딥페이크 탐지

// TensorFlow.js를 사용한 CNN 딥페이크 탐지
import * as tf from '@tensorflow/tfjs-node';

class CNNDeepfakeDetector {
    private model: tf.LayersModel | null = null;

    // 모델 구조 정의
    async buildModel(): Promise {
        const model = tf.sequential();

        // 첫 번째 합성곱 블록
        model.add(tf.layers.conv2d({
            inputShape: [224, 224, 3],
            filters: 32,
            kernelSize: 3,
            activation: 'relu',
            padding: 'same'
        }));
        model.add(tf.layers.batchNormalization());
        model.add(tf.layers.maxPooling2d({ poolSize: 2 }));

        // 두 번째 합성곱 블록
        model.add(tf.layers.conv2d({
            filters: 64,
            kernelSize: 3,
            activation: 'relu',
            padding: 'same'
        }));
        model.add(tf.layers.batchNormalization());
        model.add(tf.layers.maxPooling2d({ poolSize: 2 }));

        // 세 번째 합성곱 블록
        model.add(tf.layers.conv2d({
            filters: 128,
            kernelSize: 3,
            activation: 'relu',
            padding: 'same'
        }));
        model.add(tf.layers.batchNormalization());
        model.add(tf.layers.maxPooling2d({ poolSize: 2 }));

        // 완전 연결 층
        model.add(tf.layers.flatten());
        model.add(tf.layers.dense({
            units: 256,
            activation: 'relu'
        }));
        model.add(tf.layers.dropout({ rate: 0.5 }));

        // 출력 층 (진짜/가짜 이진 분류)
        model.add(tf.layers.dense({
            units: 2,
            activation: 'softmax'
        }));

        // 모델 컴파일
        model.compile({
            optimizer: tf.train.adam(0.001),
            loss: 'categoricalCrossentropy',
            metrics: ['accuracy']
        });

        this.model = model;
        console.log('✅ CNN 모델 구축 완료');
    }

    // 이미지 전처리
    async preprocessImage(imagePath: string): Promise {
        const sharp = await import('sharp');

        // 이미지를 224x224로 리사이즈
        const imageBuffer = await sharp.default(imagePath)
            .resize(224, 224)
            .raw()
            .toBuffer();

        // 텐서로 변환 및 정규화
        const tensor = tf.tensor3d(
            new Uint8Array(imageBuffer),
            [224, 224, 3]
        ).toFloat().div(255);

        return tensor as tf.Tensor3D;
    }

    // 딥페이크 탐지 수행
    async detectDeepfake(imagePath: string): Promise<{
        isFake: boolean;
        confidence: number;
        details: any;
    }> {
        if (!this.model) {
            throw new Error('모델이 로드되지 않았습니다');
        }

        // 이미지 전처리
        const tensor = await this.preprocessImage(imagePath);
        const batchedTensor = tensor.expandDims(0);

        // 예측 수행
        const predictions = this.model.predict(batchedTensor) as tf.Tensor;
        const probabilities = await predictions.data();

        // 메모리 정리
        tensor.dispose();
        batchedTensor.dispose();
        predictions.dispose();

        const realProb = probabilities[0];
        const fakeProb = probabilities[1];

        return {
            isFake: fakeProb > realProb,
            confidence: Math.max(realProb, fakeProb),
            details: {
                realProbability: realProb,
                fakeProbability: fakeProb
            }
        };
    }

    // 모델 훈련
    async train(
        trainImages: tf.Tensor4D,
        trainLabels: tf.Tensor2D,
        epochs: number = 10
    ): Promise {
        if (!this.model) {
            throw new Error('모델이 구축되지 않았습니다');
        }

        await this.model.fit(trainImages, trainLabels, {
            epochs,
            batchSize: 32,
            validationSplit: 0.2,
            callbacks: {
                onEpochEnd: (epoch, logs) => {
                    console.log(
                        `에포크 ${epoch + 1}: ` +
                        `손실=${logs?.loss.toFixed(4)}, ` +
                        `정확도=${logs?.acc.toFixed(4)}`
                    );
                }
            }
        });

        console.log('✅ 모델 훈련 완료');
    }
}

// 사용 예제
const detector = new CNNDeepfakeDetector();
await detector.buildModel();

const result = await detector.detectDeepfake('suspect_image.jpg');
console.log(`딥페이크 여부: ${result.isFake ? '가짜' : '진짜'}`);
console.log(`신뢰도: ${(result.confidence * 100).toFixed(2)}%`);

