보이지 않는 방패: AI 비디오 워터마킹이 2025년 저작권 위기를 해결하는 방법

지난달, 한 고객이 크레딧 없이 세 개의 플랫폼에 재업로드된 비디오를 보내왔습니다. 원본 소스를 추적했을 때는 이미 두 번 압축되고, 자르고, 재인코딩되었습니다. 전통적인 워터마크는? 사라졌습니다. 메타데이터는? 제거되었습니다. 이것이 보이지 않는 워터마킹이 마침내 해결하고 있는 저작권 악몽입니다.

보이는 워터마크의 문제

우리는 수십 년 동안 비디오에 로고를 넣어왔습니다. 효과가 있었습니다—누군가가 그것들을 잘라내거나, 이모지로 덮거나, 다른 종횡비로 비디오를 재인코딩할 때까지만요. 보이는 워터마크는 자전거 자물쇠와 같습니다: 일반적인 도둑질은 억제하지만 결연한 행위자에게는 무너집니다.

2025년의 진정한 도전은 단순히 워터마킹이 아닙니다—현대 비디오 배포의 시련을 견디는 워터마킹입니다:

Meta의 접근 방식: 대규모 CPU 기반 보이지 않는 워터마킹

Meta는 2025년 11월에 엔지니어링 접근 방식을 발표했으며, 아키텍처가 영리합니다. GPU 집약적인 신경망 인코딩 대신, 그들은 비디오 인프라 전체에서 대규모로 실행할 수 있는 CPU 기반 신호 처리를 선택했습니다.

# 보이지 않는 워터마킹 파이프라인의 단순화된 개념
class InvisibleWatermarker:
    def __init__(self, key: bytes):
        self.encoder = FrequencyDomainEncoder(key)
        self.decoder = RobustDecoder(key)
 
    def embed(self, video_frames: np.ndarray, payload: bytes) -> np.ndarray:
        # 주파수 도메인으로 변환 (DCT/DWT)
        freq_domain = self.to_frequency(video_frames)
 
        # 중간 주파수 계수에 페이로드 임베드
        # 낮은 주파수 = 보이는 변경
        # 높은 주파수 = 압축으로 파괴됨
        # 중간 주파수 = 최적 지점
        watermarked_freq = self.encoder.embed(freq_domain, payload)
 
        return self.to_spatial(watermarked_freq)
 
    def extract(self, video_frames: np.ndarray) -> bytes:
        freq_domain = self.to_frequency(video_frames)
        return self.decoder.extract(freq_domain)

핵심 통찰: DCT(이산 코사인 변환) 도메인의 중간 주파수 계수는 인간 지각에 보이지 않으면서 압축을 견딥니다. JPEG이 사용하는 것과 동일한 원리입니다—정보를 버리는 대신 숨기는 것입니다.

Meta의 시스템은 세 가지 중요한 사용 사례를 처리합니다:

• AI 탐지: 비디오가 AI 도구로 생성되었는지 식별
• 출처 추적: 누가 콘텐츠를 먼저 게시했는지 결정
• 소스 식별: 어떤 도구나 플랫폼이 콘텐츠를 만들었는지 추적

Google DeepMind의 SynthID: 생성 시 워터마킹

Meta가 사후 워터마킹에 초점을 맞추는 동안, Google의 SynthID는 다른 접근 방식을 취합니다: 생성 중에 워터마크를 임베드합니다. Veo 3 또는 Imagen Video가 콘텐츠를 만들 때, SynthID는 탐지 신호를 잠재 공간에 직접 짜넣습니다.

# 개념적 SynthID 통합
class WatermarkedVideoGenerator:
    def __init__(self, base_model, synthid_encoder):
        self.model = base_model
        self.synthid = synthid_encoder
 
    def generate(self, prompt: str, watermark_id: str) -> Video:
        # 잠재 공간에서 생성
        latent_video = self.model.generate_latent(prompt)
 
        # 디코딩 전에 워터마크 임베드
        watermarked_latent = self.synthid.embed(
            latent_video,
            payload=watermark_id
        )
 
        # 픽셀 공간으로 디코드
        return self.model.decode(watermarked_latent)

여기서 장점은 근본적입니다: 워터마크는 사후 생각이 아니라 생성 프로세스 자체의 일부가 됩니다. 콘텐츠를 파괴하지 않고는 제거하기가 거의 불가능한 방식으로 전체 비디오에 분산됩니다.

