생성형 인공지능 입문 9주차 4차시 - 가짜 식별 네트워크 1 (fake detection network)

fake detection == 가짜 식별 = 식별도 gan으로 한다.

가짜 식별을 위한 네트워크는 주로 GAN(Generative Adversarial Networks)과 CNN(Convolutional Neural Networks)을 사용하여 구성될 수 있습니다. 이러한 네트워크는 이미지, 비디오, 텍스트 등 다양한 형태의 데이터에서 조작된 또는 생성된 콘텐츠를 감지하는 데 사용됩니다. 다음은 각각의 시스템이 어떻게 작동하는지에 대한 개요입니다.

1. 가짜 탐지를 위한 GAN (Generative Adversarial Network)

GAN은 두 개의 네트워크, 생성기(Generator)와 판별기(Discriminator)로 구성됩니다. 가짜 탐지에 GAN을 사용할 때의 주된 접근 방식은, 판별기를 훈련시켜 진짜 데이터와 가짜 데이터를 구분하게 하는 것입니다. 이 과정은 다음과 같습니다:

• 생성기: 랜덤 노이즈로부터 가짜 데이터(예: 이미지, 텍스트)를 생성합니다. 이 과정에서 생성기는 점점 더 현실적인 데이터를 생성하려고 합니다.
• 판별기: 입력된 데이터가 진짜인지(실제 데이터) 또는 가짜인지(생성기가 만든 데이터)를 판별합니다. 판별기의 목표는 최대한 정확하게 진짜와 가짜를 구분하는 것입니다.

가짜 탐지용으로 특별히 훈련된 판별기는 생성기가 만든 데이터뿐만 아니라, 일반적으로 조작된 데이터를 식별하는데도 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 딥페이크 비디오나 조작된 이미지 등을 감지할 수 있습니다.

2. 가짜 탐지용 CNN (Convolutional Neural Network)

CNN은 주로 이미지와 비디오 데이터에서 가짜 콘텐츠를 탐지하는 데 사용됩니다. CNN은 다음과 같이 작동합니다:

• 특성 추출: CNN은 여러 컨볼루션 레이어를 통해 이미지로부터 특성을 자동으로 추출합니다. 이 특성들은 이미지의 기본적인 텍스처에서부터 복잡한 패턴까지 다양합니다.
• 분류: 추출된 특성을 바탕으로, 완전 연결 레이어(fully connected layers)를 사용하여 이미지가 진짜인지 가짜인지를 판별합니다.

이러한 CNN 모델은 특히 조작된 이미지의 특정 특성을 학습할 수 있으며, 딥페이크 또는 이미지 합성과 같은 조작을 식별하는 데 효과적입니다.

3. 평가

가짜 식별 시스템의 평가는 주로 다음 지표들을 사용하여 수행됩니다:

• 정확도(Accuracy): 전체 샘플 중 올바르게 분류된 샘플의 비율입니다.
• 정밀도(Precision): 가짜로 예측된 사례 중 실제로 가짜인 사례의 비율입니다.
• 재현율(Recall): 실제 가짜인 사례 중 가짜로 정확히 예측된 사례의 비율입니다.
• F1 점수(F1 Score): 정밀도와 재현율의 조화 평균으로, 두 측정치의 균형을 평가합니다.

이러한 지표들은 모델이 얼마나 잘 가짜를 탐지하는지, 그리고 잘못된 판단을 하는 비율이 얼마나 되는지를 정량적으로 보여줍니다. 각 평가 지표는 특정 애플리케이션의 요구에 따라 다르게 중요시될 수 있습니다. 예를 들어, 보안이 중요한 환경에서는 가짜를 놓치지 않는 것이 매우 중요할 수 있어, 높은 재현율이 요구될 수 있습니다.

누가 이걸 만들었냐가 중요하다.

작동원리는 어떻게 될까?

처음엔 안될 순 있어도 학습에 의해 판별자가 점점 잘 작동하게 된다.

얼굴의 feature == 눈, 코, 입, 윤곽 등등

Gaze Detection - 시선을 보통 어떻게 한다 등을 일반화 하는 것

얼굴의 랜드마크 == 여러개의 점을 찍어서 페이스 모델을 만든다. ( 눈썹 코 입 등)

RGB - 색정보를 가지고 있다. 

진짜와 가짜를 판별하다보면 점점 잘 구분한다.

비디오가 진짜냐 아나냐를 판별할 수 있다.