AI Privacy Labs
책의 실습을 로컬과 HuggingFace Space에서 직접 실행해보기 위한 교육용 도구입니다.
공통 주의: 이 Space는 교육과 진단을 위한 도구입니다. 탐지, 워터마크, 보호 처리, C2PA 결과는 100% 확정 판정이나 법적 증거로 사용하면 안 됩니다.
이미지를 업로드하면 4가지 결과를 제공합니다.
- ① Real vs AI 종합 판정: 사람 사진인지 AI 생성 이미지인지.
- ② 얼굴 조작 가능성: AI 합성 전반과는 별개로, 얼굴 부분이 스왑/조작되었는지.
- ③ 생성기 소스 추정: AI 생성이라면 어떤 생성기 계열에 가까운지.
- ④ 해석 메모: 결과 해석과 한계 안내.
어떤 탐지기도 100% 정확하지 않으며 결과는 확정이 아닌 보조 신호입니다. 특히 최신 상용 생성기 (Flux, Midjourney 최신 버전, GPT-Image 등) 는 오탐·미탐 가능성이 큽니다. 고해상도 원본을 작은 크기로 줄이는 과정에서 발생하는 신호 왜곡 때문에 실제 사진이 AI 로 오탐될 수도 있어, 의심스러우면 이미지 일부를 잘라서 (crop) 다시 검사해보세요.
주의: 이 Space는 교육과 진단을 위한 도구입니다. 탐지, 워터마크, 보호 처리, C2PA 결과는 100% 확정 판정이나 법적 증거로 사용하면 안 됩니다.
출처/라이선스: 여러 오픈소스 이미지 탐지·생성기 추정 모델의 결합 (자세한 모델·라이선스 정보는 GitHub README 참조) / 탐지기는 보조 신호 — 학습되지 않은 최신 생성기는 미탐·오탐될 수 있습니다.
오디오 파일을 업로드하면 사람 음성인지 AI 합성 음성 (TTS · 보이스 클로닝) 인지 판별을 시도합니다. 결과 카드의 두 라벨은 진짜 (Bonafide) 와 가짜 (Spoof) 두 가지이며 각각의 확률이 표시됩니다.
TTS 의 종류나 언어, 녹음 품질, 압축 방식에 따라 정확도가 흔들립니다. 확정 판정이 아니라 보조 신호로 사용하세요.
[중요] 한국어 음성은 영어보다 정확도가 떨어질 수 있습니다. 공개된 오픈소스 탐지 모델이 영어 중심 학습 데이터로 만들어졌기 때문입니다. 한국어 보이스 클로닝·보이스피싱은 책 P1125–P1130 의 KT 후후 같은 실시간 탐지 도구를 함께 사용하세요.
주의: 이 Space는 교육과 진단을 위한 도구입니다. 탐지, 워터마크, 보호 처리, C2PA 결과는 100% 확정 판정이나 법적 증거로 사용하면 안 됩니다.
출처/라이선스: 오픈소스 음성 합성/스푸핑 탐지 모델 (자세한 모델 정보는 GitHub README 참조) / 탐지기는 보조 신호 — 학습되지 않은 TTS, 한국어, 압축 등 도메인 외 입력에서 미탐 가능
AI 가 내 사진을 편집·조작하는 것을 방해하기 위한 보호 처리입니다. 보호된 이미지로 AI 편집을 시도하면 결과가 무너지도록 사람 눈에는 거의 보이지 않는 신호를 심어 넣습니다. 원본의 가로·세로 비율은 그대로 유지됩니다.
한계: 효과는 일반적인 이미지 생성·편집 모델을 가정한 보호이며, 모든 편집기에 통하지는 않습니다.
주의: 이 Space는 교육과 진단을 위한 도구입니다. 탐지, 워터마크, 보호 처리, C2PA 결과는 100% 확정 판정이나 법적 증거로 사용하면 안 됩니다.
출처/라이선스: 오픈소스 이미지 편집 방어 (자세한 모델·논문 정보는 GitHub README 참조) / 보호 효과는 특정 편집 모델 기준 — 모든 편집기에 통한다는 보장은 없습니다.
AI 가 내 사진을 학습 데이터로 가져가 모방·재생산하는 것을 방해하기 위한 보호 처리입니다. 보호된 이미지를 AI 가 학습에 사용하면 학습 결과가 오염되도록 사람 눈에는 거의 보이지 않는 신호를 심어 넣습니다.
한계: 효과는 일반적인 AI 학습 모델 기준이며, 모든 학습 파이프라인에 통한다는 보장은 없습니다. 후처리 (정화·재생성) 가 강하게 가해지면 보호 신호가 약해질 수 있습니다.
주의: 이 Space는 교육과 진단을 위한 도구입니다. 탐지, 워터마크, 보호 처리, C2PA 결과는 100% 확정 판정이나 법적 증거로 사용하면 안 됩니다.
출처/라이선스: 오픈소스 데이터 포이즈닝 방어 (자세한 모델·논문 정보는 GitHub README 참조) / 보호 효과는 특정 학습 모델 기준 — 모든 AI 학습 파이프라인에 통한다는 보장은 없습니다.
Adobe TrustMark 로 이미지에 견고한 비가시성 워터마크를 삽입하거나 추출하고, 제거 preview 를 실행합니다.
페이로드 한계: 최대 8자 ASCII 까지 입력 가능합니다. Q variant + BCH_5 오류정정의 보호 페이로드가 61비트 (≈ 8자) 로 제한되며, 이 한도를 넘으면 일부만 워터마크에 들어가고 나머지는 잘립니다.
| 원본 이미지 | payload (ASCII 8자 이하) |
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주의: 이 Space는 교육과 진단을 위한 도구입니다. 탐지, 워터마크, 보호 처리, C2PA 결과는 100% 확정 판정이나 법적 증거로 사용하면 안 됩니다.
출처/라이선스: Adobe TrustMark — 100비트 페이로드 (자세한 정보는 GitHub README 참조) / 워터마크는 일반적 편집·압축에는 강하지만 극단적 변형 시 손실될 수 있습니다.
Content Credentials/C2PA 매니페스트를 읽어 출처와 편집 이력을 확인합니다. 매니페스트가 없다는 결과는 파일에 C2PA 정보가 없다는 뜻이지, 그 자체로 가짜라는 뜻은 아닙니다.
주의: 이 Space는 교육과 진단을 위한 도구입니다. 탐지, 워터마크, 보호 처리, C2PA 결과는 100% 확정 판정이나 법적 증거로 사용하면 안 됩니다.
출처/라이선스: c2pa-python (Content Authenticity Initiative) — 검증/읽기 전용 / Apache-2.0 OR MIT — 매니페스트 없음 ≠ 가짜