// Vision Transformer를 사용한 딥페이크 탐지
class ViTDeepfakeDetector {
    private model: any;

    async loadPretrainedModel(): Promise {
        // 사전 훈련된 Vision Transformer 로드
        // (실제로는 Hugging Face Transformers 사용)

        console.log('✅ Vision Transformer 모델 로드 완료');
    }

    // 패치 분할
    splitIntoPpatches(
        image: tf.Tensor3D,
        patchSize: number = 16
    ): tf.Tensor3D[] {
        const [height, width] = image.shape;
        const patches: tf.Tensor3D[] = [];

        for (let y = 0; y < height; y += patchSize) {
            for (let x = 0; x < width; x += patchSize) {
                const patch = image.slice(
                    [y, x, 0],
                    [patchSize, patchSize, 3]
                ) as tf.Tensor3D;
                patches.push(patch);
            }
        }

        return patches;
    }

    // 어텐션 맵 시각화
    async visualizeAttention(
        imagePath: string,
        outputPath: string
    ): Promise {
        // 어텐션 가중치 추출
        // 모델이 주목하는 영역을 히트맵으로 시각화

        console.log('✅ 어텐션 맵 생성 완료');
    }
}

// 멀티모달 딥페이크 탐지
class MultimodalDeepfakeDetector {
    // 립싱크 분석
    async analyzeLipSync(
        videoPath: string
    ): Promise<{
        synchronized: boolean;
        syncScore: number;
    }> {
        // 1. 비디오에서 오디오 추출
        // 2. 얼굴 랜드마크 검출
        // 3. 입술 움직임과 오디오 동기화 검사

        // 간소화된 예제
        const syncScore = 0.85;  // 0-1 스코어

        return {
            synchronized: syncScore > 0.7,
            syncScore
        };
    }

    // 오디오 아티팩트 분석
    async analyzeAudioArtifacts(
        audioPath: string
    ): Promise<{
        isSynthetic: boolean;
        confidence: number;
    }> {
        // 1. 오디오를 스펙트로그램으로 변환
        // 2. GAN 생성 오디오의 특징적 패턴 검출
        // 3. 주파수 이상 탐지

        return {
            isSynthetic: false,
            confidence: 0.92
        };
    }

    // 통합 분석
    async detectMultimodal(
        videoPath: string
    ): Promise<{
        isDeepfake: boolean;
        confidence: number;
        evidence: any;
    }> {
        // 비주얼 분석
        const visualResult = { isFake: false, confidence: 0.95 };

        // 오디오 분석
        const audioResult = await this.analyzeAudioArtifacts(videoPath);

        // 립싱크 분석
        const lipSyncResult = await this.analyzeLipSync(videoPath);

        // 앙상블 결정
        const evidenceCount = [
            visualResult.isFake,
            audioResult.isSynthetic,
            !lipSyncResult.synchronized
        ].filter(Boolean).length;

        const avgConfidence = (
            visualResult.confidence +
            audioResult.confidence +
            lipSyncResult.syncScore
        ) / 3;

        return {
            isDeepfake: evidenceCount >= 2,
            confidence: avgConfidence,
            evidence: {
                visual: visualResult,
                audio: audioResult,
                lipSync: lipSyncResult
            }
        };
    }
}

// GAN 지문 분석기
class GANFingerprintAnalyzer {
    // 주파수 영역 분석
    async analyzeFrequencyDomain(
        imagePath: string
    ): Promise<{
        hasGANFingerprint: boolean;
        likelyModel: string | null;
    }> {
        const sharp = await import('sharp');

        // 이미지 로드
        const { data, info } = await sharp.default(imagePath)
            .raw()
            .toBuffer({ resolveWithObject: true });

