보이지 않는 이미지 워터마크, 생성형 AI를 사용하여 제거 가능한 것으로 증명됨

핵심 개념

생성형 AI를 사용한 재생성 공격은 이미지 품질을 유지하면서 보이지 않는 워터마크를 제거할 수 있어, 보이지 않는 워터마크 방식의 취약성을 드러내고 의미적으로 유사한 워터마크와 같은 대안의 필요성을 제기합니다.

초록

보이지 않는 이미지 워터마크 제거에 관한 연구 논문 요약

Xuandong Zhao*, Kexun Zhang*, Zihao Su, Saastha Vasan, Ilya Grishchenko, Christopher Kruegel, Giovanni Vigna, Yu-Xiang Wang, Lei Li. (2024). Invisible Image Watermarks Are Provably Removable Using Generative AI. Advances in Neural Information Processing Systems, 38.

본 연구는 생성형 AI, 특히 이미지 디노이징 알고리즘과 Diffusion Model을 사용하여 보이지 않는 이미지 워터마크를 제거하는 것이 가능한지, 그리고 제거 가능하다면 어떤 수준으로 가능한지 탐구합니다.

핵심 통찰 요약

Invisible Image Watermarks Are Provably Removable Using Generative AI

by Xuandong Zha... 게시일 arxiv.org 11-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2306.01953.pdf

더 깊은 질문

이미지 워터마킹 기술의 발전과 함께 워터마크 제거 기술 또한 발전할 것으로 예상되는데, 이러한 끊임없는 경쟁 속에서 이미지 저작권을 보호하기 위한 장기적인 해결책은 무엇일까요?

이미지 저작권 보호를 위한 장기적인 해결책은 기술적 방안과 제도적 방안, 그리고 사회적 인식 개선 노력이 함께 이루어져야 합니다.
1. 기술적 방안:

끊임없는 기술 개발: 워터마크 삽입 기술은 물론, 워터마크 제거 공격을 탐지하고 무력화하는 기술을 지속적으로 연구하고 개발해야 합니다.

AI 기반 워터마킹: 생성형 AI 기술 발전을 역으로 이용하여, AI 모델 학습 과정에서 워터마크를 삽입하거나, 워터마크가 제거된 이미지를 복원하는 기술 등을 연구할 수 있습니다.
블록체인 기반 워터마킹: 블록체인 기술을 활용하여 이미지 정보와 저작권 정보를 안전하게 저장하고 관리함으로써, 워터마크 변조를 방지하고 저작권 정보의 신뢰성을 높일 수 있습니다.

복합적인 워터마킹 기술: 픽셀 기반 워터마크, 주파수 영역 워터마크, 의미 기반 워터마크 등 다양한 워터마킹 기술을 조합하여 사용함으로써 워터마크 제거를 더욱 어렵게 만들 수 있습니다.
워터마크 검출 기술 고도화: 딥러닝 기반 이미지 분석 기술을 활용하여 워터마크가 제거되거나 변조된 흔적을 찾아내는 기술을 개발해야 합니다.
2. 제도적 방안:

저작권 보호 법률 강화: 이미지 저작권 침해 행위에 대한 처벌 수위를 높이고, 워터마크 제거 및 변조 기술 개발 및 유포를 금지하는 법적 장치를 마련해야 합니다.
국제적인 협력 체계 구축: 국가 간 협력을 통해 저작권 보호 관련 법률 및 기술 표준을 공유하고, 저작권 침해 행위에 대한 공동 대응 시스템을 구축해야 합니다.
저작권 인식 개선 교육: 이미지 저작권의 중요성에 대한 사회적 인식을 높이고, 저작권 침해 행위가 미치는 부정적인 영향을 널리 알려야 합니다.
3. 사회적 인식 개선:

저작권 존중 문화 조성: 이미지를 포함한 창작물의 가치를 존중하고, 저작권자의 권리를 보호하는 사회적 분위기를 조성해야 합니다.
공정 이용 가이드라인 확립: 이미지 사용 범위와 허용 범위를 명확히 제시하고, 저작권자와 이용자 간의 상호 이해와 협력을 증진해야 합니다.
기술과 제도, 사회적 인식 개선이라는 세 가지 축이 균형을 이루며 발전해야만 이미지 저작권 보호라는 목표를 달성할 수 있을 것입니다.

의미적으로 유사한 워터마크가 보이지 않는 워터마크의 취약성을 완전히 해결할 수 있을까요? 의미적으로 유사한 워터마크 또한 새로운 공격 방법에 취약해질 가능성은 없을까요?

