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title: "Steganography in Generative AI"
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# [[Steganography in Generative AI]]

## 🎯 한 줄 통찰 (One-line insight)
생성형 AI의 결과물(이미지) 내부에 실행 가능한 워크플로우 로직(JSON)을 메타데이터 형태로 은닉함으로써, 시각적 자산과 그 제작 절차를 결합하여 완벽한 재현성을 확보하는 기술 [1-3].

## 🧠 핵심 개념 (Core concepts)
- **메타데이터 주입 (Metadata Injection):** ComfyUI의 'Save Image' 노드가 실행될 때, 최종 이미지 파일의 숨겨진 메타데이터 영역에 전체 노드 그래프, 설정 및 프롬프트를 자동으로 포함시키는 프로세스 [2, 4].
- **PNG 청크 구조 (tEXt/zTXt Chunks):** PNG 파일 규격 내에서 텍스트 정보를 저장하기 위해 정의된 특정 영역으로, ComfyUI는 이곳에 'workflow'(프런트엔드 포맷)와 'prompt'(API 포맷)라는 두 가지 정보를 저장함 [5].
- **데이터 프레절리티 (Metadata Fragility):** 소셜 미디어 플랫폼이나 일반 이미지 편집기(예: GIMP)를 거칠 경우, 파일 최적화나 개인정보 보호를 위해 비필수 메타데이터인 워크플로우 JSON이 제거되어 재현성이 소실되는 특성 [4-6].

## 🧩 추출된 패턴 (Extracted patterns)
- **드래그 앤 드롭 복구 패턴:** 이미지 파일을 ComfyUI 캔버스에 직접 끌어다 놓으면 내장된 JSON 데이터를 읽어 즉각적으로 노드 레이아웃을 복구하는 직관적 인터페이스 패턴 [2, 7].
- **이중 직렬화 저장 전략:** PNG 메타데이터 내에 시각적 편집을 위한 '프런트엔드 포맷'과 실제 실행을 위한 'API/백엔드 포맷'을 동시에 저장하여 호환성을 높임 [5, 8].
- **사후 추출 및 주입 패턴:** 메타데이터가 손실되었거나 대량의 이미지에서 로직을 추출해야 할 경우, `exiftool`이나 전용 CLI 도구를 사용하여 이진 태그에서 JSON을 분리해내는 패턴 [9, 10].

## 📖 세부 내용 (Details)
ComfyUI 생태계에서 스테가노그래피는 주로 생성된 이미지(PNG, WebP 등) 내부에 워크플로우의 "소스 코드"에 해당하는 JSON 데이터를 숨기는 방식으로 구현된다 [1, 2].

- **저장 메커니즘:** 대부분의 워크플로우는 `Save Image` 노드에서 종료되며, 이 노드가 구동될 때 생성된 이미지의 비가시적 메타데이터 영역에 전체 노드 레이아웃, 노드 간의 링크, 입력값, 모델 설정 등을 주입한다 [2, 4]. 이는 별도의 파일 없이 이미지 자체를 워크플로우의 백업 또는 공유 매체로 사용할 수 있게 한다 [4].
- **데이터 구조의 세분화:** PNG 파일 내의 `tEXt` 또는 `zTXt` 청크를 활용하며, 여기에 두 가지 형태의 문자열이 저장된다. 하나는 UI 레이아웃 정보를 포함한 **Frontend Format(workflow.json)**이며, 다른 하나는 백엔드 엔진이 즉시 실행할 수 있도록 정제된 **API Format(prompt/workflow_api.json)**이다 [5].
- **추출 기술:** 이미지에서 은닉된 로직을 복구하기 위해 `exiftool -b -workflow input.png > workflow.json`과 같은 명령어를 사용하여 이진 메타데이터 영역에서 JSON 스트링을 분리해낼 수 있다 [9]. 또한 `ComfyUI-to-Python-Extension`과 같은 도구는 생성된 스크립트가 저장하는 이미지에 프런트엔드 메타데이터를 포함시켜 다시 UI로 불러올 수 있도록 지원한다 [11].
- **한계점:** 이러한 스테가노그래피 방식은 매우 편리하지만, 이미지 압축 소프트웨어나 온라인 플랫폼의 메타데이터 제거 정책에 취약하여 데이터가 유실될 위험이 상존한다 [5, 7].

## ⚖️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & updates)
- **정보의 불완전성:** 이미지 임베딩 방식(첫 번째 방법)은 간편하지만, 때때로 새롭게 추가된 노드나 커스텀 노드의 일부 정보를 누락하는 경우가 보고되어, 복잡한 워크플로우의 경우 별도의 JSON 파일 저장(두 번째 방법)이 권장된다 [4].
- **버전 호환성:** ComfyUI의 빈번한 업데이트로 인해, 이미지 내부에 저장된 구버전의 JSON 메타데이터가 최신 버전의 ComfyUI에서 정상적으로 작동하지 않을 수 있다는 경고가 존재한다 [7].

## 🛠️ 적용 사례 (Applied in summary)
- **exiftool 기반 워크플로우 추출:** `exiftool -b -workflow input.png` 명령을 통해 이미지 내의 비표준 태그에 저장된 JSON을 파일로 출력함 [9, 10].
- **ComfyUI-to-Python-Extension:** 생성된 .py 스크립트 실행 시 저장되는 이미지에 프런트엔드 워크플로우 메타데이터를 포함하도록 구현되어 있어, 결과 이미지를 다시 UI로 드래그 앤 드롭하여 재편집 가능 [11].
- **Weird Wonderful AI Art (추출기):** 웹 브라우저 기반으로 PNG 파일에서 JSON 워크플로우 데이터를 분석하고 추출해주는 전용 서비스 도구 [12, 13].
- **Comfy_UI_prompt_extractor:** 이미지에서 긍정 프롬프트, API 그래프, UI 레이아웃을 분리하여 별도의 JSON 파일로 일괄 생성하는 CLI 도구 [9, 10].

## ✅ 검증 상태 및 신뢰도
- **상태:** draft
- **검증 단계:** conceptual (실제 적용 사례 발견 시 applied/validated로 승격 가능)
- **출처 신뢰도:** B (Official Documentation / Primary Source via NotebookLM)
- **중복 검사 결과:** 신규 생성 (New discovery)

## 📝 변경 이력 (Change history)
- 2026-05-19: Initial draft generated via Datacollector_MAC P-Reinforce engine.