딥페이크 뜻과 원리 그리고 딥페이크 피해 예방을 위한 방법을 알아보자.

최근 텔레그램을 중심으로 여학생들의 사진을 무단으로 가져다 딥페이크 기술로 합성한 음란물을 제작하고 유포하는 사건이 끊이지 않고 발생하고 있습니다. 이는 개인의 명예를 심각하게 훼손하고, 피해자들에게 씻을 수 없는 상처를 남기는 심각한 문제입니다.

 

오늘은 문제가 되고 있는 딥페이크 뜻과 원리 그리고 딥페이크 피해를 입지 않도록 예방을 어떻게 해야 하는지에 대해 살펴보기로 하겠습니다.

 

딥페이크 뜻

딥페이크(Deepfake)는 딥러닝(Deep learning)과 가짜(fake)의 합성어로, 인공지능을 기반으로 한 인간 이미지 합성 기술입니다. 쉽게 말해, 존재하지 않는 영상이나 이미지를 만들어내는 기술이라고 할 수 있습니다. 

 

처음 이 기술이 선 보였을 때 사람들이 많이 우려했던 것 중 하나가 유명인의 얼굴을 다른 사람의 얼굴로 감쪽같이 바꿔 없던 일을 마치 있었던 일처럼 꾸밀 수 있다는 것이었습니다. 그런데 기술이 더욱 발달한 지금 유명인뿐만 아니라 일반인들도 피해를 입는 상황이 되어 버렸습니다.

 

딥페이크 원리

딥페이크 기술은 크게 두 가지 단계로 이루어집니다.

• 데이터 학습: 먼저, 딥러닝 모델은 특정 인물의 얼굴이나 목소리에 대한 방대한 양의 데이터를 학습합니다. 이를 통해 모델은 해당 인물의 특징을 정확하게 파악하고, 새로운 이미지나 음성을 생성하는 데 필요한 패턴을 학습하게 됩니다.
• 합성: 학습된 모델을 이용하여 원하는 영상이나 음성에 새로운 얼굴이나 목소리를 합성합니다. 이 과정에서 모델은 기존 영상의 특징과 학습된 인물의 특징을 조합하여 매우 사실적인 가짜 영상이나 음성을 생성해 냅니다.

최근에는 데이터 학습에 있어 예전처럼 방대한 자료가 필요치 않습니다. 사진 몇 장, 목소리 파일 몇 개 정도만 가지고도 학습을 시켜 거의 완벽에 가까운 카피가 가능한 시대를 살고 있습니다.

 

딥페이크 기술의 알려진 문제점

• 허위 정보 확산: 딥페이크 기술을 이용하여 가짜 뉴스를 만들어내거나, 특정 인물을 비방하는 허위 정보를 유포할 수 있습니다.
• 개인 정보 침해: 타인의 얼굴이나 목소리를 무단으로 사용하여 개인의 명예를 훼손하거나, 프라이버시를 침해할 수 있습니다.
• 사회적 불안 증가: 딥페이크 기술로 인해 진실과 거짓을 구분하기 어려워지면서 사회적 불신과 혼란이 가중될 수 있습니다.

 

딥페이크

딥페이크 악용으로 인한 피해 사례

딥페이크 기술 자체는 다양한 곳, 특히 영화, 게임 등 엔터테인먼트 사업이나 교육용으로 역사적 인물을 실감 나게 재현하는 등의 순기능을 가지고 있습니다. 그러나 이러한 기능을 누군가 불순한 마음을 가지고 사용한다면 그 피해는 말할 수 없을 만큼 커집니다.

서울대학교 딥페이크 사건

서울대학교의 한 졸업생이 여동창의 사진을 악용하여 딥페이크 음란물을 제작하고 유포한 사건이 발생했습니다. 이 가해자는 피해자들과 아는 사이로, SNS를 통해 사진을 수집한 후 음란물과 합성하여 온라인에 배포했습니다. 특히, 피해자 중 일부는 미성년자로 큰 사회적 문제가 되고 있습니다.

