페이크 버스터즈

24-2 YBIGTA 컨퍼런스

딥페이크 탐지 모델

목차

• 목차
• 문제 정의
• 선행 연구
• 세부 목표
• 접근 방법
• 결과 및 주요 기능
• 팀 구성

문제 정의

불법 음란물 유포로 인한 피해 확산

생성형 AI의 발전과 함께 다양한 문제가 발생하고 있으며, 최근 주목받고 있는 문제 중 하나는 딥페이크 기술을 이용한 음란물 생성 및 유포입니다. 2023년 미국 사이버보안 업체 Security Hero의 보고서에 따르면, 딥페이크 포르노 범죄율이 가장 높은 나라는 대한민국으로, 사태의 심각성을 보여줍니다.

유명인사 이외의 일반인에 대한 딥페이크 영상 유포

기술 발전과 편리함의 증가로 인해 이제는 유명인뿐만 아니라 일반인들도 딥페이크 음란물의 피해자가 되고 있습니다. 예를 들어, 2023년 기준 딥페이크 음란물로 피해를 입은 10대 청소년은 86명이었으나, 2024년 8월까지 그 수가 238명으로 급증했습니다.

선행 연구

(Optional 필드; 생략해도 무관)

세부 목표

1. 범용적이고 광범위한 딥페이크 탐지 솔루션 개발
2. 각종 모델들의 성능 비교 및 분석
3. 실시간 딥페이크 탐지 서비스 구현

접근 방법

1. 태스크 (세부 목표를 달성하기 위한 구체적인 태스크)

   • (Task)
     • (Description)
   • (Task)
     • (Description)

2. 데이터셋 (사용한 데이터셋, API 등)

   • (Dataset A)
     • (Description)
   • (Dataset B)
     • (Description)

3. 모델링/아키텍쳐 등 (프로젝트 특성 및 목표에 따라)

   • (Models)
     • (Description)
   • (Service Architecture)
     • (Description)

결과 및 주요 기능

(평가 지표, 구현한 핵심 기능 등)

팀 구성

이름	팀	역할
박동연	DS	(역할)
이동렬	DS	(역할)
정회수	DA	(역할)
양인혜	DS	(역할)
임채림	DE	(역할)
성현준	DE	(역할)
정다연	DS	(역할)