의미적으로 유사한 워터마크는 보이지 않는 워터마크의 취약성을 완전히 해결할 수는 없지만, 더 나은 보안성을 제공할 수 있습니다. 하지만, 새로운 공격 방법에 취약해질 가능성은 여전히 존재합니다.
의미적으로 유사한 워터마크의 장점:

강력한 복원력: 이미지의 의미 정보를 기반으로 워터마크를 삽입하기 때문에, 이미지의 픽셀 값을 직접 변경하는 공격에 대해 높은 복원력을 가집니다.
공격 난이도 증가: 워터마크가 이미지의 의미 정보에 내재되어 있기 때문에, 공격자는 이미지의 의미를 해치지 않으면서 워터마크를 제거하기가 매우 어렵습니다.
의미적으로 유사한 워터마크의 취약점:

새로운 공격 기법 등장 가능성: AI 기술의 발전은 이미지의 의미 정보를 유지하면서 워터마크를 제거하는 새로운 공격 기법을 만들어낼 가능성이 있습니다.
의미 정보 추출 및 조작 기술 발전: 이미지에서 의미 정보를 추출하고 조작하는 기술이 발전함에 따라, 의미적으로 유사한 워터마크 역시 공격에 노출될 수 있습니다.
주관적인 의미 해석: 이미지의 의미 정보는 주관적인 해석에 따라 달라질 수 있기 때문에, 객관적인 워터마크 검출 기준을 마련하기가 쉽지 않습니다.
결론적으로, 의미적으로 유사한 워터마크는 보이지 않는 워터마크에 비해 더욱 안전한 방법이지만, 완벽한 해결책은 아닙니다. 끊임없는 연구 개발을 통해 새로운 공격 기법에 대한 방어력을 강화하고, 워터마크 기술의 보안성을 지속적으로 향상시켜야 합니다.

생성형 AI 기술의 발전은 이미지 워터마킹 분야뿐만 아니라 예술 작품의 저작권, 진위 여부 판별 등 다양한 분야에 영향을 미치고 있는데, 이러한 기술 발전이 가져올 사회적 영향과 책임에 대해 생각해 볼 필요가 있습니다.

생성형 AI 기술 발전은 예술 작품의 저작권, 진위 여부 판별 등 다양한 분야에 지대한 영향을 미치며, 이는 사회 전반에 걸쳐 다음과 같은 다양한 측면에서 고려해야 할 책임과 과제를 제기합니다.
1. 저작권 보호:

창작의 정의 재정립: AI가 생성한 예술 작품에 대한 저작권 인정 여부, 저작권자를 AI 개발자로 볼 것인지 AI 사용자로 볼 것인지 등 기존 저작권 개념을 재정립해야 합니다.
새로운 저작권 침해 유형 대응: AI를 이용한 예술 작품 위조, 변조, 표절 등 새로운 유형의 저작권 침해 행위에 대한 법적 대응책 마련이 시급합니다.
AI 예술 시장의 투명성 확보: AI가 생성한 예술 작품임을 명확히 밝히도록 하고, 저작권 관련 정보를 투명하게 공개하여 불법적인 거래를 방지해야 합니다.
2. 진위 여부 판별:

AI 기반 감정 기술 개발: AI를 활용하여 예술 작품의 진위 여부를 판별하는 기술 개발을 통해 위조 및 변조 시도를 효과적으로 차단해야 합니다.
전문 인력 양성: AI 기술 발전에 발맞춰 예술 작품 감정 분야에서도 AI 기술 이해도가 높은 전문 인력을 양성하여 정확하고 객관적인 감정을 수행할 수 있도록 해야 합니다.
데이터베이스 구축 및 공유: 예술 작품의 진위 여부 판별에 활용할 수 있는 방대한 데이터베이스를 구축하고, 관련 기관 및 전문가들 간에 정보를 공유하는 시스템을 마련해야 합니다.
3. 예술의 가치와 의미:

예술 창작 활동의 변화: AI 기술은 예술가의 창작 활동을 보조하는 도구로 활용될 수 있지만, 인간 고유의 창의성과 감성을 대체할 수는 없다는 점을 인지해야 합니다.
예술 작품의 가치 평가 기준 재정립: AI가 생성한 예술 작품의 예술적 가치를 평가하는 새로운 기준 마련과 함께, 인간의 창의성과 예술적 감성을 중시하는 사회적 분위기 조성이 필요합니다.
윤리적 책임 강조: AI 기술 개발 및 활용 과정에서 발생할 수 있는 윤리적 문제점을 예방하고, 책임감 있는 AI 기술 활용 방안을 모색해야 합니다.
결론적으로, 생성형 AI 기술 발전은 예술 분야에 새로운 가능성을 제시하는 동시에 해결해야 할 과제를 제시합니다. 기술 발전에 따른 사회적 영향을 다각적으로 분석하고, 긍정적인 방향으로 활용될 수 있도록 노력해야 합니다.