3시간 딥페이크 삭제 규제, 포렌식 증거 보존을 위한 CV 아키텍처 전략

Context

인도의 3시간 내 딥페이크 삭제 규제로 인한 데이터 휘발성 증대. 빠른 삭제 강제로 인한 Explainable AI 및 포렌식 무결성 훼손 위험. 검증보다 속도를 우선하는 법적 요구사항과 기술적 정확도 간의 충돌 발생.

Technical Solution

• 플랫폼 자동 삭제 전 증거 확보를 위한 preservation-first 아키텍처 설계
• 클라우드 의존성을 제거하고 로컬 프로세스 중심의 비교 엔진을 구축하여 모더레이션 필터링 회피
• 단순 Binary 결과값이 아닌 Euclidean distance 기반의 얼굴 랜드마크 벡터 분석 값 추출
• 메타데이터와 포렌식 해시값의 조기 아카이빙을 통한 데이터 체인 유지 전략
• 대규모 감시 시스템과 차별화된 1:1 Facial Comparison 전용 파이프라인 구축

Impact

• 연간 $1,800 수준의 엔터프라이즈 도구 기능을 월 $29 수준으로 제공하는 기술 민주화 구현

Key Takeaway

규제 기반의 강제 삭제 환경에서는 원천 데이터 소멸 전 정량적 분석 지표를 즉시 추출하고 로컬에 격리 저장하는 보존 우선 설계 원칙이 필수적임.