SynthID의 견고성 주장은 인상적입니다:

• 손실 압축 생존 (H.264, H.265, VP9)
• 프레임 속도 변환에 저항
• 프레임의 합리적인 자르기 후에도 탐지 가능성 유지
• 밝기/대비 조정 후에도 탐지 가능성 유지

4방향 최적화 문제

이것이 어려운 이유입니다. 모든 워터마킹 시스템은 네 가지 경쟁 목표의 균형을 맞춰야 합니다:

1. 지연 시간: 임베드/추출 속도는 얼마나 빠릅니까?
2. 비트 정확도: 페이로드를 얼마나 안정적으로 복구할 수 있습니까?
3. 시각적 품질: 워터마크는 얼마나 보이지 않습니까?
4. 압축 생존: 재인코딩을 견딥니까?

하나를 개선하면 종종 다른 것이 저하됩니다. 더 높은 비트 정확도를 원하십니까? 더 강한 신호 임베딩이 필요합니다—이는 시각적 품질을 해칩니다. 완벽한 보이지 않음을 원하십니까? 신호가 너무 약해져서 압축을 견디지 못합니다.

# 최적화 지형
def watermark_quality_score(
    latency_ms: float,
    bit_error_rate: float,
    psnr_db: float,
    compression_survival: float
) -> float:
    # 실제 시스템은 가중 조합을 사용
    # 이러한 가중치는 사용 사례에 따라 달라짐
    return (
        0.2 * (1 / latency_ms) +      # 낮은 지연 시간 = 더 나음
        0.3 * (1 - bit_error_rate) +   # 낮은 BER = 더 나음
        0.2 * (psnr_db / 50) +         # 높은 PSNR = 더 나은 품질
        0.3 * compression_survival      # 높은 생존 = 더 나음
    )

Meta의 엔지니어링 포스트는 그들의 규모—수십억 개의 비디오, 다양한 코덱, 다양한 품질 수준—에 적합한 균형을 찾는 데 상당한 노력을 기울였다고 언급합니다. 보편적인 솔루션은 없습니다. 최적 트레이드오프는 특정 인프라에 따라 다릅니다.

GaussianSeal: 3D 생성 워터마킹

새로운 프론티어는 Gaussian Splatting 모델로 생성된 3D 콘텐츠의 워터마킹입니다. GaussianSeal 프레임워크(Li et al., 2025)는 3DGS 생성 콘텐츠에 대한 첫 번째 비트 워터마킹 접근 방식을 나타냅니다.

3D의 과제는 사용자가 모든 관점에서 렌더링할 수 있다는 것입니다. 전통적인 2D 워터마크는 뷰 종속적이기 때문에 실패합니다. GaussianSeal은 워터마크를 Gaussian 원시 자체에 임베드합니다:

# 개념적 GaussianSeal 접근 방식
class GaussianSealWatermark:
    def embed_in_gaussians(
        self,
        gaussians: List[Gaussian3D],
        payload: bytes
    ) -> List[Gaussian3D]:
        # Gaussian 매개변수(위치, 공분산, 불투명도)를 수정
        # 다음 방식으로:
        # 1. 모든 관점에서 시각적 품질 보존
        # 2. 복구 가능한 비트 패턴 인코딩
        # 3. 일반적인 3D 조작 생존
 
        for i, g in enumerate(gaussians):
            bit = self.get_payload_bit(payload, i)
            g.opacity = self.encode_bit(g.opacity, bit)
 
        return gaussians

이것은 3D AI 생성이 폭발적으로 증가하기 때문에 중요합니다. Luma AI와 같은 도구와 성장하는 3DGS 생태계가 성숙해짐에 따라 3D 자산에 대한 저작권 보호는 중요한 인프라가 됩니다.

규제 압력: EU AI Act 및 그 이상

기술 혁신은 진공 상태에서 일어나지 않습니다. 규제 프레임워크가 워터마킹을 의무화하고 있습니다:

EU AI Act: AI 생성 콘텐츠를 그렇게 표시하도록 요구합니다. 구체적인 기술 요구 사항은 여전히 정의되고 있지만, 보이지 않는 워터마킹이 규정 준수의 주요 후보입니다.

중국 규정: 2023년 1월부터 중국 사이버공간관리국은 국내에서 배포되는 모든 AI 생성 미디어에 워터마크를 요구했습니다.

미국 이니셔티브: 연방 의무 사항은 아직 없지만, 콘텐츠 출처 및 진정성 연합(C2PA) 및 콘텐츠 진정성 이니셔티브(CAI)와 같은 산업 연합은 주요 플랫폼이 채택하고 있는 자발적 표준을 확립하고 있습니다.

