작성자: Lu-Hai Liang

보도일자: 2025년 8월 13일

출처: Biometricupdate.com

 

딥페이크 사기의 규모가 커지고 기술이 점점 정교해지면서, 연구자들은 콘텐츠 자체와 함께 따라오는 메타데이터의 진위를 어떻게 확인할 것인지 고민하게 되었다. 이는 이미지가 어디서, 언제 생성된 것인지 검증하는 방법을 찾는 것뿐만 아니라, 혈류에 따른 미묘한 얼굴 색 변화와 같은 세부적인 특징까지 고려해야 함을 의미한다. 만약 AI가 이런 변화를 모방한다면, 그 모방은 효과적인가? 아니면 여전히 탐지할 수 있을까?

 

분산형 암호 검증 시스템: 장소와 시간 확인

합성 미디어와 GPS 스푸핑이 넘쳐나는 세상에서, 어떤 일이 특정한 장소와 시간에 실제로 일어났음을 입증하는 일은 점점 더 어렵게 되고 있다. 타르투대학교 컴퓨터과학연구소의 다학제 박사 연구원 에두아르도 브리토(Eduardo Brito)는 그 해답을 가지고 있다고 믿는다.

 

그가 Scientific Reports에 발표한 최신 연구 “디지털 사회에서 신뢰·확장성·프라이버시를 위한 분산형 위치 증명(Proof-of-Location) 시스템”은, 중앙 기관에 의존하거나 개인 데이터를 노출하지 않고도 물리적 존재를 암호학적으로 검증할 수 있는 분산형 위치 증명(PoL) 이미지 시스템의 최초 통합 아키텍처를 제시한다.

 

브리토는 이렇게 설명한다. “누군가 ‘나는 이 시간에 이 장소에 있었다’고 말한다고 상상해 보세요. PoL은 그 주장을 단순히 신뢰하거나 불필요한 개인정보를 드러내지 않고도 검증할 수 있게 해줍니다.” 그의 모델은 취약한 GPS 신호나 중앙화된 데이터베이스에 의존하는 대신, ‘목격자(witnesses)’라 불리는 주변 기기들을 모집해 위치 주장을 공동 서명(co-sign)하도록 한다. 각 목격자는 특정 시간과 장소에서 ‘증명자(prover)’ 기기의 존재를 암호학적으로 보증하며, 이를 통해 제3자가 사후에 검증할 수 있는 디지털 도장(digital stamp)이 생성된다.

 

브리토와 사이버네티카(Cybernetica AS)의 동료 연구진은 스마트워치와 심박 모니터를 착용한 자원자들을 다양한 조명과 움직임 조건에서 촬영하며 이 개념을 실험했다. 이후 기록된 심박수와 얼굴의 79개 지점에서 감지된 색상 변화를 비교해, 첨단 센서와 알고리즘이 실제 물리적 존재를 입증할 수 있음을 보여주었다. 초기 결과는 “매우 유망하다”는 평가를 받으며, 더 광범위한 응용 가능성을 열었다.

 

잠재적 활용 분야는 사진·영상의 출처 인증, 공급망 보안 강화, 법적 분쟁에서의 디지털 알리바이 지원, 나아가 투표와 같은 시민 참여 과정에서 익명성과 검증 가능성을 동시에 보장하는 출석 확인까지 다양하다. 중앙집중형 대안과 달리, 분산형 PoL 프레임워크는 대규모 감시나 비자발적 증인을 방지하기 위한 안전장치를 내재하고 있다. 기기는 목격자로 참여하기 전에 반드시 암호학적 동의를 거쳐야 하며, 검증에는 필요한 최소한의 정보만 공개된다.

 

그럼에도 불구하고 브리토는 이 시스템의 채택이 간단하지 않을 것이라고 인정한다. 기존 시스템은 이미 깊숙이 자리 잡아 있으며 교체 비용도 막대하기 때문이다. 더구나 위치 데이터를 통제함으로써 이익을 얻는 대형 기술 기업이나 감시 중심의 정부들은, 자신들의 관문 역할을 약화시키는 이러한 모델에 저항할 가능성이 있다.

 

그는 초기 도입이 위치 위조가 이미 심각한 위험을 초래하는 분야, 예를 들어 콘텐츠 인증이나 물류 영역에서 먼저 이루어지고, 이후 규제가 따라잡음에 따라 더 넓은 시민 및 인프라 활용으로 확장될 것이라고 예상한다.

