AntiFake
AntiFakeは、顔の偽造・変造映像をリアルタイムで判別する技術です。中小ベンチャー企業部（중소벤처기업부）の創業成長技術開発事業（창업성장기술개발사업）で開発し、外部の試験機関が8項目を測定しました。
중소벤처기업부 창업성장기술개발(R&D) · 遂行 2023.05 – 2024.07
AIで顔の偽造・変造映像をリアルタイムに判別する技術を、
国家R&D事業で開発しました。
非対面での口座開設、リモートでの本人確認、オンライン面接など、顔で本人を確認する手続きが増えるにつれ、その顔が本物かどうかを確認する技術も必要になりました。
偽造・変造の有無を事後に分析する技術はすでにあります。この課題の目標はリアルタイムでの判別で、確認手続きが進んでいる間にすぐ判定結果を提供します。
外部試験機関による性能評価の結果です。
亀尾電子情報技術院（구미전자정보기술원、GERI）が8項目を測定し、すべての項目で目標値を上回りました。
| 試験項目 | 単位 | 目標 | 実測 | 判定 |
|---|---|---|---|---|
| デスクトップ測定値 GPU RTX 3090 · CPU Intel Core i9-10900F · RAM 32GB | ||||
| 顔画像の特徴点抽出精度 | % | 95 以上 | 99 | PASS |
| AntiDeepFake顔抽出精度 | % | 93 以上 | 99.84 | PASS |
| 顔画像の特徴点抽出所要時間 | ms | 33.3 以下 | 2.043 | PASS |
| AntiDeepFake顔抽出所要時間 | ms | 222 以下 | 7.283 | PASS |
| モバイル測定値 Samsung Galaxy S21 Ultra (Android) · iPhone 13 Pro Max (iOS) · 5G | ||||
| モバイルでの顔画像特徴点抽出速度 | FPS | 20 以上 | 70.3 Android 74.3 iOS | PASS |
| モバイルでのAntiDeepFake顔抽出速度 | FPS | 7 以上 | 59.2 Android 41.8 iOS | PASS |
| モバイルでの特徴点抽出時のプロセッサ使用率 | % | 60 以下 | 46.8 Android 40.8 iOS | PASS |
| モバイルでのAntiDeepFake検知時のプロセッサ使用率 | % | 90 以下 | 48.2 Android 66.68 iOS | PASS |
- 試験機関
- 구미전자정보기술원(GERI)
- 試験期間
- 2024.03.29 – 2024.04.18
- 発行日
- 2024.04.26
- 試験場所
- 주식회사 브이로프
- データセット
- FaceForensics++ (DeepFakes · Face2Face · FaceSwap · NeuralTextures)
- 測定方法
- 測定試料30個 × 5回繰り返し測定の平均
AntiFakeは次の分野に適用できます。
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eKYC · 非対面の本人確認
口座開設や本人確認の手続きで提出された顔映像が、実際に撮影されたものかを判定します。
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リモート本人確認
オンラインで行う本人確認の手続きで、相手がリアルタイムで撮影しているかを確認します。
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映像証拠の検証
提出された映像資料が改ざんされていないかを判定する必要がある手続きに適用します。
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コンテンツプラットフォームのフィルタリング
アップロードの段階で偽造映像を除外する必要があるサービスに適用します。
App Storeから無料でダウンロードいただけます。
| リリース | 2024.02.06 |
|---|---|
| 対応言語 | 韓国語 · 英語 · 中国語（繁体字） · 日本語 |
| 利用範囲 | 25か国でダウンロード (App Store, 2024.09.25時点) |
| ダウンロード | App Store |
企業システムとの連携、技術移転・ライセンスは別途ご相談となります。適用環境をお知らせいただければ、可能な方式をご案内します。
国家R&D課題として遂行しました。
| 課題名 | AI 적용, 얼굴 위변조 영상 실시간 탐지기술 개발 |
|---|---|
| 支援事業 | 중소벤처기업부 창업성장기술개발(R&D) |
| 専門機関 | 중소기업기술정보진흥원(TIPA) |
| 遂行期間 | 2023.05 – 2024.07 |
| 課題責任者 | （代表取締役） |
| 総研究開発費 | 1億5千万ウォン （政府支援 1億2千万ウォン） |
| 開発成果物 | AntiFake （ソフトウェア） |
本技術は、中小ベンチャー企業部が実施した創業成長技術開発事業（ディディムドル）研究開発事業の成果です。
関連特許の状況です。
3件とも代表が発明者で、関係会社との特許権使用協約に基づきVROFが使用しています。
| 区分 | 名称・番号 | 出願 | 登録 | 権利者・発明者 |
|---|---|---|---|---|
| 登録 | 顔認識による特殊効果演出システム及びその方法 10-2529209 | 2021.09.16 | 2023.04.28 | 주식회사 이엔터 発明者 ほか |
| 登録 | モバイル環境におけるリアルタイムディープフェイク画像検知のための分散処理システム 10-2896820 | 2022.12.28 | 2025.12.02 | 주식회사 이엔터 発明者 ほか |
| 出願 | AfterRemaker (第9類) 10-2024-0022442 | 2024.02.16 | 審査中 | 주식회사 브이로프 発明者 ほか |
VROFの収集システムは、中断を想定して設計しています。
数日にわたって実行する収集は、応答の遅延、形式のエラー、コンピューターの停止などで途中で止まることがあります。VROFは中断した地点から再開し、欠けた区間だけを補完する機能をはじめから備え、完全なデータをお渡しします。
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01
画面ではなく、ページがすでに持っている値を読み取ります
画面の構造をセレクタで指定すると、サイトのリニューアル時に気づかないうちに別の値が入ります。
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02
中断した位置を記録します
大量の収集は途中で必ず中断します。再開するときは、保存しておいた進行位置から続けます。
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03
取得し直しても、先に取得したデータを上書きしません
固有の識別子でマージします。取得済みのデータはそのまま残り、重複のみが除外されます。
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04
失敗した分をリストに残し、その分だけ取得し直します
収集に失敗したURLを別途記録し、そのリストだけを取得し直すスクリプトを用意します。
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05
止まったら経路を切り替えて続行します
応答がない場合や形式の崩れた応答が返った場合は、別の経路に切り替えてその時点から続行します。
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06
開発環境がなくても実行できる形でお渡しします
ご担当者がPythonをインストールしなくても使えるよう、実行ファイルにしてお渡しします。
最も長く運用した収集システムは、40余りのサイトを対象に5年間稼働しました。対象サイトの構造変更やブロックに合わせて保守を続けてきた期間です。
複数のサーバーをつなぎ、GPUで分散処理します
1台のサーバーでは扱いきれないAIモデルを、複数のGPUサーバーに分けて動かします。この構成で自社運営しているサービスがInferaftです。
- サーバー連携複数のGPUサーバーをネットワークでつなぎ、1つのように使います。
- 分散処理大きなモデルや大量のリクエストを各サーバーのGPUに分けて処理します。
- 運用中inferaft.comでサブスクリプションサービスとして実際のリクエストを処理しています。
23年間の開発経歴で扱ってきた技術です。
代表が自ら設計・実装します。プロジェクトの規模に応じて必要な開発者を自ら選んで投入し、要件をそのまま渡す再委託は行いません。
- Python
- PHP
- Linux
- HTML
- Docker
- AWS
- EC2
- GitHub
- Redis
- MongoDB
- Node.js
正社員3名が在籍し、外部への再委託は行いません。
AntiFakeの導入や技術協力は、VROFにご相談ください。
適用環境と判別対象をお知らせいただければ、可能な導入方式を検討してご案内します。