개발자에게 이것은 워터마킹이 더 이상 선택 사항이 아니라는 것을 의미합니다—규정 준수 인프라가 되고 있습니다. 비디오 생성 도구를 구축하는 경우, 탐지 신호는 첫날부터 아키텍처의 일부가 되어야 합니다.

실용적 구현 고려 사항

자체 파이프라인에서 워터마킹을 구현하는 경우 다음은 주요 결정 사항입니다:

임베딩 위치: 주파수 도메인(DCT/DWT)이 공간 도메인보다 더 견고합니다. 트레이드오프는 계산 비용입니다.

페이로드 크기: 더 많은 비트 = 추적 데이터에 대한 더 많은 용량, 하지만 더 많은 보이는 아티팩트도 있습니다. 대부분의 시스템은 32-256비트를 목표로 합니다.

시간적 중복성: 여러 프레임에 걸쳐 동일한 페이로드를 임베드합니다. 이는 프레임 드롭을 견디고 탐지 신뢰성을 향상시킵니다.

키 관리: 워터마크는 키만큼만 안전합니다. API 비밀처럼 다루세요.

# 예: 견고한 시간적 임베딩
def embed_with_redundancy(
    frames: List[np.ndarray],
    payload: bytes,
    redundancy_factor: int = 5
) -> List[np.ndarray]:
    watermarked = []
    for i, frame in enumerate(frames):
        # N 프레임마다 동일한 페이로드 임베드
        if i % redundancy_factor == 0:
            frame = embed_payload(frame, payload)
        watermarked.append(frame)
    return watermarked

탐지 측면

임베딩은 방정식의 절반일 뿐입니다. 탐지 시스템은 종종 수백만 개의 비디오를 처리하면서 대규모로 작동해야 합니다:

class WatermarkDetector:
    def __init__(self, model_path: str):
        self.model = load_detection_model(model_path)
 
    def detect(self, video_path: str) -> DetectionResult:
        frames = extract_key_frames(video_path, n=10)
 
        results = []
        for frame in frames:
            payload = self.model.extract(frame)
            confidence = self.model.confidence(frame)
            results.append((payload, confidence))
 
        # 프레임 간 다수결 투표
        return self.aggregate_results(results)

과제는 거짓 양성입니다. Meta의 규모에서 0.01%의 거짓 양성률조차도 수백만 개의 잘못된 탐지를 의미합니다. 그들의 시스템은 정확성을 유지하기 위해 여러 검증 패스와 신뢰도 임계값을 사용합니다.

콘텐츠 창작자들에게 이것이 의미하는 것

원본 영상이든 AI 생성이든 비디오 콘텐츠를 만드는 경우—보이지 않는 워터마킹이 필수 인프라가 되고 있습니다:

1. 소유권 증명: 콘텐츠가 크레딧 없이 재업로드될 때 암호화 출처 증명이 있습니다.

2. 자동화된 시행: 플랫폼은 조작 후에도 콘텐츠를 자동으로 탐지하고 귀속할 수 있습니다.

3. 규정 준수 준비: 규정이 강화됨에 따라 파이프라인에 워터마킹이 있다는 것은 이미 규정을 준수하고 있다는 것을 의미합니다.

4. 신뢰 신호: 워터마크가 있는 콘텐츠는 AI 생성이 아님을 증명할 수 있습니다(또는 그것이 AI 생성임을 투명하게 선언할 수 있습니다).

앞으로 나아갈 길

현재 시스템에는 여전히 실제 한계가 있습니다—공격적인 압축은 여전히 워터마크를 파괴할 수 있으며, 특히 워터마크를 제거하도록 설계된 적대적 공격은 활발한 연구 영역입니다. 그러나 궤적은 명확합니다: 보이지 않는 워터마킹이 비디오 진정성을 위한 표준 인프라 레이어가 되고 있습니다.

향후 몇 년은 다음을 가져올 것입니다:

• 플랫폼 간 표준화된 워터마킹 프로토콜
• 실시간 임베딩을 위한 하드웨어 가속
• 크로스 플랫폼 탐지 네트워크
• 워터마크를 증거로 인정하는 법적 프레임워크

비디오 도구를 구축하는 우리에게 메시지는 명확합니다: 인증은 더 이상 선택 사항이 아닙니다. 다른 모든 것이 앉아 있는 기초입니다. 아키텍처에 구워 넣을 시간입니다.

보이지 않는 방패가 필수 장비가 되고 있습니다.