VROF

AntiFake

얼굴 위변조 영상을 실시간으로 판별합니다. 중소벤처기업부 창업성장기술개발사업으로 개발하고, 외부 시험기관이 여덟 항목을 측정했습니다.

중소벤처기업부 창업성장기술개발(R&D) · 수행 2023.05 – 2024.07

과제 개요

개발 기간
15개월
과제 상태
완료

AI로 얼굴 위변조 영상을 실시간 판별하는 기술,
국가 R&D 사업으로 개발을 마쳤습니다.

비대면 계좌 개설, 원격 신원 확인, 화상 면접. 얼굴을 보고 사람을 확인하는 절차가 늘어난 만큼, 그 얼굴이 진짜인지 확인해야 하는 절차도 필요해졌습니다.

위변조 여부를 나중에 분석하는 기술은 이미 있습니다. 이 과제가 겨냥한 것은 실시간입니다. 확인 절차가 진행되는 그 순간에 판정이 나오지 않으면, 판정 결과로 할 수 있는 일이 없습니다.

검증된 성능

시험 항목
8
판정
전항목 PASS
시험
2024.04

외부 기관이 측정한 숫자입니다.

구미전자정보기술원이 여덟 항목을 측정했고, 여덟 항목 모두 목표치를 넘었습니다.

구미전자정보기술원 성능평가 결과 — 8개 항목, 측정 환경별 구분
평가 항목 단위 목표 실측 판정
데스크톱 측정값 GPU RTX 3090 · CPU Intel Core i9-10900F · RAM 32GB
얼굴이미지 특징점 추출 정확도 % 95 이상 99 PASS
AntiDeepFake 얼굴 추출 정확도 % 93 이상 99.84 PASS
얼굴이미지 특징점 추출 소요시간 ms 33.3 이하 2.043 PASS
AntiDeepFake 얼굴 추출 소요시간 ms 222 이하 7.283 PASS
스마트폰 측정값 Samsung Galaxy S21 Ultra (Android) · iPhone 13 Pro Max (iOS) · 5G
모바일 상 얼굴이미지 특징점 추출 속도 FPS 20 이상 70.3 Android 74.3 iOS PASS
모바일 상 AntiDeepFake 얼굴 추출 속도 FPS 7 이상 59.2 Android 41.8 iOS PASS
모바일 상 특징점 추출 시 프로세서 사용률 % 60 이하 46.8 Android 40.8 iOS PASS
모바일 상 AntiDeepFake 탐지 시 프로세서 사용률 % 90 이하 48.2 Android 66.68 iOS PASS
시험기관
구미전자정보기술원(GERI)
시험기간
2024.03.29 – 2024.04.18
발행일
2024.04.26
시험장소
주식회사 브이로프
데이터셋
FaceForensics++ (DeepFakes · Face2Face · FaceSwap · NeuralTextures)
측정방법
측정 시료 30개 × 5회 반복 측정 평균
구미전자정보기술원이 발급한 성능 평가 확인서 표지. 의뢰기업 주식회사 브이로프, 시험품 AI 적용 얼굴 위·변조 영상 실시간 탐지기술(AntiFake), 시험 항목 8개 항목이 기재돼 있다.
성능평가확인서 표지.

적용 지점

시나리오
4

어디에 붙는가.

  • eKYC · 비대면 실명확인

    계좌 개설과 본인 확인 절차에서 제출된 얼굴 영상이 실제 촬영본인지 판별합니다.

  • 원격 신원 확인

    화상으로 진행되는 신원 확인 절차에서 상대가 실시간 촬영 중인지 확인합니다.

  • 영상 증거 검증

    제출된 영상 자료의 위변조 여부를 판별해야 하는 절차에 적용합니다.

  • 콘텐츠 플랫폼 필터링

    업로드 단계에서 위변조 영상을 걸러내야 하는 서비스에 적용합니다.