        // FFT 적용하여 주파수 분석
        // GAN은 특정 주파수 패턴을 남김

        // 알려진 GAN 지문과 매칭
        const knownFingerprints = {
            'StyleGAN2': [/* 주파수 패턴 */],
            'ProGAN': [/* 주파수 패턴 */],
            'DCGAN': [/* 주파수 패턴 */]
        };

        // 매칭 수행 (간소화)
        const hasGANFingerprint = true;
        const likelyModel = 'StyleGAN2';

        return {
            hasGANFingerprint,
            likelyModel
        };
    }

    // 업샘플링 아티팩트 검출
    detectUpsamplingArtifacts(
        imageBuffer: Buffer
    ): {
        hasArtifacts: boolean;
        locations: Array<[number, number]>;
    } {
        // GAN의 업샘플링 층에서 발생하는 체커보드 패턴 검출
        // 픽셀 격자 분석

        return {
            hasArtifacts: false,
            locations: []
        };
    }
}

// 생물학적 신호 분석
class BiologicalSignalAnalyzer {
    // 심박 신호 검출 (PPG)
    async detectHeartbeat(
        videoPath: string
    ): Promise<{
        heartbeatDetected: boolean;
        bpm: number | null;
    }> {
        // 얼굴 피부에서 미세한 색상 변화 추적
        // PPG (Photoplethysmography) 신호 추출

        // 1. 얼굴 영역 검출
        // 2. 프레임별 RGB 평균 계산
        // 3. 시간적 신호에서 주파수 분석
        // 4. 60-100 BPM 범위의 피크 찾기

        return {
            heartbeatDetected: true,
            bpm: 72
        };
    }

    // 눈 깜빡임 패턴 분석
    async analyzeBlinkPattern(
        videoPath: string
    ): Promise<{
        naturalBlinking: boolean;
        blinkRate: number;
    }> {
        // 자연스러운 눈 깜빡임 패턴 분석
        // 딥페이크는 종종 비정상적인 깜빡임 패턴을 보임

        // 1. 눈 랜드마크 추적
        // 2. Eye Aspect Ratio (EAR) 계산
        // 3. 깜빡임 빈도 및 지속시간 분석

        return {
            naturalBlinking: true,
            blinkRate: 15  // 분당 깜빡임 횟수
        };
    }

    // 호흡 패턴 검출
    async detectBreathing(
        videoPath: string
    ): Promise<{
        breathingDetected: boolean;
        respiratoryRate: number | null;
    }> {
        // 가슴/어깨 영역의 미세한 움직임 추적

        return {
            breathingDetected: true,
            respiratoryRate: 16  // 분당 호흡수
        };
    }
}

// 디지털 포렌식 분석
class ForensicAnalyzer {
    // ELA (Error Level Analysis)
    async performELA(
        imagePath: string,
        outputPath: string
    ): Promise {
        const sharp = await import('sharp');

        // 1. 이미지를 낮은 품질로 재압축
        const recompressed = await sharp.default(imagePath)
            .jpeg({ quality: 90 })
            .toBuffer();

        // 2. 원본과 재압축 이미지 차이 계산
        // 3. 차이를 증폭하여 시각화
        // 4. 편집된 영역은 다른 오류 레벨을 보임

        console.log('✅ ELA 분석 완료');
    }

    // JPEG 압축 아티팩트 분석
    analyzeJPEGArtifacts(
        imagePath: string
    ): {
        multipleCompressions: boolean;
        compressionHistory: number[];
    } {
        // JPEG 압축 이력 분석
        // 여러 번 압축된 영역은 딥페이크 조작 가능성

        return {
            multipleCompressions: false,
            compressionHistory: [95, 90, 85]
        };
    }

    // 메타데이터 검사
    async examineMetadata(
        filePath: string
    ): Promise<{
        suspicious: boolean;
        findings: string[];
    }> {
        const findings: string[] = [];

