



| 특허명 | 출원번호(등록번호) |
|---|---|
| METHOD AND APPARATUS FOR LEARNING DEEPFAKE VOICE D | US 18/748,795 |
| SYNTHETIC VOICE DETECTION METHOD BASED ON BIOLOGIC | US 18/073,779 (US 12/394,431) |
| 생물학적 소리에 기반한 합성 음성 탐지 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치 | KR 10-2022-0129615 (KR 10-2669692) |
- AI 합성 음성(딥페이크)의 정밀 검출을 위한 오디오 기반 위변조 탐지 기술로, 실제 음성을 다양한 방식으로 재합성해 학습하는 구조를 통해 합성 음성에만 존재하는 미세한 패턴(아티팩트)을 효과적으로 식별함
- 사용자의 음성 데이터에서 무의식적 생체 신호(한숨, 기침 등)를 함께 분석함으로써, 기존 음성 신경망 대비 더 적은 연산량으로도 높은 탐지 정확도를 달성함
- 합성으로 재현하기 어려운 무의식적 생체 신호를 함께 분석하여 탐지 정확도를 향상시킴
- 적은 연산량으로도 높은 성능을 제공하여, 금융·통신·보안 서비스 등 실시간 검증 환경에 적합함
- 보이스피싱, 가짜뉴스, 음성 기반 인증, TTS 생성 음성 검증 등 다양한 보안·인증 서비스 적용 가능
금융·통신 보안
- 보이스피싱 음성 실시간 판별, 음성 기반 인증 보호
디지털 포렌식·미디어 검증
- 글로벌 딥페이크 시장 규모는 2024년 75억 8천만 달러에서, 연평균 성장률 22.7%로 성장하여 2032년에는 384억 5천만 달러에 달할 것으로 전망됨
- AI 생성 이미지의 오용을 방지해야 할 필요성이 커짐에 따라 딥페이크 감지 도구에 대한 수요도 급증할 것으로 전망
- 보이스피싱, 금융 사기, 정치·사회적 조작 영상 대응을 위한 정부·기업 수요가 급증하고 있으며, 국내외 ICT 기업 및 보안기업은 실시간 음성 인증 및 탐지 기술 도입 확대 중