인하대학교 텔레그램 사건

인하대학교에서는 텔레그램 채팅방을 통해 수많은 학생들의 얼굴을 딥페이크 영상으로 합성한 사건이 드러났습니다. 이 채팅방에는 1200명이 넘는 참가자가 있었으며, 피해 여성들은 지속적인 협박과 괴롭힘을 당했습니다. 그러나, 이 채팅방에는 인하대학교 학생보다 일반인이 더 많았던 것으로 나타났습니다. 경찰 수사에는 텔레그램의 익명성과 보안성이 큰 장애물로 작용하고 있습니다.

전국 중고교생 대상 딥페이크 사건

딥페이크 범죄는 중고등학생들 사이에서도 확산되고 있습니다. 현재 전국 200여 개 학교에서 피해 사례가 발생하고 있으며, 가해자들은 인스타그램과 카카오톡 등에서 프로필 사진을 무단으로 수집하여 음란물로 합성한 뒤 유포하고 있습니다. 이로 인해 많은 학생들이 SNS 계정을 삭제하거나 프로필 사진을 비공개로 설정하는 등의 자구책을 마련하고 있습니다.

 

이러한 자구노력에도 한 간에는 인스타그램 비밀번호까지 해킹되어 비공개로 막아 놨던 사진들도 유출이 되어 또다시 피해를 입고 있다는 소문마저 돌고 있습니다.

 

딥페이크 피해 예방 및 해결 방안

딥페이크 탐지 기술 개발

• 인공지능 활용: 딥페이크 영상의 특징을 학습하여 진짜와 가짜를 구분하는 AI 모델 개발
• 메타데이터 분석: 영상 생성 시 남겨지는 메타데이터를 분석하여 조작 여부를 판단
• 생체 인식 기술 활용: 얼굴, 목소리 등 생체 정보를 분석하여 진위 여부를 확인

법적 규제 강화

• 딥페이크 관련 법률 제정: 딥페이크 제작 및 유포를 처벌하는 법률 마련
• 국제 협력 강화: 딥페이크 문제 해결을 위한 국제적인 공조 체계 구축
• 플랫폼 규제 강화: 소셜 미디어 등 플랫폼에서 딥페이크 콘텐츠 유포를 방지하기 위한 규제 강화

교육 및 인식 개선

• 디지털 리터러시 교육 강화: 딥페이크를 비롯한 가짜 뉴스를 식별하고 비판적으로 사고하는 능력 함양
• 미디어 교육 강화: 미디어의 영향력과 한계에 대한 이해를 높이고 미디어 정보를 비판적으로 분석하는 능력 함양

기술 개발의 윤리적 책임 강화

• 윤리적 가이드라인 마련: 딥페이크 기술 개발 시 지켜야 할 윤리적 기준 마련
• 오픈 소스 공개 제한: 딥페이크 기술이 악용되는 것을 막기 위해 오픈 소스 공개를 제한

개인 정보 보호 강화

• 개인 정보 유출 방지: 개인 정보 유출을 막아 딥페이크 제작에 필요한 데이터를 보호
• 프라이버시 설정 강화: 소셜 미디어 등에서 개인 정보 노출을 최소화하기 위한 프라이버시 설정 활용

 

마무리

수요가 없으면 공급도 없어지는 것이 시장논리 아닐까 합니다. 많은 사람들이 궁금해하지 않고 호기심을 보이지 않는다면 아무도 관심을 가지지 않는 일을 할 사람은 없을 것입니다. 나의 개인정보보호에도 철저한 노력이 필요하지만 타인의 인권을 존중하는 마음을 가진다면 이러한 기술 발전에 따른 불미스러운 일은 벌어지지 않을 수 있다 생각합니다. 감사합니다.

 

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