AntiFake 연동 구조 영상 입력이 AntiFake 실시간 판정을 거쳐, 진짜로 판정되면 기존 신원 확인 절차로 넘어가 승인되고, 위조로 판정되면 절차 진입 전에 차단됩니다. 영상 입력 카메라 · 업로드 AntiFake 실시간 위변조 판정 프레임 단위 기존 신원 확인 얼굴 대조 · 신분증 승인 차단 · 재시도 요청 절차 진입 전 진짜 위조 이 한 블록만 추가됩니다

제품

출시
2024.02.06
플랫폼
iOS

App Store에서 무료로 받아 쓸 수 있습니다.

출시2024.02.06
지원 언어한국어 · 영어 · 중국어(번체) · 일본어
이용 범위25개국에서 다운로드 (App Store, 2024.09.25 기준)
내려받기 App Store
AntiFake 앱의 영어·중국어(번체)·일본어 화면 모음. 각 언어별로 비밀번호 찾기, 회원가입, 로그인, 시작 화면이 나란히 놓여 있다.
영어 · 중국어(번체) · 일본어 화면입니다.

기업 시스템에 붙여 쓰는 형태나 기술 이전·라이선스는 별도로 협의합니다. 적용하려는 환경을 알려주시면 가능한 방식을 먼저 정리해 드립니다.

개발 이력

지원사업
창업성장기술개발
정부지원
1억 2천만원

국가 R&D 과제로 수행했습니다.

과제명AI 적용, 얼굴 위변조 영상 실시간 탐지기술 개발
지원사업중소벤처기업부 창업성장기술개발(R&D)
전문기관중소기업기술정보진흥원(TIPA)
수행기간2023.05 – 2024.07
연구책임자황의범 (대표이사)
총 연구개발비 1억 5천만원 (정부지원 1억 2천만원)
개발 산출물AntiFake (소프트웨어)
연구과제수행확인서. 사업명 창업성장기술개발사업(디딤돌), 총연구시작일 2023-05-01, 총 연구비 150,000,000원, 중소기업기술정보진흥원 기관장 발급.
연구과제수행확인서 — 창업성장기술개발(디딤돌). 총 연구비가 1억 5천만원으로 확인됩니다.
과제수행 확인증. 사업명 중소기업기술혁신개발사업(시장대응형), 중소기업기술정보진흥원장 발급.
과제수행 확인증 — 중소기업기술혁신개발사업. 대표가 (주)이엔터에서 과제책임자로 수행한 건입니다.
기술자료 임치증. 계약번호 2024-02-32-5003, 임치물 제호 「AI 적용, 얼굴 위·변조 영상 실시간 탐지기술 개발」, 임치기간 2024.09.20 – 2025.09.19, 개발인 주식회사 브이로프, 발급기관 대·중소기업·농어업협력재단.
기술자료 임치증 (대·중소기업·농어업협력재단). 핵심 소스코드를 임치하여 기술 저작권을 보호받도록 하였습니다.

본 기술은 중소벤처기업부에서 시행한 창업성장기술개발사업(디딤돌) 연구개발사업의 결과입니다.

특허

특허
등록 2 · 출원 1
발명자
전건 등재

권리자와 발명자를 함께 적습니다.

세 건 모두 대표 황의범이 발명자로 등재돼 있습니다.

구분 명칭 · 번호 출원 등록 권리자 · 발명자
등록 얼굴 인식을 통한 특수효과 연출 시스템 및 그 방법 10-2529209 2021.09.16 2023.04.28 주식회사 이엔터 발명자 황의범 외
등록 모바일 환경에서 실시간 딥페이크 이미지 탐지를 위한 분산 처리 시스템 10-2896820 2022.12.28 2025.12.02 주식회사 이엔터 발명자 황의범 외
출원 인공지능 기반의 위조 이미지 탐지 장치 및 방법 10-2024-0022442 2024.02.16 심사 중 주식회사 브이로프 발명자 황의범 외
특허 제10-2529209호 등록증. 발명 명칭 「얼굴 인식을 통한 특수효과 연출 시스템 및 그 방법」, 특허권자 주식회사 이엔터.
특허 제10-2529209호 — 얼굴 인식 특수효과 연출 시스템
특허 제10-2896820호 등록증. 발명 명칭 「모바일 환경에서 실시간 딥페이크 이미지 탐지를 위한 분산 처리 시스템」, 특허권자 주식회사 이엔터.
특허 제10-2896820호 — 모바일 실시간 딥페이크 탐지 분산 처리
특허 출원번호통지서. 출원번호 10-2024-0022442, 출원일 2024.02.16, 출원인 주식회사 브이로프, 발명 명칭 「인공지능 기반의 위조 이미지 탐지 장치 및 방법」.
출원 10-2024-0022442 — 브이로프 명의, 심사 중

오래 도는 수집

검증
26건
기준
실제 코드 실측

수집기는 멈출 것을 전제로 만듭니다.

며칠씩 도는 수집은 반드시 중간에 끊깁니다. 응답이 오지 않고, 형식이 깨지고, 컴퓨터가 꺼집니다. 멈추는 것 자체는 막을 수 없습니다. 대신 멈춘 자리부터 이어받고, 빠진 것만 골라 다시 채우는 장치를 처음부터 넣어 둡니다 — 중간에 멈춘 수집도 반쪽으로 남기지 않고, 빠진 구간을 메워 넘겨 드립니다.

  1. 01

    화면이 아니라, 페이지가 이미 들고 있는 값을 읽습니다

    화면 구조를 셀렉터로 짚으면 사이트가 개편될 때 조용히 다른 값이 들어옵니다. 틀렸다는 신호도 없이 표만 채워집니다. 그래서 브라우저 확장으로 페이지 내부 데이터를 직접 참조하고, 그 값이 실제 API 응답과 같은지 검증까지 걸어 둡니다.

  2. 02

    멈춘 자리를 기억합니다

    대량 수집은 반드시 중간에 끊깁니다. 다시 시작할 때는 저장해 둔 진행 지점과 실제로 쌓인 건수 중 작은 쪽을 택합니다. 겹쳐 받는 비용보다 빠뜨린 자료를 나중에 발견하는 비용이 훨씬 크기 때문입니다.

  3. 03

    다시 받아도 먼저 받은 것을 덮지 않습니다

    고유 식별자로 병합합니다. 이미 확보한 자료는 그대로 남고 중복만 걸러집니다. 재수집이 기존 결과를 훼손하지 않아야 마음 놓고 다시 돌릴 수 있습니다.

  4. 04

    실패한 것을 목록으로 남기고, 그것만 다시 받습니다

    수집에 실패한 주소를 따로 기록합니다. 그리고 그 목록만 다시 받는 스크립트를 함께 만들어 넘깁니다.

  5. 05

    막히면 경로를 바꿔 이어갑니다

    응답이 오지 않거나 형식이 깨진 응답이 오면 다른 경로로 전환해 그 지점부터 계속합니다. 사람이 지켜보다가 다시 켜는 방식으로는 며칠짜리 수집을 끝낼 수 없습니다.

  6. 06

    개발 환경 없이 실행되는 형태로 넘깁니다

    담당자가 파이썬을 설치하지 않고도 쓸 수 있도록 실행 파일로 만들어 전달합니다. 설계는 별도 문서로 남겨, 나중에 다른 사람이 이어받아 다시 만들 수 있게 합니다.

가장 오래 운영한 수집 시스템은 40여 개 사이트를 대상으로 5년간 돌았습니다. 만들어 넘기고 끝난 것이 아니라, 대상 사이트가 바뀌고 막히는 동안 계속 고쳐 가며 돌린 기간입니다.

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적용 환경과 판별 대상만 알려주시면, 어떤 방식이 가능한지 먼저 정리해 드리겠습니다.

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