Fakeradar

Fakeradar는 알려진 위조품 데이터베이스에 기대지 않고 영상 내부의 패턴을 분석한다. 프레임 간 변화, 움직임의 일관성, AI 생성기가 흔히 남기는 아티팩트를 살핀다. 이 방식 덕분에 학습한 모델뿐 아니라 기존 모델과 새로 나온 모델의 콘텐츠까지 표시할 수 있다. 새 모델을 찾아내기 위해 카탈로그를 업데이트할 필요도 없다는 뜻이다.

이 탐지기는 AI 개입의 전 범위를 아우른다. 딥페이크, 완전히 생성된 영상, AI 아바타, 신경망 얼굴 교체, 사물 복원, 합성 인페인팅이 모두 위조 판정을 부른다. 기준은 엄격하다. 장면의 일부라도 신경망에서 나왔다면 영상 전체가 AI 생성으로 분류된다. 그게 핵심이다.

여기서 Fakeradar는 소프트웨어가 건드린 것은 무엇이든 표시하는 도구와 갈린다. 스마트폰, 웹캠, DSLR로 찍은 클립은 HDR, 노이즈 감소, 색 보정, 손떨림 보정, AI 화질 개선을 거쳤어도 여전히 원본으로 본다. 카메라 내장 처리는 생성형 AI와 다르다는 논리다. 전혀 다르다.

영상은 실시간으로 처리되고 저장되지 않으며, 회사는 데이터를 제3자와 공유하지 않는다고 밝힌다. 법률 사안이나 비공개 면접처럼 민감한 영상을 다루는 팀에겐 이 점이 중요하다. 올린 클립과 결과는 그 후 서버에 남지 않는다.

검사를 하려고 앱을 내려받거나 계정을 만들 필요가 없다. 사이트를 열어 15MB까지의 파일을 넣으면 결과가 나온다. 업무 흐름 도중 답이 필요할 때 이 낮은 진입 장벽이 매력의 큰 부분이다.

자사 흐름 안에서 검사를 돌리고 싶은 기업을 위해 Fakeradar는 API 연동과 자사 인프라 내 온프레미스 배포를 제공한다. 제3자 사이트 업로드가 허용되지 않는 편집·검열 시스템에 맞고, 대부분의 기업 구매자가 원할 경로다. 클라우드 왕복이 필요 없다.

이 도구는 위조가 실제 피해를 낼 수 있는 곳을 겨냥한다. 은행, 보험사, 언론사, 인사팀, 데이팅 플랫폼이다. 이들은 모두 신원이나 증거를 다루므로 빠른 진위 검사가 검토와 승인 단계에 자연스럽게 들어맞는다.