비대면 카드나 계좌 개설과 같은 금융 업무 진행 시의 화상 인증과정에서 딥페이크 탐지 기술을 활용하여 보다 안전하고 정확한 인증을 대행하는 앱 서비스
Frontend: Android (with Kotlin)
Backend:Flask,Firebase
Deep Learning: Pytorch (Model: DeepFake_Xception)
(모델파일을 올려두지 않음: 모델 파일을 다운로드 받은 후, log_path/Xception_trained_model.pth로 저장)
PyTorch로 머신러닝 모델을 실행하고, Cloud Storage for Firebase를 통해 요청을 queue형 태로 받아서 처리한다. Flask는 모델의 테스트 자동화를 위한 HTTP 요청처리 (test-add)를 위해 활용하였다.
서버 운영 주체: KCLOUD
사양: vCPU(2) - MEM(8) - DISK(100), GeForce TITAN-X
CS496 전산학특강 <딥페이크 생성 기술 구현과 이를 이용한 안드로이드 앱 서비스 모델 구현> 강민주, 이의천, 심효진