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인공지능이 생성한 텍스트를 효과적으로 식별할 수 있도록 설계된 탐지 소프트웨어가 개발되고 있습니다. 문장 구조와 단어의 복잡성 그리고 글쓰기 스타일 등 텍스트의 다양한 측면을 분석해 인공지능 작성 콘텐츠에서 일반적으로 나타나는 패턴을 파악합니다. 고급 알고리즘과 딥러닝 기술을 활용해 글쓰기 스타일과 구조 및 어휘를 분석하며 콘텐츠의 진위와 독창성을 판단하는 데 도움을 줍니다.
여러 엔진을 결합해 정확한 결과를 제공하는 시스템이 운영되고 있습니다.
인공지능 탐지 기술은 텍스트를 검사해 사람이 썼는지 인공지능이 썼는지 확인해 독창성을 찾으며 학문적 진실성과 공정한 평가를 위해 활용됩니다.
딥러닝 기술을 이용해 악의적으로 조작된 음성과 영상 그리고 이미지 등을 만들어 내는 방법이 발전함에 따라 더욱더 빠르고 정교한 생성 기술이 등장하고 있습니다. 인공지능은 딥페이크 대상 중 사람 얼굴에서 관찰되는 혈색 변화와 눈 깜박임 그리고 얼굴 그림자 등을 찾아내며 실제 사람의 사진과 딥페이크에서 관찰되는 혈류 현상의 차이를 찾아냅니다. 딥러닝 기반 분석을 사용해 상세한 얼굴 및 음성 특징을 검사하고 특정 세그먼트에 조작 흔적이 있는지 검사합니다.
딥페이크 탐지는 크게 세 가지 기법으로 이루어집니다.
딥페이크 탐지 시스템은 비디오와 이미지 및 오디오를 빠르게 분석해 일반적으로 짧은 시간 내에 결과를 제공하며 콘텐츠를 진짜 또는 가짜로 분류합니다.
딥러닝 기반의 최신 광학 문자 인식 기술은 신분증의 텍스트와 이미지까지 분석해 위조 여부를 판별할 수 있는 수준까지 발전했습니다. 신분증 정보를 빠르고 정확하게 인식해 자동으로 처리하는 기술로 기존의 수작업 확인 방식보다 보안성과 효율성이 뛰어나며 이미지 속 문자를 인식해 텍스트로 변환합니다. 이를 활용하면 신분증에서 이름과 생년월일 그리고 주민등록번호와 발급일 등의 정보를 자동으로 추출할 수 있습니다.
신분증 진위 확인을 위한 다양한 기술이 적용되고 있습니다.
인공지능 신경망이 플라스틱 실물 신분증 여부를 판단하며 종이 인쇄본과 디스플레이 촬영본 등의 사본 신분증의 가입을 방어합니다.
딥러닝 알고리즘을 기반으로 한글과 영문 그리고 숫자가 혼재된 환경에서도 높은 정확도를 자랑합니다. 이미지를 처리해 텍스트를 추출하는 과정에서 이미지 왜곡과 빛 반사 그리고 기타 시각적 장애 요소를 극복해 정확한 문자 인식을 수행하며 실시간으로 처리해 즉시 결과를 확인할 수 있습니다. 이미지의 흐림과 빛 반사 그리고 홀로그램과 같은 시각적 장애 요소를 인식하고 보정해 명확한 텍스트 추출이 가능합니다.
개인정보 영역을 네임펜으로 가리거나 다른 사진을 덮씌운 경우 그리고 실제 신분증 위에 본인의 증명사진을 부착해 조작한 위조 신분증을 판별할 수 있습니다. 위조된 신분증 탐지율이 대폭 상승했으며 직원 실수를 최소화하고 불법 할인 악용 사례를 방지했습니다. 민감한 정보가 노출되지 않도록 신분증 데이터에 자동 마스킹 기술이 적용되었으며 고객 신뢰도가 높아지고 개인정보 유출 우려가 크게 줄었습니다.
금융위원회에서 권고하는 비대면 가입 시 안면 촬영 및 신분증 증명사진 간 유사도 분석을 수행합니다. 실물 얼굴 촬영을 위한 안면실물확인을 통해 이미지나 동영상 촬영을 방지하며 신분증 단계에서 얻은 신분증 속 주요 정보를 진위확인 기관으로부터 받은 정보와 비교합니다. 신분증 사진과 실제 본인의 얼굴을 비교해 본인 여부를 확인하는 기능이 추가되면서 대리인을 통한 부정 사용을 방지할 수 있게 되었습니다.
비정상적인 패턴이나 이상값 또는 사람이 작성한 콘텐츠와 유사하지 않은 패턴을 발견하기 위해 복잡한 대규모 언어 모델 및 머신러닝 기반 인공지능 탐지 기능을 사용합니다. 이러한 머신러닝 및 딥러닝 기반 시스템은 일반적으로 이전 결과를 학습함으로써 정확도와 효율성이 향상되며 다양한 유형의 데이터를 연구하고 딥러닝 기능이 탑재된 신경망을 사용함에 따라 이러한 도구는 새로운 세부 사항에 적응하고 면밀히 조사하는 데이터 내에서 특정 요소를 식별하는 능력을 향상시킬 수 있습니다.
생체 인식 검출 프레임워크는 일반적으로 미세한 근육 움직임과 머리 각도 또는 위조물이 일관되게 모방하기 어려운 무작위 깜빡임 패턴에 의존합니다. 시스템은 사용자가 특정 방식으로 얼굴을 움직이도록 요구하며 영상이 이를 따라가지 못하면 딥페이크가 드러나고 의심스러운 영상이 특정 인물이 특정 행사에 참석했거나 특정 발언을 했다고 주장할 경우 공식 출처를 확인하면 해당 주장의 진위를 입증하거나 반박할 수 있습니다. 인공지능이 충분히 빠르게 적응하지 못하면 지연 현상이나 얼굴 결함이 발생합니다.
시스템은 콘텐츠를 원본 소스와 비교하고 딥러닝을 사용해 상세한 얼굴 및 음성 특징을 검사합니다. 특정 세그먼트에 조작 흔적이 있는지 검사하며 이러한 다단계 접근 방식을 통해 비디오와 이미지 및 오디오를 철저히 분석해 진짜인지 인위적으로 생성되었는지 확인할 수 있습니다. 딥페이크 탐지 기술의 정확도는 기술이 발전함에 따라 달라지지만 일반적으로 높은 정확도로 딥페이크를 탐지하고 회사가 기술을 계속 발전시키면서 이 정확도는 계속 향상되고 있습니다.
문서 진위 판별 인공지능은 지속적으로 고도화될 것으로 전망됩니다. 실시간 데이터 분석 기술이 발전하면서 위조를 사전에 탐지하는 능력이 향상되고 있고 딥러닝 모델이 지속적으로 학습해 탐지 정확도가 높아지고 있습니다. 디지털 워터마킹 기술을 개발하고 정부 및 교육 기관과 협력해 윤리적인 인공지능 관행을 장려하고 있으며 교육 캠페인을 통해 탐지 알고리즘을 지속적으로 업데이트하고 딥페이크 위험에 대한 대중의 인식을 제고하고 있습니다.
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