가짜 뉴스의 개념은 항상 문화의 필수 요소였지만 미국 트럼프 행정부에서 인기 있는 어휘의 일부가 되었습니다. 

미디어 거물들은 특정 의제를 충족시키기 위해 내러티브를 왜곡했다는 비판을 받았습니다. 결과적으로 뉴스 대행사와 미디어 회사는 이미지, 통계 및 비디오 콘텐츠를 포함한 모든 뉴스 항목을 인증하기 위해 팩트체킹 기술에 투자해야 했습니다.

대부분의 뉴스 회사는 이미지를 사용하여 뉴스를 보도하기 때문에 누군가 사진을 조작했는지 여부를 확인하려면 AI 기반 가짜 사진 감지 도구가 필요합니다.

이 기사에서는 포토샵 처리된 이미지를 감지하는 방법과 가짜 사진이 가짜 뉴스 보도를 촉진하는 방법을 강조합니다.

가짜 사진은 어떻게 가짜 뉴스의 확산을 촉진합니까?

안에 DIY 사회 실험 팬데믹 기간 동안 수행된 Ritzau Scanpix의 사진 작가는 이미지가 뉴스 소비자를 오도할 수 있는 방법을 보여주었습니다. 

사진 작가는 다른 렌즈를 사용하여 여러 각도에서 동일한 피사체를 캡처했지만 결과 사진은 대조적인 이야기를 했습니다.

사진 작가는 두 가지 관점에서 공공 장소에 있는 사람들의 사진을 찍고 미디어가 현실을 얼마나 쉽게 조작할 수 있는지 보여줍니다. 코로나 바이러스 전염병 동안 사회적 거리가 없습니다.

반대편에서 상황을 살펴보자.

이 실험은 뉴스 사이트와 옐로우 페이지가 청중을 조작할 수 있는 방법 중 하나를 노출했습니다. 

그러나 그것은 절반도 되지 않습니다. 가짜 이미지가 가짜 뉴스를 촉진할 수 있는 다른 방법을 살펴보겠습니다.

• 감정을 불러일으키다

뉴스 웹사이트는 내러티브를 전달하기 위해 단어에 의존하지만 인간은 시각적 존재이기 때문에 인상적인 이미지가 핵심을 더 빠르게 전달합니다. 

허름한 집에 앉아 울고 있는 아기를 품에 안고 있는 어머니의 모습을 본다면, 마지막으로 마음에 드는 것은 가짜 사진인지 확인하는 것입니다. 

이러한 가짜 사진은 독자로 하여금 사진 속 인물들에게 공감하고 그들의 이야기에 투자하게 만든다. 독자는 이제 감정적으로 투자되기 때문에 사실의 진실성은 부차적입니다.

• 편견 강화

2020년 BLM 시위 동안 가짜 뉴스 포털은 약탈에 시위대를 연루시키려고 초과 근무했습니다. 때때로 그들은 시위대의 몸에 갱 관련 문신을 포토샵으로 처리하고 "약탈자"라고 낙인찍었습니다. 

• 소비자의 POV를 이용하라

대부분의 사람들은 스톡 이미지와 고해상도 사진이 연출된 것처럼 보이기 때문에 의심합니다. 그러나 iPhone이나 Android와 같은 저해상도 카메라에서 사진을 가져오면 일반 시민이 찍은 것처럼 느껴집니다. 그리고 가짜 이미지가 자연스럽고 '무장'해 보이기 때문에 가짜 뉴스 의제를 읽는 청중에게 유도하는 데 도움이 됩니다.

• 마이크로타겟팅 촉진

가짜 뉴스 대행사는 종종 음모 이론가를 표적으로 삼습니다. 대부분 Reddit과 4Chan에 있습니다. 이러한 틈새 소비자들은 출처를 조사할 충분한 시간을 들이지 않고 소문을 퍼뜨립니다. 결과적으로 포토샵된 이미지나 가짜 사진으로 그들을 표적으로 삼는 것이 더 쉽습니다.

• 유사 전문가를 위한 탄약 제공

소셜 미디어 시대에 많은 전문가들이 자신의 콘텐츠를 순진한 소비자와 공유합니다. 독자가 소위 전문가를 신뢰한다면 자신의 이미지를 사실 확인하는 데 신경 쓰지 않을 것입니다. 결국 전문가가 이미지를 조작해야 하는 이유는 무엇입니까?

