Binary Truth를 넘어 확률적 신뢰 점수 기반의 Reality Filter 설계

Context

AI 생성 미디어의 고도화로 인해 기존의 Deepfake Signature 탐지 방식이 한계에 도달한 상황. 단순한 진위 판별(Binary Classification)로는 정교한 합성물을 구분할 수 없는 기술적 임계점 발생.

Technical Solution

• 단일 판정 방식에서 탈피하여 다각도 분석 모듈 기반의 Probabilistic Trust Score 체계 도입
• VisualAnomalyDetector, AudioForensicsAnalyzer 등 도메인 특화 모듈을 통한 개별 확률값 산출
• Bayesian Network 및 Ensemble Learning을 활용한 개별 모듈 점수의 가중치 기반 통합 로직 설계
• SourceProvenanceTracker를 통한 데이터 출처 및 이력의 암호학적 검증 단계 포함
• 복잡한 수치 데이터를 사용자 친화적 통찰로 변환하는 Explanation Generation 레이어 구축
• 단순 평균이 아닌 컨텍스트 가중치를 적용한 _aggregate_scores 함수를 통한 신뢰도 정밀화