딥페이크 방어 및 탐지 AI 스타트업 스틸컷(Stealcut)이 서울대학교 총학생회와 업무협약(MOU)을 체결하고, 2026년 및 2027년 졸업사진 전체에 딥페이크 선제 방어 기술을 적용했다. 이번 협력은 졸업사진이 디지털로 검수 및 배포되는 시점부터 보호 처리를 적용해, 이미지가 외부에 공개되는 순간부터 딥페이크 악용에 선제적으로 대응할 수 있도록 설계됐다.
최근 고해상도 정면 얼굴 이미지인 졸업사진이 불법 딥페이크 사이트 등에서 합성 소재로 무단 도용되는 피해가 급증함에 따라, 스틸컷은 사후 대응이 아닌 기술적 선제 방어로 이 문제를 해결하고자 이번 프로젝트를 추진했다. 스틸컷의 핵심 기술은 이미지에 사람이 인지할 수 없는 미세 신호(적대적 섭동)를 삽입하는 방식이다. 이를 통해 디지털 이미지를 온라인에 공유하더라도 딥페이크 AI가 해당 이미지를 합성에 활용하거나 학습하려 할 경우 결과물이 정상적으로 생성되지 않도록 차단한다.
특히 스틸컷은 이번 프로젝트를 통해 실제 졸업사진 배포 프로세스에 기술을 통합하고 실효성을 검증했다. 불법 사이트를 포함한 상용 딥페이크 사이트 30곳을 대상으로 실시한 실환경 테스트에서 페이스 스왑(Face Swap) 기반 서비스에 대해 70%의 방어율을 기록하며 상용화 가능성을 실증했다. 관련 기술은 현재 한국, 미국, 유럽 등지에 4건의 글로벌 특허 출원을 완료한 상태다.
이번 MOU에 따라 2026년과 2027년 서울대학교 졸업사진은 촬영 후 디지털 검수 및 전달 단계에서 보호 처리가 일괄 적용된다. 이는 졸업생 개개인이 별도의 조치를 취하지 않아도 배포받는 시점부터 이미지가 보호된 상태로 공개되는 구조를 실현한 것이다. 대학 졸업사진 배포 프로세스에 딥페이크 방어 기술이 직접 통합된 사례는 국내에서 이번이 처음이다.
스틸컷의 방어 기술은 사진 관리 시스템과 연동이 가능해 대규모 데이터에도 일괄 적용할 수 있다는 강점이 있다. 이에 따라 졸업사진뿐만 아니라 증명사진, 사원증, 인물 데이터베이스 등 개인 얼굴 이미지를 관리하는 기관으로의 확장성이 높다. 스틸컷 측은 향후 도용 탐지 모델과 결합해 방어 처리된 사진의 합성 시도 여부를 추적하는 2중 보호 체계 구축도 가능할 것이라고 밝혔다.
이미지 제공: 스틸컷
