겠습니다. 딥페이크 뜻은 인공지능의 한 분야인 딥러닝(deep learning) + 페이크(fake, 가짜의)의 합성어입니다. 인공지능 기술을 이용해 만든 가짜 사진이나 가짜 영상이 딥페이크 뜻입니다. 특히 최근에는 딥페이크 관련 앱이 늘어나면서 누구나 쉽게 딥페이크 사진이나 영상을 만들 수 있습니다. 가장 대표적인 딥페이크 앱은 페이스플레이와 리페이스입니다.
딥페이크 한 사례 사진입니다.
딥페이크 앱 페이스플레이는 중국 회사 이노베이션 테크놀로지스가 개발했습니다. 앱에서 제공하는 영상을 선택하고 자신의 휴대폰 앨범 속 사진을 고르면 자동으로 딥페이크 영상이 완성됩니다. 영상과 사진 각도가 잘 맞으면 실제로 촬영한 영상처럼 보일 정도로 감쪽같습니다. 영상이 완성되면 곧바로 저장할 수 있고 다른 SNS로 공유할 수도 있습니다.
2021년 8월 출시한 페이스플레이는 이용자 수가 출시 첫 달 27,215명에서 9월에는 140,186명으로 한 달 만에 5배 이상 급증했고, 11월 현재 100만 다운로드를 넘어섰습니다. 페이플레이는 한 때 구글 플레이 스토어 사진과 비디오 부문의 무료 앱 인기순위에서 2위 인스타그램과, 3위 유튜브를 제치고 1위에 오를 정도로 높은 관심을 받았고 앱스토어 전체 무료 앱 인기순위에서 1위에 올랐습니다.
SNS에서는 이 앱으로 만든 딥페이크 영상을 게시하고 공유하는 놀이가 한창입니다. 인스타그램에서 페이스플레이를 검색하면 본인의 사진으로 만든 딥페이크 영상을 재밋거리로 공유하며 즐기는 모습을 쉽게 볼 수 있습니다. 손쉬운 사용에 재미까지 더해진 딥페이크 영상 제작이 SNS에서 유행처럼 확산하고 있어 11월 현재 인스타그램에서 #faceplay 해시태그를 단 게시물은 37,000여 개에 달합니다.
딥페이크 기술은 페이스플레이에서 보듯 우리 일상에 자연스레 스며들면서 MZ세대의 놀이로 자리 잡고 있는 상황입니다. 문제는 딥페이크가 텔레그램 N 번 방에서 성 착취물 영상 제작 등 범죄에 이용돼 논란을 일으키고 있는 기술이라는 점입니다. 페이스플레이가 사기, 성범죄, 협박 등 여러 가지 범죄에 활용될 수 있고 일반인들도 딥페이크 대상이 될 수 있다는 점이 간과되고 있습니다. 누구라도 범죄 타깃이 될 수 있습니다.
페이스플레이 초기에는 재미 위주의 단순한 딥페이크 영상들이 SNS에 올라왔습니다. 하지만 최근 들어 재미를 넘어 성적 허위영상들이 줄로 올라오면서 사회적 문제 요인으로 지적되고 있습니다. 인터넷에서 일반인과 연예인 등 피해자들의 사진과 개인정보를 획득한 후 성적 허위 영상물을 제작해 유포하는 사례가 증가하고 있습니다. 방송통신심의위원회 자료에 따르면 2021년 1~9월 딥페이크 성적 허위영상의 처리 건수는 1,408건으로 2020년 하반기보다 256%나 증가했습니다.
정부 산하단체인 디지털 성범죄피해자지원센터서는 11,891건의 성적 딥페이크 영상을 확인한 결과 아이돌 등 가수 71%, 배우 5.5% 등 유명인의 피해가 컸지만, 학생, 직장인 등 일반인을 대상으로 한 딥페이크 영상도 19, 5%를 차지했습니다.
문제는 성적 수치심을 느낄 수 있는 딥페이크 영상을 제작해 유포할 경우 형사처분을 받을 수 있다는 것입니다. 2020년 6월 25일 이른바 딥페이크 처벌법으로 불리는 ‘성폭력범죄의 처벌 등에 관한 특례법’ 일부 개정안이 시행되면서 딥페이크 범죄에 대한 처벌이 강화되었습니다. 2021년 1월에는 불법 영상, 딥페이크를 강력히 처벌해 달라는 내용의 청와대 국민청원이 올라와 한 달 만에 39만 명의 동의를 받았습니다. 이러 2021년 5월에는 류호정 정의당 의원이 ‘딥페이크 성착취’영상 등을 소지만 하더라도 처벌할 수 있는 성폭력 처벌법 개정안을 대표 발의하기도 했습니다.
개정안에 따르면 딥페이크 영상물을 제작, 반포, 상영한 자는 ‘5년 이하의 징역 또는 5,000만 원 이하의 벌금’ ‘영리를 목적으로 정보통신망을 이용해 반포한 경우에는 7년 이하의 징역’으로 가중 처벌받습니다. 이처럼 처벌은 강화됐지만, 딥페이크 범죄 적발 건수는 줄지 않고 있습니다. 특히 최근에는 가해자와 피해자 연령대도 낮아지는 추세입니다.
