영상이든 사진이든, 파일을 열면 가릴 얼굴을 고르기만 하면 됩니다. 목소리는 화자별로 자동으로 갈립니다. 흔히 동영상 얼굴 모자이크라고 부르는 그 일을, 영상 편집을 배우지 않고 끝냅니다. 파일을 어디에 올리지 않아도 됩니다.
no account, no subscription, only local
SNS 에 업로드하고 싶은 타인이 찍힌 사진과 인터뷰,
업로드하기 전에 가려야 합니다.
문제는 편집 도구입니다.
가장 손이 가는 건 휴대폰 앱입니다. 그런데 이 앱들은 편집을 내 기기가 아니라 자기 서버에서 합니다.
가려야 할 얼굴이 그대로 있는 원본이, 가려지기 전에 먼저 올라갑니다. 각 업체의 약관에 적혀 있습니다.
“We may collect User Content through pre-uploading at the time of creation, import, or upload, regardless of whether you choose to save or publish that User Content.”
저장하거나 게시하지 않기로 하더라도, 만들거나 불러오거나 올리는 그 시점에 미리 업로드하는 방식으로 이용자 콘텐츠를 수집할 수 있습니다.
“you grant to the Company and its affiliates a non-exclusive, royalty-free, transferable, sub-licensable, perpetual and worldwide licence to use your User Content.”
이용자는 회사와 그 계열사에 콘텐츠를 사용할 수 있는 기한 없는 전 세계 라이선스를 부여합니다. 양도와 재실시도 가능합니다.
이건 그 회사들의 잘못이라기보다 시스템 구조입니다.
무료로 쓰는 스마트폰 앱 편집기는 클라우드로 파일을 받아야 일을 할 수 있습니다. 민감한 데이터를 업로드하기에 적절하지 못합니다.
남은 선택지는 웹·데스크톱 전문가용 편집기입니다.
하지만 전문가용 프로그램은 일반인이 사용하기에 기능이 매우 많으며, 그에 따라 비용이 높습니다. 프로그램을 구독하더라도 익히는 데 시간이 걸립니다.
단일 앱 연간약정 기준 월 $22.99 × 36개월 = $827.64 · 제조사 공시가(2026).
모자이크는 여러 픽셀의 평균을 낸 것이고, 블러는 픽셀을 번지게 한 것입니다.
둘 다 정해진 계산입니다.
정해진 계산으로 섞었다면, 되돌리는 계산도 배울 수 있습니다.
생성형 AI 의 보급으로 누구나 할 수 있게 되었습니다.
2022년, 보안 회사 JumpSec Labs 가 상금을 걸고 공개 문제를 냈습니다. “이 모자이크 처리된 이미지에 무엇이 적혀 있는지 알아내 보라.”
다른 보안 회사 Bishop Fox 의 연구자가 전용 도구를 만들어 몇 분 만에 풀어 버렸습니다. 그가 남긴 결론이 이 제품의 설계와 같습니다.
“When you need to redact text, use black bars covering the whole text. Never use anything else. No pixelization, no blurring, no fuzzing, no swirling.”
가려야 한다면 전체를 덮는 막대를 쓰십시오. 그 외에는 어떤 것도 쓰지 마십시오. 픽셀화도, 블러도, 뭉개기도, 소용돌이도 안 됩니다.
Bishop Fox — Unredacter (2022) · bishopfox.com
이어서 Bishop Fox 는 반대 문제를 냈습니다 — 블러 처리된 문장을 읽어내라. 대회는 2022년 3월 31일부터 8월 14일까지 넉 달 반 동안 열렸고, 상은 먼저 맞힌 다섯 명에게만 걸렸습니다. 우승자는 흐릿한 글자를 사람 손으로 되짚어 7월 8일에 답을 제출했습니다.
