가트너, 두바이서 '가트너 보안 및 위험 관리 서밋' 개최...사이버보안 미래 논의 가트너의 예측에 따르면 2026년에는 얼굴 생체 인식 솔루션을 겨냥한 AI 딥페이크(Deepfake) 공격으로 인해 기업의 30%가 신원 확인 및 인증 솔루션을 더 이상 단독으로 신뢰할 수 없게 될 전망이다. 아키프 칸 가트너 VP 애널리스트는 "지난 10년 동안 AI 분야는 수많은 변곡점을 거치면서 합성 이미지 생성이 기능해졌다"며 "이렇게 인공적으로 생성된 실존 인물의 얼굴 이미지는 '딥페이크'로 잘 알려져 있으며 악의적인 공격자가 생체 인증을 약화시키거나 비효율적으로 만드는 데 사용될 수 있다"고 설명했다. 이어 "결과적으로 조직은 인증 대상자의 얼굴이 실제 사람인지 딥페이크인지 구분할 수 없기 때문에 신원 확인 및 인증 솔루션의 신뢰도에 의문을 제기하기 시작할 것"이라고 전했다. 오늘날 얼굴 생체 인식을 이용한 신원 확인 및 인증 프로세스는 사용자의 진위 여부 평가를 위해 PAD(Presentation attack detection) 기술을 활용하고 있다. 이에 칸은 "PAD 메커니즘을 정의하고 평가하는 현재의 기준 및 테스트 프로세스는 최신 AI 생성 딥페이크를 이용
"관공서, 통신사 등 맞춤형 지원해 딥페이크 범죄 피해 예방 앞장" 딥브레인AI는 딥페이크 탐지 솔루션을 고도화했다고 3일 밝혔다. 조작된 영상 검출은 물론 이미지, 음성까지 탐지 범위를 확대했다. 딥페이크(Deepfake)란 AI를 활용해 특정인의 얼굴과 목소리, 행동까지 그대로 재현한 위조 콘텐츠를 일컫는다. 스마트폰 앱으로 딥페이크 영상을 쉽게 만들 수 있는 등 기술 장벽이 낮아지며 사회에 많은 혼란을 야기하고 있다. 다가오는 미국 대선을 앞두고 가짜 뉴스, 불법 음란물 등 범죄에 악용되는 사례가 지속적으로 늘고 있는 상황이다. 딥브레인AI는 딥러닝 기반 영상·음성 합성과 자연어 처리 기술을 융합한 AI 휴먼 솔루션과 글로벌 수준의 생성형 AI 아바타 제작 솔루션 등 우수한 AI 기술을 바탕으로 완성도 높은 딥페이크 탐지 솔루션을 선보였다. 세부적으로는 ▲종합 탐지 모델 ▲특정 인물 탐지 모델 ▲음성 탐지 모델로 구성된다. 종합 탐지 모델은 합성곱 신경망(CNN, Convolution Neural Network)과 구글의 자연어 처리 모델인 트랜스포머를 기반으로 설계됐다. 세상에 존재하지 않는 가상 인간의 얼굴을 제작하는 페이스 제너레이션과 원하는 얼굴
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UPDATE: 2025년 09월 10일 11시 32분