가짜 바이러스 성 사진

때때로 사진을 보고 "이 이미지가 진짜입니까 가짜입니까?"라고 생각합니다.

우리 모두는 이 질문에 대해 여러 번 숙고했습니다. 가짜 이미지가 가짜 뉴스의 확산에 미치는 영향을 이해하는 데 도움이 되도록 실제로 가짜였던 바이러스 사진을 확인해 보겠습니다.

얼어붙은 베니스의 이 사진은 실제로 러시아의 바이칼 호수를 편집한 것입니다.

"Frozen Venice" 사진은 대부분의 관광객이 알아볼 수 없는 베니스의 일부를 보여주었기 때문에 입소문을 탔습니다. 주로 이미지가 가짜이기 때문입니다. 작가는 베니스 거리에 얼어붙은 바이칼 호수의 그림을 겹쳐 놓았다.

공정하게 말하면, 이 이미지는 이미 매혹적인 도시인 베니스에 아름다움을 한 층 더해줍니다. 불행히도 이 이미지는 가짜 뉴스 판매자의 손에 돌이킬 수 없는 피해를 줄 수 있습니다.

기후 변화를 부정하는 사람들은 이 사진을 선전으로 사용하여 지구가 점점 더워지고 있다는 사실을 격퇴할 수 있습니다. 결국, 베니스는 이제 얼음으로 가득 찬 바이칼 지역의 마을처럼 보입니다.

상어는 호텔 로비에서 놀지 않습니다!

상어가 호텔에서 어울리지 않더라도(분명히), 유사 전문가는 이 이미지를 사용하여 가짜 뉴스를 퍼뜨릴 수 있습니다.

예를 들어, 기후 변화 옹호자들은 기온이 너무 높아서 이제 상어가 허리케인을 피하기 위해 호텔로 헤엄쳐 들어가야 한다고 주장함으로써 사람들을 행동에 옮길 수 있습니다.

2020년, 트럼프는 2014년 우크라이나 시위 사진을 사용하여 페이스북 광고를 게재했습니다.

2020년 시위 기간 동안 도널드 트럼프 대통령의 페이스북 계정에는 시위대의 경찰에 대한 폭력을 묘사한 캠페인 광고가 게시되었습니다. 그러나 광고의 이미지는 2014년 우크라이나에서 발생한 유로마이단 시위에서 나온 것입니다. 이 가짜 뉴스 콘텐츠가 실수이든 아니든, 그러한 평판 좋은 기관은 가짜 사진 탐지 소프트웨어의 혜택을 받을 수 있었습니다.

뉴스 미디어 웹사이트가 게시 전에 사진의 진위 여부를 확인해야 하는 이유는 무엇입니까?

언론의 무결성은 게시자가 소비자와 공유하기 전에 온라인에서 가짜 사진을 감지해야 한다고 요구합니다.

언론의 정직성 외에도 뉴스 사이트가 전염병과 같은 가짜 사진을 피해야 하는 다른 이유가 있습니다.

• 소송을 피하십시오

에 따르면 로이터, 세계적으로 유명한 뉴스 네트워크가 아메리카 원주민 활동가와 대면하는 것으로 의심되는 이미지를 게시한 켄터키주의 한 청년이 CNN을 명예 훼손 혐의로 CNN을 고소했습니다. 275억 XNUMX만 달러 소송은 아직 계류 중이다.

이러한 대규모 소송을 피하려면 가짜 사진을 감지하는 방법을 배우십시오.

• 회사의 명성을 보호하십시오

Statista에 따르면 사람들은 딥 페이크와 조작된 이미지로 인해 뉴스 웹사이트에 대한 신뢰를 잃고 있습니다. 소비자들은 이제 대부분의 뉴스 채널을 가짜 뉴스 또는 편향된 뉴스로 간주합니다.

출처 : Statista

"가짜 뉴스"라는 꼬리표는 아무리 사소한 사건이라도 당신의 평판을 더럽힐 것입니다. 소비자가 조작된 가짜 이미지를 사용하여 뉴스를 보도했다는 사실을 알게 되면 모든 보도 내용에 회의적으로 접근합니다.

• 대량 잘못된 정보 억제

Cambridge Analytica의 전문가들은 가짜 사진과 뉴스 자료가 2016년 선거 결과를 좌우했다고 주장합니다. 또한, 코로나19 팬데믹은 언론사 웹사이트에서 확인되지 않은 이미지와 정보를 퍼뜨리면서 대중적 히스테리를 일으켰습니다. 

