딥페이크 방어·탐지 AI 스타트업 스틸컷(Stealcut)이 서울대학교 총학생회와 업무협약(MOU)을 체결하고, 2026년 및 2027년 졸업사진 전체에 딥페이크 선제 방어 기술을 적용했다고 밝혔다.
이번 협력은 졸업사진이 디지털로 검수·배포되는 시점부터 보호 처리를 적용해, 이미지가 외부에 공개되는 순간부터 딥페이크 악용에 선제적으로 대응하는 구조로 설계되었다.
딥페이크 기술의 확산으로 개인 사진이 허위 합성 이미지에 무단 도용되는 피해가 급증하고 있다. 특히 AI를 활용한 불법 딥페이크 음란물의 경우, 대다수가 불법 딥페이크 전용 사이트를 통해 생성되는 구조다. 고해상도 정면 얼굴 이미지인 졸업사진은 이러한 사이트에서 합성 소재로 악용될 위험이 크며, 피해자가 사후에 인지하기 전까지 광범위하게 유포될 수 있다. 스틸컷은 이 문제를 사후 대응이 아닌 기술적 선제 방어로 해결하고자 이번 프로젝트를 추진했다.
스틸컷의 선제적 방어 기술은 이미지에 사람이 인지할 수 없는 수준의 미세 신호(적대적 섭동)를 삽입한다. 이 기술 분야는 학계에서 활발히 연구되고 있으나, 실제 기관 배포 환경에 통합되어 상용 딥페이크 사이트 대상 방어율이 측정·확인된 사례는 현재까지 알려진 바 없다. 스틸컷은 이번 프로젝트를 통해 졸업사진 디지털 검수·배포 프로세스에 기술을 직접 통합하고, 실제 불법 딥페이크 사이트를 포함한 상용 딥페이크 사이트 30곳 대상 실환경 테스트에서 Face Swap 기반 서비스 70% 방어율을 달성하며 상용화 가능성을 실증했다. 관련 기술은 대한민국·미국·유럽에 4건의 글로벌 특허를 출원 완료한 상태다.
디지털 이미지를 SNS에 게시하거나 온라인에 공유하는 순간에도 딥페이크 AI가 해당 이미지를 합성에 활용하거나 학습하려 할 경우 결과물이 정상적으로 생성되지 않는다.
이번 MOU를 통해 스틸컷은 서울대학교 총학생회가 주관하는 2026년과 2027년 졸업사진 배포 전 과정에 선제 방어 기술을 적용한다. 사진 촬영 이후 디지털 검수·전달 단계에 보호 처리를 일괄 적용함으로써, 졸업생 개개인이 별도의 조치를 취하지 않아도 배포받는 시점부터 자신의 이미지가 보호된 상태로 공개되는 구조를 실현했다. 이번 사례는 대학 졸업사진 배포 프로세스에 딥페이크 방어 기술이 직접 통합된 국내 첫 사례로, 향후 다른 대학 및 기관으로의 기술 활용 가능성을 보여준다.
스틸컷의 선제적 방어 기술은 사진 관리 시스템과의 연동이 가능해 대규모 사진 데이터에도 일괄 적용할 수 있다. 졸업사진 외에도 증명사진, 사원증, 인물 데이터베이스 등 개인 얼굴 이미지를 보유·배포하는 기관이라면 배포 프로세스 내 보호 처리 통합을 검토할 수 있다. 스틸컷이 별도로 개발하고 있는 도용 탐지 모델과 결합할 경우, 방어 처리된 사진이 실제 딥페이크 합성에 사용됐는지 사후 추적하는 2중 보호 체계 구축도 가능하다.
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