모자이크 수치: McPherson, Shokri, Shmatikov, Defeating Image Obfuscation with Deep Learning, arXiv:1609.00408 (2016), Table 2·3. 블러 수치: Zhai 외, Restoring Gaussian Blurred Face Images for Deanonymization Attacks, arXiv:2506.12344 (2025), Table I. 이 논문의 결론은 한 문장입니다 — “가우시안 블러를 얼굴 익명화에 써서는 안 된다.”두 수치는 서로 다른 실험입니다 — 모자이크 96.3% 는 AT&T 40명(2016), 블러 100% 는 CelebA-HQ 1,521명(2025) 기준입니다.
얼굴에서는 답이 분명했습니다 — 버리면 됩니다. 목소리에는 아직 그만한 한 방이 없습니다. 그래서 변조 옵션 여섯 가지를 한꺼번에 겁니다. 먼저 다른 편집기들이 목소리에 무엇을 쥐여 주는지부터 보겠습니다.
좌우로 밀어서 보세요
| 편집 도구 | 피치 조절 |
포먼트 독립 조절 |
화자 자동 분리 |
구간별 음성 변조 자동 적용 |
|---|---|---|---|---|
| A사 | O | – | – | – |
| B사 | – | – | – | – |
| C사 | O | X | X | X |
| D사 | O | X | O | – |
| E사 | O | O | – | – |
| F사 | O | X | O | X |
| FenceEdit | O | O | O | O |
다른 도구에도 변조 옵션은 있습니다. 공식 문서로 확인한 범위에서는 많아야 둘이고, 그 둘이 트랙 전체에 한 값으로 걸립니다. FenceEdit 은 변조 옵션 여섯 가지가 동시에 걸리고, 그 여섯이 화자마다 · 구간마다 따로 걸립니다.
트랙 전체에 한 값. 화자도 구간도 나누지 않습니다.
여섯이 동시에 걸리고, 화자 수 × 구간 수만큼 따로 걸립니다.
FenceEdit 은 신원을 가리기 위한 도구입니다. 특정 인물의 얼굴이나 목소리를 만들어 내거나 흉내 내는 기능은 제공하지 않습니다.
비밀번호는 바꾸면 그만입니다. 얼굴과 목소리는 다시 발급받을 수 없습니다. 한 번 나가면 회수할 방법이 없는 정보를, 가려지기도 전에 남의 기계에 먼저 올리는 것이 지금의 기본값입니다.
모든 사람은 자기 미디어에서 자기 신원을 안전하게 가릴 수 있어야 합니다. 그건 맡기는 서비스가 아니라, 영상이 이미 들어 있는 그 컴퓨터 안에 있어야 할 도구입니다.
답해 준 사람만 남기고 배경에 지나간 얼굴을 덮습니다 — 얼굴이 많으면 하나씩 고르는 대신 「이 설정으로 얼굴 다시 트랙킹하기」가 영상 전체를 훑어 찾아낸 얼굴을 한 번에 올려 줍니다. 올리기 전에, 내 컴퓨터에서. 촬영본이 플랫폼에 올라가기 전에 정리가 끝나 있어야 합니다.
나머지 두 명의 얼굴을 덮고, 인터뷰가 인터뷰로 들리도록 한 사람은 목소리까지 바꿉니다. 그리고 원본을 지웁니다.
가족 단톡방에 보내기 전에 나머지 얼굴을 덮습니다 — 아이가 여럿이면 「이 설정으로 얼굴 다시 트랙킹하기」가 영상 전체를 훑어 찾아낸 얼굴을 한 번에 올려 줍니다. 한 번에 끝나고, 올리는 것 없이, 끝나면 디스크에도 남지 않습니다.
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내부 서버는 루프백에만 붙고, 로컬 전용 미들웨어가 그 앞을 막습니다.
서명으로 오프라인 검증합니다. 물어볼 라이선스 서버가 없어서, 인터넷 없이 계속 동작합니다.
시작할 때, 끝낼 때, 비정상 종료 뒤에 지웁니다. 파일 대화상자가 남기는 최근 경로 기록까지 지웁니다.
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