출처 : Statista

게다가 Statista의 데이터에 따르면 온라인 뉴스 사이트에 대한 신뢰도가 잘못된 정보로 인해 약해지고 있습니다. 

그럼에도 불구하고 통신사는 보도 전에 추가 이미지 및 사실 확인을 수행하여 뛰어난 평판을 유지할 수 있습니다.

이 이미지가 진짜인지 가짜인지 확인하는 방법

고급 온라인 사진 조작 도구가 이제 온라인에서 사용할 수 있게 되면서 가짜 사진과 실제 사진을 구별하는 것은 엄청난 일이 되었습니다. 그러나 이미지가 가짜인지 구별하는 방법을 아는 통신사는 평판을 보호하고 독자의 신뢰를 유지할 수 있습니다.

그럼 사진이 가짜인지 진짜인지 확인하는 방법을 알아보도록 하겠습니다.

• 시력 검사 - 불규칙성과 왜곡된 원근감이 있는지 이미지를 검토합니다. 현미경은 거친 가장자리와 일치하지 않는 색 구성표를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 주석 눈 — 여러 소스에서 이미지를 검색하고 메타데이터를 사용하여 원본을 찾습니다.
• 구글 리버스 이미지 검색 — 사용자가 이미지를 업로드하여 진위 여부를 확인할 수 있습니다.
• Jigsaw의 Project Assembler와 같은 AI 기반 도구를 통해 사용자는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 이미지를 팩트체크할 수 있습니다. 이 실험은 더 이상 사용할 수 없지만 오늘날 유사한 제품이 시장에 나와 있습니다. 
• SDK.금융 가짜 사진 감지 소프트웨어.

AI, ML 기술을 이용한 위조 사진 탐지 

이전 단락에서 언급했듯이 사진 검증을 위한 최신 도구는 인공 지능과 기계 학습 기술을 사용하여 정확한 이미지 감지를 제공합니다.

다음은 SDK.finance ML 기반 위조 사진 감지 도구를 사용하여 사진이 위조인지 판별하는 방법입니다.

1. 이미지를 업로드합니다.

2. AI, ML 기술을 사용한 사진 검증 프로세스:

• 픽셀의 진위 여부를 테스트합니다. 즉, 솔루션은 pdf/jpg 파일의 변경 사항을 감지합니다. 이 제품은 "이 파일이 포토샵으로 편집되었습니까?
• 파일 메타데이터 검사. 파일 크기, 데이터, 지리적 위치 및 수정 기록에서 파일 생성에 사용된 소프트웨어 도구에 이르기까지 파일 뒤에 기록된 메타데이터를 추출합니다.

3. 결과는 이미지가 가짜인지 진짜인지 보여줍니다.

메타데이터 확인 결과 예시

ML 기반 가짜 사진 감지를 다른 도구와 함께 사용하여 뉴스 웹사이트의 이미지를 인증합니다.

결론 

가짜 사진은 항상 가짜 뉴스의 주요 동인이었습니다. 이러한 이미지는 내러티브를 왜곡하고 감정을 불러일으키며 선전을 유도합니다. 뉴스 조직을 운영하는 경우 가짜 사진 감지기를 사용하여 사진을 게시하기 전에 인증하십시오. 그렇게 하면 회사의 명성을 보호하고 수백만 달러의 소송을 피할 수 있습니다. 

참고자료 

• 2020년 미국 대중매체의 객관성 인식
• 조작된 뉴스를 인식하는 능력에 대한 자신감 US 2019 
• 완전히 가짜였던 2020년의 빅 바이럴 순간들 
• 설명: 가짜 뉴스란 무엇입니까? | 소셜 미디어 및 필터 버블 
• 사진을 통한 가짜뉴스 확산 방지 
• 가짜 뉴스 시대에 이러한 디지털 워터마크는 가짜 이미지의 확산을 막을 수 있습니다. 
• 거짓 정보가 퍼지는 방식 
• XNUMX가지 가짜 뉴스 기술과 이를 검증하는 간단한 도구 
• 가짜 뉴스는 어떻게 퍼질까요? 봇, 당신 같은 사람, 트롤, 마이크로타겟팅 | 정보 기술 및 사회 센터 - UC 산타 바바라 

출처: https://sdk.finance/fake-photo-detection-for-news-media-websites/