기사제목: fKAIST '비디오 편집 변형 위변조 탐지기술' 정확도 쑥 기사내용: f성능평가 예시 이미지. KAIST 제공국내 연구진이 인공지능(AI) 엔진을 이용해 영상의 위변조 탐지 기술 정확도를 높이는 데 성공했다.
KAIST 연구진이 개발해 각종 위변조 영상을 잡아낸다는 의미의 카이캐치 소프트웨어 고도화로 영상뿐 아니라 CCTV 비디오 변형 여부도 분석할 수 있어 편집 여부를 둘러싼 분쟁 해결에도 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
KAIST는 전산학부 이홍규 교수 연구팀이 새로운 AI 구조와 학습 방법론, 실험실 환경에서는 구하기 힘든 고급 변형 이미지 영상들을 사용해 영상 이미지 위변조 탐지 소프트웨어 카이캐치의 영상 이미지 정밀도와 정확도를 높인 2.1 버전을 개발했다고 13일 밝혔다.
카이캐치는 이상 유형 분석 엔진과 이상 영역 추정 엔진 두 개 AI 엔진으로 구성된다.
이상유형 분석 엔진은 블러링과 노이즈, 크기 변화, 명암 대비 변화, 모핑, 리샘플링 등 필수 변이로 정의해 이를 탐지한다.
이상 영역 추정 엔진은 이미지 짜깁기를 비롯해 잘라 붙이기, 복사 붙이기, 복사 이동 등을 탐지한다.
이중 이상 영역 추정 엔진에서는 이상 영역 탐지 시 그레이 스케일(회색조)로 이상 유무를 탐지했으나 분석 신호의 표현력이 낮고 탐지 오류가 많아 위변조 여부 판정에 어려움이 있었다.
연구진은 이번 연구를 통해 색상 정보와 주파수 정보를 함께 활용해 정밀도와 재현율을 향상시키고 변형 영역을 컬러 스케일로 표현해 해당 영역의 이상 유무와 위변조 여부를 명확하게 판별했다.
연구팀은 영상 생성 시 발생하는 흔적과 압축 시 생기는 흔적 신호를 함께 분석하기 위해 색상 정보와 주파수 정보를 모두 활용하는 접근 방식을 학계 최초로 제시했다.
영상 이미지 위변조 소프트웨어 카이캐치는 현재 안드로이드 앱 형태로 일반에 선보이며 2021년 3월부터 900여 건의 위변조 분석 의뢰를 받았다.
이흥규 교수는 발표 논문 수준이나 실험 결과 등을 감안할 때 위변조 분야 최고 기술로 만든 소프트웨어인데 오탐지율이 높아 실제 탐지 정밀도가 이론치보다 매우 낮았다라며 이번에 개발한 2.1버전은 CATNet이라는 새로운 네트워크 구조와 학습 방법론, 색상 및 주파수 영역 왜곡 흔적 동시 분석이라는 첨단 기술을 활용해 정밀도를 높여 보다 명확한 판별이 가능하도록 개발됐다고 설명했다.