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.
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FenceEdit 은 현재 Gumroad 에서 판매합니다. 나중에 저희 사이트에서 직접 팔기 시작하면, 그때 20% 할인 코드를 보내드립니다.
SNS에 업로드하고 싶은 타인이 찍힌 사진, 신원을 밝히면 안 되는 사람의 인터뷰.
보내기 전에 가려야 한다는 건 압니다. 문제는 가리려고 여는 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. 지어낸 얘기가 아니라, 약관에 그렇게 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.
원문: capcut.com/clause/privacy-policy · 같은 문서는 이용자 콘텐츠를 “머신러닝 모델과 알고리즘을 학습·시험·개선”하는 데 쓸 수 있다고도 적고 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.
원문: capcut.com/clause/terms-of-service · InShot 은 자동 자막 기능을 쓰면 오디오가 자사 서버로 올라가 처리된다고 명시합니다.
읽어 보면 알 수 있는 사실입니다. 그리고 이건 그 회사들의 잘못이라기보다 구조입니다. 무료로 쓰는 클라우드 편집기는 파일을 받아야 일을 할 수 있습니다. 민감한 파일을 맡길 자리가 처음부터 아니었던 겁니다.
남은 선택지는 웹·데스크톱 전문가용 편집기입니다. 그런데 이 도구들은 얼굴을 대신 찾아주지 않습니다. 마스크를 직접 그리고, 사람이 움직이는 만큼 키프레임을 하나하나 찍어야 합니다. 얼굴 하나 가리자고 영상 편집을 배워야 하는 구조입니다. 값도 이렇습니다. (이 대조는 각 도구의 기본 기능을 기준으로 합니다. FenceEdit 은 가릴 얼굴을 클릭해 고르거나, 「이 설정으로 얼굴 다시 트랙킹하기」로 영상 전체를 훑어 찾아낸 얼굴을 한 번에 올립니다 — 어느 쪽이든 키프레임은 찍지 않습니다.)
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모자이크는 여러 픽셀의 평균을 낸 것이고, 블러는 픽셀을 번지게 한 것입니다. 둘 다 정해진 계산입니다. 정보가 사라진 게 아니라 자리를 바꾼 것뿐입니다.
정해진 계산으로 섞었다면, 되돌리는 계산도 배울 수 있습니다. AI 가 지난 10년 동안 배운 게 정확히 그것입니다.
좌우로 밀어서 보세요
| FENCEEDIT 채택 | |||
| 구분 | 원본 손대지 않은 상태 | 모자이크 · 블러 값을 섞음 | 불투명 치환 값을 버림 |
|---|---|---|---|
| 질적 차이 — 무엇을 했는가 | |||
| 그 자리에 원본 픽셀이 남는가 | 남음그대로 있음 | 남음형태만 바꿨을 뿐 | 안 남음덮어써서 버림 |
| 한 일 | — | 섞기 · 평균·번짐 | 치환 · 다른 색으로 덮어쓰기 |
| 되돌릴 수 있는가 | — | 가능섞은 계산을 되짚으면 나옴 | 불가능되돌릴 대상 자체가 없음 |
| 양적 차이 — 얼마나 남았는가 | |||
| 남은 원본 정보 | 100% | 100% — 사라지지 않고 자리만 옮김 | 0% — 남은 것이 없음 |
| 실측 재식별률 | — | 96.3% · 100% — 모자이크(2016) · 블러(2025) | 불가능복원할 입력이 없음 |
재식별률은 아래 표와 같은 출처입니다 — 모자이크 96.3% 는 AT&T 40명(2016), 블러 100% 는 CelebA-HQ 1,521명(2025) 기준이고 서로 다른 실험입니다.
모자이크가 카드를 섞은 것이라면, 불투명 치환은 카드를 버린 것입니다. 섞인 카드는 다시 맞출 수 있습니다. 버린 카드는 그럴 수 없습니다.
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.
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.
여기까지가 사람이 손으로 한 일입니다. AI 는 이것을 자동으로, 훨씬 크게 합니다.
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.”
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 |
|---|---|---|---|---|
| CapCut | O | – | – | – |
| InShot | – | – | – | – |
| Audacity | O | X | X | X |
| Adobe Premiere | O | X | O※ | – |
| Adobe Audition | O | O | – | – |
| DaVinci Resolve Fairlight | 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.
아래는 전부 실제 앱 화면입니다. 마우스를 올리면 어떤 버튼이 무슨 일을 하는지 보여드립니다.
영상과 사진의 비식별화를 같은 방식으로 다루고, 여섯 단계 모두 사용자 컴퓨터 안에서 끝납니다.
중간에 인터넷을 쓰는 곳이 한 군데도 없습니다.
46초 · 소리 없음 · 실제 앱 화면과 실제 처리 결과입니다.
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.
릴리스마다 배포 번들을 정적 스캔해 확인합니다. 이 페이지의 스크린샷을 찍는 동안에도 앱이 만든 외부 요청은 0건이었습니다.
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.
macOS (Apple Silicon) · Windows 10 / 11 64-bit
no account, no subscription, only local
결제와 영수증 발행은 판매 플랫폼 Gumroad 가 처리합니다. 라이선스는 구입 후 신청하신 컴퓨터 1대 전용으로 발급됩니다.