전남대학교 유석봉 교수 연구팀이 사용자의 얼굴을 사전에 보호하여 딥페이크 생성을 어렵게 만드는 기술 ‘딥 프로텍트(DeepProtect)’를 개발했다.

최근 영화나 게임 분야에서 인공지능(AI)을 이용해 다른 사람의 얼굴을 자연스럽게 합성하는 ‘딥페이크(face-swapping)’ 기술이 빠르게 발전하면서, 무단 얼굴 도용 및 디지털 성범죄, 사기, 허위 영상 제작 등 심각한 범죄에 악용되는 사례도 늘어나고 있다.

이에 대응하는 기존 기술은 이미 만들어진 딥페이크를 찾아내는 ‘사후 탐지’ 방식이 대부분이었지만, 제안 기술은 사진을 SNS에 올리기 전에 미리 보호 처리를 해, 누군가 그 사진을 이용해 얼굴을 바꾸려 해도 딥페이크 결과가 자연스럽지 않게 나오도록 만드는 사전 방어 기술이라는 점에서 차별성을 갖는다.

연구진은 얼굴 전체(Global)와 특정 부위(Local)를 동시에 방어하는 이중 전략을 적용했다.

제안하는 ‘정체성 희석(identity blending)’ 기법은 얼굴의 고유 특징을 완전히 제거하는 것이 아니라, 필터뱅크 기반 검색을 통해 여러 유사한 얼굴들의 특징을 미세하게 섞어 넣어 얼굴 전체의 정체성 정보를 흐리게 만드는 방식이다.

추가적으로 ‘속성 왜곡(attribute distortion)’ 기법을 제안하여 사용자가 눈, 코, 입 등 특정 얼굴 부위를 텍스트 프롬프트로 지정하면, 해당 부위와 관련된 정체성 방향을 인공지능 내부 표현 공간에서 찾아낸 뒤, 그 방향으로 미세한 워터마크 신호를 삽입함으로써 원본 이미지는 자연스럽게 유지하면서도, 딥페이크 생성 과정에서는 해당 부위가 어색하게 표현되도록 최적화했다.

실험 결과, 딥 프로텍트가 적용된 이미지는 정량 평가 및 사람의 정성 평가에서 높은 자연스러움을 유지했으며, 다양한 최신 얼굴 딥페이크 모델에 대해 높은 방어 성공률을 보였다.

이번 연구는 전남대 인공지능융합학과 시각지능미디어연구실 소속 백승혁 석사과정, 이은기 석사과정 학생이 공동 1저자로 참여했으며, 유석봉 교수와 김형일 교수가 공동으로 연구를 수행했다.

해당 연구논문은 인공지능 컴퓨터비전 분야 최고 권위 학술대회인 CVPR 2026 국제 컨퍼런스에 채택되어, 올해 6월 공식 발표될 예정이다.

공동 1저자인 백승혁 석사과정 학생은 본 논문 외에도, AI 강건성(Adversarial Robustness) 분야로 ICRA 2026 논문 승인 등 세계 무대에 경쟁력을 갖춘 연구원으로 성장 중이다.

또한 이은기 연구자는 석사과정 중 우수한 연구 성과를 바탕으로 현재에는 한국전자통신연구원(ETRI) 호남권연구센터에 연구원으로 신규 임용됐다.