DeepScan

❍ 개발자 : 박준영 ❍ 제목 : DeepScan ❍ 설명 : DeepScan은 AI 기반 딥페이크 탐지 기술과 외부 API를 활용하여 이미지의 조작 여부를 분석하고, 분석 결과를 시각적으로 제공하는 딥페이크 판별 서비스입니다. 사용자는 웹 화면에서 이미지를 업로드할 수 있으며, 업로드된 이미지는 딥페이크 분석 API와 연동되어 조작 의심 여부를 판별합니다. 분석 결과는 점수, 상태, 설명 정보와 함께 제공되며 사용자가 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 구성하였습니다. 딥페이크 판별 기능은 Reality Defender API를 기반으로 구현하였습니다. 사용자가 이미지를 업로드하면 서버에서 외부 API로 분석 요청을 보내고, 반환된 결과를 가공하여 서비스 화면에 표시합니다. 이를 통해 단순 이미지 업로드 기능을 넘어 실제 AI 분석 기반의 판별 서비스를 제공합니다. 또한 Python 기반 IMD 분석 서비스를 함께 활용하여 이미지의 의심 영역을 히트맵 형태로 시각화하였습니다. FastAPI 서버에서 OpenCV, PyTorch 등을 활용하여 이미지 분석을 수행하고, 분석 결과를 Spring Boot 서버와 연동하여 사용자에게 제공합니다. 사용자는 분석 이력을 확인할 수 있으며, 이전에 업로드한 이미지의 결과와 상세 분석 내용을 다시 조회할 수 있습니다. 분석 결과는 MariaDB에 저장되며, 이미지 파일은 로컬 저장소 또는 AWS S3 저장소를 통해 관리할 수 있도록 구성하였습니다. 서비스는 딥페이크 관련 정보를 제공하기 위해 뉴스 기능도 포함하고 있습니다. Naver News API를 활용하여 딥페이크 관련 최신 뉴스를 검색하고, MongoDB를 활용하여 뉴스 데이터를 캐싱함으로써 반복적인 API 호출을 줄이고 조회 성능을 개선하였습니다. 회원가입 및 로그인 기능도 구현하였습니다. 사용자는 이메일 인증을 통해 회원가입을 진행할 수 있으며, JavaMailSender를 활용하여 인증번호를 발송합니다. 인증번호는 일정 시간 동안만 유효하도록 관리하여 보안성을 높였습니다. 인증 방식은 Session 기반 인증 구조를 적용하였으며, 로그인한 사용자의 정보를 세션에 저장하여 인증 상태를 유지합니다. 또한 Google OAuth2 로그인을 지원하여 사용자가 구글 계정으로도 서비스에 접근할 수 있도록 구현하였습니다. 커뮤니티 기능을 통해 사용자는 딥페이크 관련 게시글을 작성하고 댓글과 좋아요 기능을 사용할 수 있습니다. 이를 통해 단순 분석 서비스에 그치지 않고 사용자 간 정보 공유가 가능한 커뮤니티 기능을 제공합니다. 백엔드는 Spring Boot 기반으로 개발하였으며 Controller, Service, Mapper 계층을 분리하여 유지보수성을 높였습니다. 데이터 접근 기술로는 MyBatis를 사용하였고, MariaDB와 MongoDB를 목적에 맞게 분리하여 정형 데이터와 뉴스 캐시 데이터를 관리하였습니다. 배포 환경은 Docker 기반으로 구성할 수 있도록 Dockerfile과 Docker Compose 설정을 작성하였습니다. Python 분석 서비스는 별도 컨테이너로 실행할 수 있으며, Spring Boot 애플리케이션과 FastAPI 분석 서버가 HTTP 통신을 통해 연동되는 구조로 설계하였습니다. ❍ 적용 기술 : 프레임워크 : Spring Boot 3.3.12, Spring MVC, MyBatis, FastAPI 프론트엔드 : JSP, JSTL, HTML5, CSS3, JavaScript, Tailwind CSS, Lucide Icons 백엔드 : Spring Boot, Spring MVC, MyBatis, JavaMailSender, RestClient, Session 기반 인증 AI 서비스 : Reality Defender API 기반 딥페이크 탐지, IMD 기반 이미지 조작 탐지 및 히트맵 시각화 사용 언어 : Java 17, Python, JavaScript, HTML5, CSS3 데이터베이스 : MariaDB, MongoDB, H2 Database 클라우드 : AWS S3 통신 프로토콜 : REST API, HTTP/HTTPS, SMTP 웹서버/배포 : Docker, Docker Compose, Gradle, 내장 Tomcat 인증/보안 : Session 기반 인증, Google OAuth2, 이메일 인증, Spring Security Crypto, Origin Protection Filter 데이터 접근 기술 : MyBatis, MongoDB 연동, MariaDB JDBC 이미지 분석 기술 : OpenCV, NumPy, Pillow, Matplotlib, PyTorch, TorchVision, PyTorch Lightning API 활용 : Reality Defender API, Naver News API, Google OAuth2 API, Daum Postcode API 기타 : Lombok, AWS SDK, Docker, Gradle, Python Multipart, Uvicorn ❍ 아키텍처 : Layered Architecture(Controller-Service-Mapper), Session 기반 인증 구조, External AI API Integration, FastAPI Image Analysis Service, MongoDB News Cache, AWS S3 Object Storage, Docker 기반 분석 서비스 분리 구조 ❍블로그주소 : https://app.notion.com/p/DeepScan-391d29af33d080f2a81ed999f7137497 ❍github 주소 : https://github.com/JUN2973/deepfake2/tree/master ❍도메인 : https://www.deepscan.ai.kr