        // EXIF 데이터 검사
        // - 카메라 정보 일관성
        // - 타임스탬프 검증
        // - GPS 데이터 검증
        // - 소프트웨어 서명

        return {
            suspicious: false,
            findings
        };
    }
}

// 실시간 딥페이크 탐지
class RealtimeDeepfakeDetector {
    private detector: CNNDeepfakeDetector;
    private frameBuffer: any[] = [];
    private readonly BUFFER_SIZE = 30;  // 1초 분량 (30 FPS)

    constructor() {
        this.detector = new CNNDeepfakeDetector();
    }

    // 비디오 스트림 처리
    async processVideoStream(
        streamUrl: string,
        callback: (result: any) => void
    ): Promise {
        // WebRTC 또는 RTMP 스트림 처리

        // 프레임 추출 및 버퍼링
        // 매 프레임마다:
        // 1. 프레임을 버퍼에 추가
        // 2. 버퍼가 가득 차면 분석
        // 3. 결과를 콜백으로 전달

        console.log('📹 실시간 스트림 처리 시작');
    }

    // 프레임 분석
    private async analyzeFrameBuffer(): Promise<{
        isDeepfake: boolean;
        confidence: number;
        frameTimes: number[];
    }> {
        // 버퍼의 모든 프레임 분석
        // 시간적 일관성 검사

        return {
            isDeepfake: false,
            confidence: 0.95,
            frameTimes: []
        };
    }
}

// 앙상블 딥페이크 탐지 시스템
class EnsembleDeepfakeDetector {
    private cnnDetector: CNNDeepfakeDetector;
    private ganAnalyzer: GANFingerprintAnalyzer;
    private bioAnalyzer: BiologicalSignalAnalyzer;
    private forensicAnalyzer: ForensicAnalyzer;

    async detectWithEnsemble(
        mediaPath: string,
        mediaType: 'image' | 'video'
    ): Promise<{
        isDeepfake: boolean;
        confidence: number;
        breakdown: any;
    }> {
        const results: any[] = [];

        // CNN 탐지
        if (mediaType === 'image') {
            const cnnResult = await this.cnnDetector.detectDeepfake(mediaPath);
            results.push({
                method: 'CNN',
                weight: 0.3,
                isFake: cnnResult.isFake,
                confidence: cnnResult.confidence
            });
        }

        // GAN 지문 분석
        const ganResult = await this.ganAnalyzer.analyzeFrequencyDomain(mediaPath);
        results.push({
            method: 'GAN Fingerprint',
            weight: 0.25,
            isFake: ganResult.hasGANFingerprint,
            confidence: ganResult.hasGANFingerprint ? 0.9 : 0.1
        });

        // 포렌식 분석
        const forensicResult = await this.forensicAnalyzer.examineMetadata(mediaPath);
        results.push({
            method: 'Forensic',
            weight: 0.2,
            isFake: forensicResult.suspicious,
            confidence: forensicResult.suspicious ? 0.85 : 0.15
        });

        // 비디오인 경우 생물학적 신호 분석
        if (mediaType === 'video') {
            const heartbeat = await this.bioAnalyzer.detectHeartbeat(mediaPath);
            results.push({
                method: 'Biological Signals',
                weight: 0.25,
                isFake: !heartbeat.heartbeatDetected,
                confidence: heartbeat.heartbeatDetected ? 0.1 : 0.9
            });
        }

        // 가중 평균 계산
        let weightedSum = 0;
        let totalWeight = 0;

        for (const result of results) {
            const score = result.isFake ? result.confidence : (1 - result.confidence);
            weightedSum += score * result.weight;
            totalWeight += result.weight;
        }

        const finalConfidence = weightedSum / totalWeight;
        const isDeepfake = finalConfidence > 0.5;

        return {
            isDeepfake,
            confidence: isDeepfake ? finalConfidence : (1 - finalConfidence),
            breakdown: results
        };
    }
}

// 사용 예제
const ensemble = new EnsembleDeepfakeDetector();
const result = await ensemble.detectWithEnsemble('suspect_video.mp4', 'video');

console.log(`딥페이크 여부: ${result.isDeepfake ? '가짜' : '진짜'}`);
console.log(`신뢰도: ${(result.confidence * 100).toFixed(2)}%`);
console.log('상세 분석:');
result.breakdown.forEach((r: any) => {
    console.log(`  ${r.method}: ${r.isFake ? '가짜' : '진짜'} (${(r.confidence * 100).toFixed(2)}%)`);
});