Generative Adversarial Networks 기반 개인정보 보호를 위한 얼굴 비식별화

초록

스마트시티가 활성화되고 도시의 치안 문제와 개인시설의 보안 문제 등으로 방범용 CCTV, IP 카메라 등이 지속적으로 증가하고있다. 그로 인해 영상 데이터들이 계속 많아지고, 이와함께 개인정보 유출에 대한 위험성도 커지고 있다. 개인정보는 주민등록번호, 이름, 주소 등 문서나 의료 데이터에서만 유출되는 것이 아닌 영상, 이미지에서도 유출된다. 본 논문에서는 영상에서 검출되는 얼굴을 비식별화하기 위해서 얼굴을 GAN(Generative Adversarial Network)으로 생성한 얼굴과 바꾸는 모델을 제안한다. 이미지에서 개인정보로 쉽게 알아볼 수 있는 얼굴을 탐지 후 GAN을 통하여 생성한 임의의 얼굴을 해당 이미지 내의 얼굴로 대체한다. 비식별화된 이미지 데이터들은 다른 영상관련 딥러닝 훈련에 개인정보 유출 없이 사용 될 수 있다. 본 논문에서 제시한 비식별화 기술을 통하여 영상이나 이미지 내에 개인 정보의 유출을 막을 수 있다.