얼굴을 바꾸고, 음성을 수정하고, 심지어 일어나지 않은 장면을 만드는 능력을 갖춘 딥페이크는 디지털 보안과 정보의 신뢰성에 심각한 문제를 제기합니다.
널리 알려짐
딥페이크는 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks)이라는 인공 신경망을 통해 생성될 수 있습니다.aria(GAN)입니다. 이러한 네트워크는 실제 이미지와 비디오가 포함된 대규모 데이터 세트에 대해 훈련되어 사람의 특정 특성을 매핑하여 설득력 있는 가짜를 만드는 방법을 학습합니다.
딥페이크 기술은 엔터테인먼트, 시각 효과 등의 분야에 응용될 수 있지만 허위 정보 확산, 개인 정보 보호, 심지어 강탈 및 사기 가능성에 대한 우려도 제기됩니다.
딥페이크의 부정적인 영향에 맞서기 위해서는 이러한 디지털 조작에 대한 탐지 및 검증 기술에 투자하는 것이 중요합니다. 기계 학습 알고리즘을 개발하면 비디오의 패턴과 불일치를 식별하여 딥페이크가 생성되었다는 징후를 밝힐 수 있습니다. 또한 사람들이 인식하고 인식할 수 있도록 인식과 디지털 리터러시를 증진하는 것이 필수적입니다. question그들이 소비하는 콘텐츠의 신뢰성을 보장합니다.
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참고 문헌 :
- Zhou, X., Han, X., & Morariu, VI(2020). 조작된 얼굴 이미지와 비디오를 감지하는 방법을 학습합니다. IEEE 절차, 109(2), 207-227. 도이: 10.1109/JPROC.2020.3020351
- Rossler, A., Cozzolino, D., Verdoliva, L., Riess, C., Thies, J., & Nießner, M. (2019). FaceForensics++: 조작된 얼굴 이미지를 탐지하는 방법을 학습합니다. IEEE/CVF 컴퓨터 비전 국제 회의(ICCV) 간행물, 1-11. 도이: 10.1109/ICCV.2019.00100
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