비디오 검열 해제 기술의 용이성 증가

• 유튜버 Jeff Geerling이 픽셀 처리한 폴더 이미지의 내용을 복원할 수 있는지 실험하며 50달러 보상 제안
• 하루도 안 돼서 3명의 참가자가 서로 다른 방식으로 픽셀 제거에 성공
• GitHub 사용자 KoKuToru가 실제로 사용한 딥러닝 및 영상 누적 기술을 포함한 전체 리포지토리를 공개함
• 움직이는 영상의 픽셀 블러링은 AI 기술의 발전으로 복원이 매우 쉬워짐
• 민감한 정보 보호를 위해선 픽셀 처리보다 단색 마스킹 같은 방법이 더 안전하다는 결론

픽셀 제거 영상 실험 배경

• Jeff Geerling은 자신의 유튜브 영상에서 4:57 지점부터 픽셀 처리된 폴더 내용을 보여주며 "복원하면 보상"이라는 메시지를 삽입함
• 영상에서 픽셀 처리된 내용이 무엇인지 맞히면 50달러 지급 조건을 제시함
• 24시간도 안 되어 3명이 성공했고, 각자 약간씩 다른 방식으로 접근함

어떻게 복원했나?

• 세 명 모두 복원 과정을 기꺼이 공유함 — 리버스 엔지니어링을 즐기는 사람들 사이에서 흔한 문화
• GitHub 사용자 KoKuToru는 전체 리포지토리를 공개함

첫 번째 시도: 브루트 포스 방식

• 윈도우 프레임 안에서 일치하는 영역을 수집해 픽셀 데이터를 누적함
• TensorFlow를 이용하여 다수의 프레임으로부터 정보를 모아 거의 판독 가능한 이미지를 생성
• 수작업으로 영역을 지정해 다소 얼룩진 결과가 나옴

두 번째 시도: 자동화된 프레임 추출 + GIMP 보정

• GIMP와 ffmpeg를 사용하여 정확한 윈도우 프레임을 자동 감지
• 더 많은 프레임을 활용해 완전히 판독 가능한 이미지를 얻음

방지할 방법은?

• 픽셀 처리나 블러링만으로는 영상 내 움직임이 있을 경우 민감 정보 보호에 부적합
• 특히 AI와 신경망의 발전으로 이와 같은 역방향 처리 기술이 매우 빨라지고 정밀해짐
• 예시: 음성이 섞인 녹음에서 깨끗한 음성 추출 가능
• 영상이 많이 움직일수록 분석 가능한 데이터 포인트가 많아지고 정확도도 상승
• 실험자가 Finder 창을 움직이지 않았다면 복원이 어려웠을 것으로 판단

앞으로는 어떻게 해야 하나?

• 민감한 데이터를 숨기고 싶다면, 픽셀 처리나 블러 대신 단색 마스크 사용을 권장
• 인간의 직관으로는 블러가 나을 것 같지만, AI 기술에서는 큰 차이 없음
• 결론적으로, 유출되면 안 되는 정보는 영상에 포함시키지 않는 것이 최선의 보안 방법

참고 자료

• 전체 복원 과정을 정리한 GitHub: KoKuToru’s de-pixelate repo