Content Credentials (C2PA)

콘텐츠 자격 증명은 이미지, 동영상, 오디오 파일 또는 문서에 첨부되는 암호화 서명 기록으로, 누가 또는 무엇이 콘텐츠를 만들었는지와 어떻게 편집되었는지를 나타냅니다. 이 기록은 Adobe, Arm, BBC, Intel, Microsoft, Truepic이 2021년 2월에 설립한 Coalition for Content Provenance and Authenticity (C2PA)의 개방형 기술 표준을 구현합니다. 이 연합은 Adobe 주도의 Content Authenticity Initiative와 Microsoft 및 BBC가 주도한 Project Origin의 기술 작업을 통합하기 위해 설립되었습니다. “Content Credentials”는 C2PA 데이터와 “cr” 아이콘을 지칭하는 공개 명칭입니다. 생성형 AI에서는 자격 증명을 통해 이미지나 클립이 텍스트-이미지 또는 동영상 생성 모델에서 만들어졌음을 표시할 수 있으므로, 보는 사람이 픽셀만 보고 추측할 필요가 없습니다.

C2PA 매니페스트 작동 방식#

C2PA 사양은 출처 정보를 다음 세 가지 부분으로 구성된 매니페스트에 담습니다.

• 주장: 캡처 장치, 자르기나 색 보정과 같은 편집 작업, 제작에 사용된 재료, 디지털 소스 유형 등 자산에 관한 설명입니다.
• 클레임 및 서명: 클레임에는 모든 주장의 해시가 나열되며, 이를 발급하는 카메라, 앱 또는 서비스의 X.509 인증서로 서명합니다. 신뢰할 수 있는 타임스탬프를 선택적으로 추가할 수 있습니다.
• 바인딩: 하드 바인딩은 자산 바이트의 암호화 해시이므로 픽셀 하나만 변경해도 무효화됩니다. 보이지 않는 워터마크나 지각 지문과 같은 소프트 바인딩을 사용하면 파일에서 제거된 자격 증명을 검증자가 조회할 수 있습니다.

디지털 소스 유형에는 IPTC 어휘가 사용되며, 여기서 trainedAlgorithmicMedia은 생성형 모델이 전적으로 만든 콘텐츠를 표시합니다. 매니페스트는 보통 파일에 삽입되며 클라우드에 저장할 수도 있습니다. C2PA를 지원하는 도구에서 편집할 때마다 이전 버전을 재료로 나열하는 새 매니페스트가 추가되어 캡처나 생성부터 게시까지의 데이터 출처 체인이 만들어집니다. 검증자는 다음과 같이 이 체인을 단계별로 확인합니다.

자격 증명에 표시되는 정보와 한계#

Content Credentials 검증기에 파일을 업로드하면 누구나 확인할 수 있는 유효한 자격 증명은 알려진 서명자가 특정 내용을 진술했으며 그 이후 자산이 변경되지 않았음을 증명합니다. 카메라가 연출된 장면이나 화면을 촬영할 수 있으므로 사진이 실제 사건을 묘사한다는 사실까지 증명하지는 않습니다. 자격 증명이 없다고 해서 아무것도 입증되지 않습니다. 자격 증명은 선택 사항이며 스크린샷, 재인코딩, 여러 업로드 파이프라인에서 삽입된 메타데이터가 제거되기 때문입니다. 소프트 바인딩이 필요한 이유도 여기에 있습니다. 신뢰 여부는 서명자에게도 달려 있으므로 C2PA는 자격 증명을 발급하는 제품을 위한 적합성 프로그램과 신뢰 목록을 운영합니다. 따라서 콘텐츠 자격 증명은 메타데이터가 제거되어도 신호가 픽셀 안에 남는 AI 워터마킹 및 출처 정보가 전혀 없는 콘텐츠에서 AI 생성 이미지의 시각적·통계적 단서를 찾는 딥페이크 탐지와 함께 사용됩니다.

AI 규제가 도입을 촉진하고 있습니다. EU AI Act의 주요 투명성 조항인 제50조는 생성형 AI 시스템 제공자가 복제 음성과 같은 합성 오디오, 이미지, 동영상, 텍스트를 2026년 8월 2일부터 기계가 읽고 탐지할 수 있는 형식으로 표시하도록 요구합니다. C2PA 매니페스트와 워터마크를 결합하는 방법은 제공자가 사용하는 기법 중 하나입니다.

기기 및 플랫폼 전반의 도입#

• 카메라 및 휴대전화: 2023년 10월 출시된 Leica M11-P는 촬영 시 콘텐츠 자격 증명으로 사진에 서명하는 최초의 카메라였습니다. Google Pixel 10 휴대전화는 Pixel Camera 앱으로 촬영한 모든 사진에 자격 증명을 첨부합니다. 이 앱은 현재 C2PA 적합성 프로그램이 정의하는 가장 높은 등급인 보증 수준 2를 획득했습니다.
• AI 생성기: Adobe Firefly와 OpenAI 이미지 모델은 결과물이 AI로 생성되었음을 나타내는 자격 증명을 첨부합니다.
• 게시 플랫폼: LinkedIn은 지원되는 이미지와 동영상에 “cr” 레이블을 표시하며, 이를 선택하면 자격 증명 세부 정보를 볼 수 있습니다.

자격 증명은 컴퓨터 비전 팀이 학습 데이터를 구성할 때 캡처된 사진과 합성 데이터를 구분하는 데도 도움이 됩니다. 추적되지 않은 생성 이미지를 반복적으로 학습하면 모델 붕괴가 발생할 수 있기 때문입니다. Ultralytics Platform에서는 각 이미지에 사용자 지정 메타데이터를 추가하고 데이터셋 검색에서 이를 일치시킬 수 있습니다. 따라서 팀이 자격 증명의 디지털 소스 유형을 기록하면 학습 전에 trainedAlgorithmicMedia 이미지 전체를 찾을 수 있습니다.