딥페이크 기술을 활용한 범죄는 갈수록 늘고 있습니다. 2020년 12월에는 연예인 얼굴을 편집해 불법 영상물을 유포한 10대가 구속되기도 했습니다. 해외 SNS를 통해 가수 150여 명의 얼굴을 불법을 합성한 사진 3,039건을 유통, 판매한 사람들도 적발했습니다. 2020년 12월 1일부터 2021년 4월 30일까지 경찰청이 진행한 불법 합성물 제작, 유포 집중 수사에 따르면 불법 합성물 제작으로 검거된 피의자 중 10대와 20대가 전체 피의자의 약 87%를 차지합니다.
전문가들은 딥페이크 범죄 피해를 예방하기 위해 페이스북, 인스타그램과 같은 SNS에 개인정보 공개를 최소화해야 한다고 권고하고 있습니다. 또한, 딥페이크를 활용해 영상을 제작할 때 출처를 표시하는 워터마크나 해시태그 등을 넣으면 영상이 왜곡, 비방, 모욕 등에 악용되는 것을 어느 정도 막을 수 있다고 전하고 있습니다. 마지막으로 무엇이 딥페이크인지 구별하는 탐지 기술 도입과 사용하는 사용자 교육도 중요하다고 하고 있습니다.
이상 딥페이크 뜻에 대해 알아보는 포스팅을 하였습니다. 악의 없는 장난으로만 사용하시고요. 잘못하면 인생에 빨간 줄 그어질 수 있으니 딥페이크 기술 사용할 땐 주의하시길 바랍니다. 행복하세요!!
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인공지능(AI) 기술을 이용한 디지털 성범죄에 대한 검토
최근 유명 연예인 등에 의한 일련의 소위 디지털 성범죄가 발생함에 따라 다시금 카메라등이용촬영및 유포행위에 대한 문제의 심각성이 크게 대두되었다. 그러나 이러한 문제의 심각성에 대해서는 사건발생시 국회와 언론만 뜨겁게 반응했을 뿐, 아직 일반시민의 의식 저변을 변화시키는데 까지는 이르지못했음이 여실히 들어났다. 이를 반증하는 것으로 최근 한국에서도 본격적으로 ‘가짜 연예인 음란 동영상’ 문제가 불거지고 있다. 이른바 ‘지인능욕’이라고 불리는 딥페이크(Deepfake) 포르노 문제가 바로 그러한데, 이는 인공지능(AI) 기술인 딥러닝을 활용하여 피해자의 음성과 얼굴을 위조하고 이를 통해 편집⋅영상합성된 포르노 영상물을 유포하는 것이다. 문제는 이러한 딥페이크 포르노가 기존의 보편화된 컴퓨터그래픽 기술에 인공지능(AI) 딥러닝기법으로 손쉽게 제작가능하다는 점과 이렇게 업로드되는 딥페이크 포르노영상을 완벽하게 필터링할 수 없다는 점, 더욱이 불법영상물이 급속도로 확산될 뿐만 아니라 완전히삭제되지 않아 피해자가 계속적으로 피해를 받아야 한다는 점에 있다. 한편, 이에 대하여 현재 정보통신망법상 허위사실적시 사이버명예훼손죄나 사이버 음란물유포죄로형사처벌하고 있는데, 이는 실제 성행위 촬영이 이루지지 않다는 점에 근거하는 것이다. 이로 인해 불법촬영물 성폭력범죄에 비해 가해자 처벌 및 피해자 구제에 부족함이 나타나게 된다. 다만 이러한 딥페이크(Deepfake) 포르노 문제에 대하여 형사규제가 요구되더라도 그 적용에 있어서는 신중을 기해야한다는 점에서, 딥페이크 포르노 문제에 대하여 살펴보고, 또한 이러한 가해행위를 대법원 판례에 기초하여 성폭력처벌법 제14조의 카메라등이용촬영죄로 규율할 수 있는지 여부를 분석하고 더 나아가입법적 대안에 대해서도 검토한다.
While the rapid development of technology in recent years has brought many benefits to Korean society, it also has been implications for such matters as the privacy and the role of law. Especially In Korea, Violence on women’s bodies and sexuality in cyberspace has been a problem since the 2000s. This violence against women’s bodies and sexuality in cyberspace is not just a violation of the social legal interest using information, but also a direct violation of the individual’s body and character using digital technology, just like rape, a traditional sexual crime. Under the ‘ACT ON SPECIAL CASES CONCERNING THE PUNISHMENT, ETC. OF SEXUAL CRIMES’ Article 14 cannot catch various types of sexual crimes that are actually occurring by excluding the leakage of self-pictured sexual images and taking issue with the extent of physical exposure of images. This study aims to find criminal policy for punishment and regulations after conducting an study on the type of digital-sexual crimes, including the use of AI technology(deepfake). The problem recognition in this study is to explore whether the current methods and content of punishment and regulation are adequately responding to the type of cyber sexual crime that is currently occurring, what problems are there if not addressed, and what improvements are needed to address them. Therefore, it analyzed domestic and international legal systems related to digital-sexual crimes. Also, it was also consider issues raised in the process of actual punishment and regulation.
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