Deepfake 대응을 위한 Detection에서 Euclidean Distance 기반 Comparison으로의 패러다임 전환

Context

실시간 합성 기술의 고도화로 기존의 딥페이크 Detection 방식이 한계에 도달함. 시각적 불일치나 패턴 분석에 의존하는 방식은 정교한 합성 영상 앞에서 무력화되는 기술적 병목 발생.

Technical Solution

• 단순 확률 기반 판단에서 탈피하여 수학적 재현 가능성을 갖춘 Euclidean distance 분석 체계 도입
• 고차원 Feature space 내 벡터 간 거리를 계산하여 기하학적 유사도 기반의 Similarity score 산출
• Medial canthi 거리 및 Alae 너비 등 정밀한 Biometric landmark 분석을 통한 증거 기반 검증 로직 설계
• 단일 프레임 분석의 한계를 극복하기 위해 다수의 사진을 대조하는 Batch Comparison 기능 구현
• 결과의 투명성 확보를 위해 'Yes/No' 판단이 아닌 분석 과정과 지표를 제공하는 Transparent Metrics UI 설계
• 감시 목적의 Recognition이 아닌 소유 데이터 간 대조인 Comparison 중심의 인증 아키텍처 구축