 

연구팀은 향후 프로토타입을 확장하고, 언론·디지털 자산 검증·핵심 인프라 모니터링에 관심 있는 정부, NGO, 민간 기업들과 함께 시범 도입을 추진하고 있다. 또한 프로토콜을 오픈소스로 공개하는 것도 로드맵의 일부로, 투명성과 커뮤니티 감사를 프로젝트의 핵심 가치로 유지하려는 것이다.

 

브리토는 향후 5년 내에 위치 증명(Proof-of-Location)이 법적 증거로서, 그리고 자연재해부터 무력 분쟁에 이르기까지 위기 상황에서 신속하고 신뢰할 수 있는 현장 사실 확인 수단으로 자리 잡을 수 있다고 전망한다.

 

연구진은 디지털 기만이 난무하는 환경 속에서, 이러한 분산형 ‘존재 검증’ 접근 방식이 진실을 위한 암호학적 기반이 될 수 있다고 강조한다.

 

딥페이크 대응 위한 얼굴 색상 분석

네덜란드 법과학연구소(NFI)는 사람의 심장 박동으로 인해 발생하는 얼굴 색의 미세한 변화를 추적하여 딥페이크 영상을 판별하는 새로운 방법을 개발했다.

 

이 기법은 ‘혈류 감지(blood flow detection)’로 불리며, 맥박에 따라 나타나는 미묘한 피부 톤 변화를 첨단 영상 분석 기술로 포착한다. 이 연구는 공식 발표에 앞서 5월 말 아일랜드 더블린에서 열린 유럽 법과학 아카데미(EAFS 2025) 학회에서 처음 소개되었다.

 

NFI의 디지털 포렌식 조사관이자 암스테르담대학교 법과학 데이터 과학 교수인 제노 헤라츠(Zeno Geradts)는 합성 콘텐츠가 급증하는 현 상황에서 이 연구의 시급성이 그 어느때보다 크다고 경고했다.

 

혈류 감지 기술은 아직 법정 증거로 완전히 검증된 것은 아니지만, 수사관들은 이미 개별 사건 조사를 지원하는 데 활용할 수 있다. NFI는 딥페이크 분석 수요가 급격히 증가할 것으로 전망하고 있으며, 이 새로운 도구는 매우 중요한 시점에 등장했다.

 

헤라츠는 “AI가 할 수 있는 일은 많지만, 설득력 있는 맥박까지는 만들어내지 못한다”며 네덜란드 뉴스(Dutch News)를 통해 이렇게 말했다. “실제 영상에서는 눈, 이마, 턱 주변에서 혈류를 감지할 수 있는데, 바로 그것이 딥페이크에는 빠져 있다.”

 

최근 실험에서 자원자들은 스마트워치와 심박 모니터를 착용한 채 다양한 조명과 움직임 조건에서 촬영되었다. 분석가들은 기록된 심박수와 얼굴 79개 지점에서의 색상 변화를 비교했으며, 헤라츠에 따르면 초기 결과는 매우 유망하다.

 

그러나 베를린의 프라운호퍼 텔레커뮤니케이션 연구소와 훔볼트대학교 연구진이 올해 4월 학술지 Frontiers in Imaging에 발표한 논문은 딥페이크의 사실감이 점점 높아지고 있음을 지적한다. 연구진은 생성형 AI가 이제 맥박으로 인한 변화를 재현할 수 있다는 사실을 발견했다.

 

“고품질 딥페이크도 심장을 갖고 있다!(High-quality deepfakes have a heart!)”라는 제목의 연구에서, 연구진은 원격 광용적맥파측정(rPPG, remote photoplethysmography)을 사용해 국소 혈액량 변화를 분석했다. 그 결과, 이 방법이 심전도(ECG)로 측정한 맥박수와 합리적으로 일치하는 추정치를 제공한다는 사실을 확인했다. 그러나 동시에 디지털로 변조된 얼굴을 삽입했을 때도 딥페이크 영상이 심장 박동 효과를 유지한다는 점도 발견했다.

 

다만 혈류의 공간적 분포 분석은 여전히 이러한 고품질 딥페이크를 탐지하는 데 유용할 수 있다.

 

헤라츠는 올해 초 NFI의 연구 게시글에서 이렇게 말했다. “개발 속도가 너무 빠릅니다. 하지만 아직 얼굴에서 심장 박동이 감지되는 딥페이크는 보지 못했습니다. 우리 연구가 발표된 이후 그런 딥페이크가 등장할까요? 그럴 수도 있습니다. 그러나 앞으로 2년 동안 우리는 분명히 더 나아갈 수 있습니다. 이 분야에는 영구적인 도구가 전혀 없는 상황입니다.”