feat: Wiki 지식 자산 업데이트 - UX Scenarios, Frontend, Game Design, Topics 추가 [2026-05-08]

10_Wiki/Topics/DevOps_and_Security/Deepfake-Detection.md

@@ -1,9 +1,18 @@
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-id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AUTO-DFDE-001
-category: Unified
+id: wiki-2026-0508-deepfake-detection
+title: Deepfake Detection
+category: 10_Wiki/Topics
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+aliases: [P-Reinforce-AUTO-DFDE-001]
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+source_trust_level: A
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 tags: [auto-reinforced, deepfake, deepfake-detection, security, forensic, synthetic-media, adversarial-ml]
+raw_sources: []
 last_reinforced: 2026-04-20
+github_commit: pending
+inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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 # [[Deepfake-Detection|Deepfake-Detection]]
@@ -21,7 +30,7 @@ last_reinforced: 2026-04-20
 2.  **왜 중요한가?**:
     *   가짜 뉴스의 확산, 명예훼손, 금융 사기 등 AI 가 초래할 수 있는 심각한 사회적 리스크를 관리하는 최후의 보루이기 때문임. (Risk-[[Management|Management]]와 연결)
 
-## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
 - **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 특정 생성 알고리즘의 결함 정책을 찾는 데 집중했으나, 현대 정책은 생성 알고리즘이 완벽해짐에 따라 '생성 과정에서 발생하는 통계적 특징 정책'을 찾는 일반화된 탐지 정책(Generalizable Detection)으로 전환됨(RL Update).
 - **정책 변화(RL Update)**: 이제는 단순히 알고리즘 정책만으로는 부족하며, 콘텐츠의 출처 정책(Provenance)을 블록체인 정책 등과 연합하여 인증하는 '신뢰 인프라 정책' 구축이 병행되고 있음.
 
@@ -29,3 +38,29 @@ last_reinforced: 2026-04-20
 - [[Risk-Management|Risk-Management]], [[Sustainability|Sustainability]], Security, [[Synthetic-Data|Synthetic-Data]], [[Biometrics|Biometrics]]
 - **Key Challenges**: Adversarial attacks on detectors, Deepfake quality improvement.
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+## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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+**언제 이 지식을 쓰는가:**
+- *(TODO)*
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+**언제 쓰면 안 되는가:**
+- *(TODO)*
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+## 🧪 검증 상태 (Validation)
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+- **정보 상태:** needs_review
+- **출처 신뢰도:** A
+- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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+## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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+- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
+- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
+- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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+## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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+| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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+| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |