딥페이크 기술이란 무엇인가요? 위험 및 탐지

98초.

2025년에는 누군가의 목소리를 복제하고, 그럴듯한 딥페이크 동영상을 제작하고, 기업 은행 계좌에서 돈을 빼내는 데 이 정도면 충분합니다.

딥페이크 기술은 할리우드 수준의 스튜디오에서 몇 달씩 걸리던 작업이었지만 이제는 아침 커피 마시는 시간보다 빠르게 이루어집니다.

2025년, 딥페이크 기술은 무서운 이정표에 도달했습니다.

Over 8백만 개의 합성 미디어 파일 2년 전 50만 건에 불과했던 온라인 유통량이 현재 100만 건을 넘어섰습니다.

금전적 손실은 말할 것도 없습니다.

기업들은 평균적으로 다음과 같은 손실을 보고 있습니다. 딥페이크 인시던트당 $500,000달러AI 기반 사기는 다음과 같이 증가할 것으로 예상됩니다. 2027년까지 미국 기업에 1조 7천억 달러의 비용이 발생할 것으로 예상됩니다..

더욱 놀라운 사실은... 인간 리뷰어는 고품질 딥페이크 기술 동영상만 감지할 수 있다는 것입니다. 24.5%의 시간.

즉, 3/4의 가짜가 눈에 띄지 않게 빠져나간다는 뜻입니다.

2025년에 오신 것을 환영합니다. 오늘날 딥페이크 기술은 사이버 범죄에서 가장 정교한 무기가 되었습니다.

이 블로그에서는 딥페이크 기술의 작동 방식, 2025년에 등장할 새로운 포맷, 기존의 탐지 방법으로는 더 이상 충분하지 않은 이유에 대해 자세히 설명합니다.

또한 AI 기반 방어 시스템이 조직이 어떻게 반격하는 데 도움이 되는지 등을 확인할 수 있습니다.

시작해 보겠습니다.

주요 내용

딥페이크는 Reddit에서 무해한 오락거리로 시작되었지만 대규모 사기, 정치 조작, 기업 사기의 도구로 진화했습니다.

현재 딥페이크 기술 형식에는 얼굴 바꾸기, 음성 복제, 립싱크, 전신 재연 등이 있습니다.

새로운 형식에는 신분증 및 음성 인증 시스템을 우회하기 위한 AI 생성 문서 위조와 생체 인식 스푸핑이 포함됩니다.

딥페이크 기술은 금융 사기, 임원 사칭, 정치적 허위 정보, 개인 갈취 등에 사용될 수 있습니다.

수동 탐지나 포렌식 도구와 같은 기존의 딥페이크 탐지 방법은 최신 실시간 딥페이크에 더 이상 효과적이지 않습니다.

트루스캔과 같은 적응형 AI 기반 시스템만이 제로데이 딥페이크를 탐지하여 비디오, 오디오, 텍스트 전반에 걸쳐 실시간 보호 기능을 제공할 수 있습니다.

딥페이크 기술이란 무엇인가요?

딥페이크 기술은 실제는 아니지만 완전히 진짜처럼 보이고 들리는 것을 만드는 것을 의미합니다.

AI가 생성한 이미지, 동영상 또는 오디오 클립으로, 실제로 일어나지 않은 사람이나 사건을 보여줍니다.

그렇다면 기존 편집과 똑같다는 뜻일까요?
그렇지 않습니다.

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기존 편집 는 동영상 편집자들이 수십 년 동안 해온 작업입니다. 여기에는 자르기, 연결, 색상 보정, 시각 효과 수동 추가 등이 포함됩니다. 포토샵이나 프리미어 프로와 같은 소프트웨어 도구를 사용합니다.

딥페이크 이 프로세스를 자동화합니다. 수천 장의 사람 얼굴 이미지를 학습한 다음 기록되지 않은 새롭고 사실적인 움직임이나 표정을 생성할 수 있는 AI 모델을 사용합니다.

예를 들어

딥페이크에서 AI는 한 배우의 얼굴을 다른 배우의 얼굴로 바꾸고, 모든 눈 깜빡임과 표정을 일치시키고, 심지어 배우가 한 번도 말하지 않은 단어를 말하게 만들 수도 있습니다.

이제 딥페이크 기술이 어떻게 작동하는지 살펴보기 전에 이 모든 것이 어디서 시작되었는지 살펴보겠습니다.

단어 "딥페이크" 결합에서 비롯됩니다. "딥 러닝" 그리고 "가짜."

2017년에 처음 등장한 이 기능은 Reddit 사용자가 커뮤니티를 만들었습니다. 를 사용하여 AI가 생성한 동영상을 공유할 수 있습니다.

얼마 지나지 않아 딥페이스랩, 페이크앱, 자오와 같은 오픈소스 툴을 통해 거의 모든 사람이 몇 분 만에 사실적인 딥페이크 제작이 가능해졌습니다.

현재 딥페이스랩은 온라인에서 전체 딥페이크 동영상의 95% 이상을 처리하고 있습니다. 그리고 더 이상 고사양 컴퓨터나 코딩 전문 지식이 필요하지 않습니다.

짧은 음성 클립과 몇 달러만 있으면 누구나 온라인에서 다른 사람을 사칭할 수 있습니다.

이제 "딥페이크 기술은 어떻게 작동하나요?"라는 질문에 대해 알아봅시다.

딥페이크 기술은 두 가지 주요 AI 모델에 의존합니다: 생성적 적대적 네트워크(GAN)와 가변적 자동 인코더(VAE)입니다.

GAN 디지털 대결처럼 작동합니다. 한 인공지능(생성자)은 가짜 콘텐츠를 만들고, 다른 인공지능(판별자)은 이를 잡아내려고 노력합니다. 라운드가 거듭될수록 양쪽 모두 실력이 향상되어 가짜를 찾아내는 것이 거의 불가능해집니다.

VAE, 는 현실을 주의 깊게 관찰하는 학생과 비슷합니다. 이들은 이미지를 반복해서 압축하고 재구성하여 실제 사람의 패턴, 조명, 얼굴의 디테일을 학습합니다. 연습을 거듭할수록 재현된 얼굴이 더욱 자연스러워집니다.

VAE는 기초 역할을 합니다. 실제 얼굴이 어떻게 보이고, 움직이고, 빛에 반응하는지 시스템에 가르칩니다.

이러한 이해가 구축되면 GAN은 결과물을 다듬습니다. 각 프레임이 설득력 있게 실제처럼 보일 때까지 디테일을 선명하게 하고, 동작을 부드럽게 하며, 표현을 완성합니다.

일반적인 형식: 동영상, 오디오, 이미지, 텍스트

딥페이크 기술은 동영상에만 국한되지 않습니다. 우리가 온라인에서 사용하는 거의 모든 형식에 존재할 수 있습니다.

AI는 소리, 시각, 심지어 글자를 조작하여 현실의 합성 버전을 만들 수 있습니다.

각 형식이 어떻게 사용되고 있는지 자세히 살펴보겠습니다.

형식	설명	예	출처
비디오	얼굴 교체 또는 성능 전송을 통해 가짜 비주얼과 오디오를 혼합한 AI 생성 동영상입니다.	2024년, 사기범들은 라이브 화상 통화에서 Arup 임원을 사칭하여 딥페이크를 사용하여 $2560만 달러를 훔쳤습니다.	출처
오디오(음성 복제)	AI는 짧은 샘플을 사용하여 사람의 목소리를 복제하여 한 번도 말한 적이 없는 말을 하게 만듭니다.	2024년, 680%의 보이스 딥페이크 공격이 급증한 가운데 LastPass CEO의 복제된 목소리가 WhatsApp에서 직원에게 사기를 치는 데 사용되었습니다.	출처
이미지	잘못된 정보를 퍼뜨리거나 시장을 조작하는 데 사용되는 단일 프레임 가짜 이미지.	2023년, 가짜 펜타곤 폭발 사진이 퍼지면서 S&P 500 지수가 잠시 하락하는 사건이 발생했습니다.	Sou rce
텍스트	속이거나 조작하기 위해 AI가 작성한 가짜 뉴스, 선전 또는 보고서.	AI 도구로 작성된 허위 정치 게시물과 조작된 재무 분석이 온라인에서 확산되고 있습니다.

음성 복제는 모든 형식 중에서 가장 위험한데, 그 이유는 접근성이 높고 쉽게 만들 수 있기 때문입니다.

비디오 딥페이크 기술도 위협적이지만 여전히 강력한 컴퓨터와 긴 처리 시간을 필요로 합니다.

가짜 목소리는 단 몇 분 만에 만들 수 있으며, 때로는 60초 분량의 오디오 클립만으로 만들 수도 있습니다.

이러한 복제된 목소리는 이미 전화 사기, 가짜 임원 전화, 콜센터 사기 등에 사용되고 있습니다.

하지만 여기서 멈추지 않습니다. 딥페이크 기술은 빠르게 진화하고 있으며, 이미 두 가지 새로운 포맷이 문제를 일으키고 있습니다.

디지털 문서 위조

이제 AI는 여권, 신분증, 심지어 재무제표와 같은 공식 문서를 만들거나 변경할 수 있습니다.

2024년에만 다음과 같은 사례가 발생할 것으로 예상됩니다. 디지털 문서 위조 건수 244% 증가전 세계 문서 사기의 절반 이상을 차지합니다.

이러한 공격의 대부분은 인도의 납세자 신분증이나 파키스탄의 주민등록증과 같은 국가 신분증 시스템을 표적으로 삼고 있습니다.

생체 인식 스푸핑(KYC 우회)

생체 인식 스푸핑도 있습니다. 얼굴 또는 음성 인증 시스템을 속이기 위해 만들어진 딥페이크입니다.

은행 가입이나 기업 온보딩 시 사용되는 신원 확인을 생각해 보세요.

공격자들은 이제 이러한 시스템을 우회하기 위해 합성 얼굴이나 음성 등을 사용합니다. 2023년 공격 704% 급증. 그렇기 때문에 간단한 "활성 상태 확인" 만으로는 더 이상 충분하지 않습니다.

딥페이크 기술의 부상

데이터를 확대해 보겠습니다.

Metric	2023	2025~27년 예상	주요 인사이트
유포 중인 딥페이크 파일	500,000	8백만	900%의 폭발적인 성장
딥페이크 관련 사기 시도	기준선	전년대비 +3,000%(2023년)	조직적인 대규모 착취
인시던트당 평균 비즈니스 손실	-	~$500,000	심각한 재정적 위험
AI로 인한 사기 손실(미국)	$12.3B	$40B(2027년까지)	32% 연간 증가
사람 감지 정확도	-	24.5%	더 이상 신뢰할 수 없는 수동 검토

딥페이크와 싸우려면 가짜만큼 빠르게 학습하는 기술이 필요합니다. 그리고 현재 가장 신뢰할 수 있는 딥페이크 탐지 도구 중 하나는 트루스 스캔.

규모에 맞게 구축된 실시간 딥페이크 탐지 플랫폼입니다.

다음을 사용합니다. 생성적 적대적 네트워크(GAN) 그리고 비전 언어 모델(VLM) 를 사용하여 비디오, 오디오, 텍스트에서 아주 작은 불일치도 찾아낼 수 있습니다.

여러 테스트에서 다음과 같은 결과가 나타났습니다. 최대 98% 정확도에 도달하는 TruthScan구형 포렌식 도구의 경우 약 70%와 비교됩니다.

디지털 채널 전반에서 지속적인 검사를 실행합니다. 즉, 조직은 딥페이크가 피해를 입히기 전이 아니라 피해를 입히기 전에 이를 탐지할 수 있습니다.

엔터테인먼트와 밈에서 심각한 위협까지

딥페이크 기술은 엔터테인먼트에서 시작되었습니다.

앞서 언급했듯이 Reddit 사용자들은 웃음을 위해 얼굴을 바꾸고, 밈을 만들고, 영화 장면을 개선하고 있었습니다.

할리우드에서는 디지털 디에이징과 포스트 프로덕션 마술에 사용하기도 했습니다. 하지만 그 가벼운 단계는 오래 가지 못했습니다.

2017년에 첫 번째 주요 오용 사례가 나타났습니다. 그것은 합의되지 않은 딥페이크 음란물.

2018년부터 2022년까지 딥페이크 기술은 무해한 재미에서 조작과 범죄를 위한 심각한 도구로 변모했습니다.

초기 사례는 다음과 같습니다. 가봉 대통령의 딥페이크 동영상 2018년에는 정치적 불안이 촉발되었습니다.

2023년에는 미드저니 5.1과 DALL-E 2와 같은 강력한 도구가 등장하면서 딥페이크 제작이 쉬워졌지만 위험해졌습니다.

그리고 더 이상 유명인만 표적이 되는 것이 아닌 시대가 왔습니다. 이제 사람들은 괴롭힘, 협박, 복수에 사용되는 딥페이크에 일상적으로 직면하고 있습니다.

심지어 이혼 소송, 입사 지원서, 기업 내부 분쟁에서도 가짜 동영상이 등장했습니다.

정치 및 기업 오용 사례

딥페이크 기술이 공식적으로 비즈니스와 정치 영역에 진출했습니다.

기업 오용의 예:

2024년, 사기꾼들은 다음 기관의 직원들을 속여 Arup 딥페이크 비디오 및 음성 복제를 사용합니다.

이들은 실시간 화상 통화에서 최고 경영진인 것처럼 가장하여 직원들에게 1억 7천 560만 달러를 이체하도록 유도했습니다. 사람들이 화면 속 익숙한 얼굴과 목소리를 믿었기 때문에 사기가 성공했습니다.

같은 해 해커들은 LastPass WhatsApp에서 CEO의 목소리를 복제한 것입니다.

근무 시간 이후 직원에게 긴급한 조치를 취하도록 압력을 가하는 데 사용했습니다.

범죄자들이 인터뷰나 연설과 같은 공개 녹음을 쉽게 찾아내어 다른 사람의 목소리나 얼굴을 모방할 수 있기 때문에 이러한 종류의 사기는 점점 더 흔해지고 있습니다.

즉, 온라인에 등장하는 모든 임원이 공격 대상이 될 수 있습니다.

정치적 오용의 예:

The 세계 경제 포럼 는 딥페이크가 그 중심에 있는 AI 기반 허위 정보를 2024년 글로벌 최고 위험 중 하나로 꼽았습니다.

2024년 8월, 연구원들은 다음과 같은 사실을 발견했습니다. 스팸메일 네트워크는 중국과 연계된 것으로 추정되는 소셜 미디어 작전으로, 딥페이크를 사용하여 필리핀 대통령의 신용을 떨어뜨린 사건입니다.

다음과 같은 가짜 동영상과 같은 유사한 전술이 전쟁에서 발견되었습니다. 볼로디미르 젤렌스키 우크라이나 대통령 항복하는 것처럼 보입니다.

딥페이크의 위험성 및 위험성

딥페이크 기술이 신뢰할 수 있는 것에 대한 개념을 어떻게 바꾸고 있는지 자세히 알아보세요.

거버넌스 및 신뢰에 대한 위험

모든 것이 위조될 수 있다면 우리는 무엇을 믿을 수 있을까요? 딥페이크 기술은 디지털 정보에 대한 우리의 신뢰를 흔들고 있습니다.

정치인의 연설이든, 뉴스 속보든, 바이럴 동영상이든, 이제 대부분의 사람들은 궁금해합니다, "이게 진짜인가요, 아니면 AI가 생성한 건가요?"

이러한 의심이 커지면서 정부, 언론인, 기관은 신뢰성을 유지하기가 더 어려워지고 있습니다.

앞서 살펴본 것처럼 딥페이크는 이미 정치적 허위 정보를 퍼뜨리고 심지어 공무원을 흉내내는 데 사용되었습니다.

금융 및 기업 재해

금융 업계에서 딥페이크 기술은 빠르게 수십억 달러 규모의 문제가 되고 있습니다.

사기꾼들은 이제 복제된 목소리, 가짜 동영상, 합성 신원을 사용하여 직원, 투자자, 기업 전체를 속이고 있습니다.

우리는 임원 사칭과 시세 조작 사건이 어떻게 주요 기업을 흔들 수 있는지 보아왔습니다. 그럴듯한 영상 통화나 익숙한 목소리로 잘못된 말을 하는 것만으로도 충분합니다.

기술적 및 사회적 취약성

딥페이크 기술은 한때 완벽하다고 생각했던 시스템을 무너뜨리고 있습니다.

보안을 위해 신뢰할 수 있었던 얼굴 인식과 음성 인증은 이제 AI가 생성한 얼굴과 음성으로 우회할 수 있습니다.

이는 심지어 "증거" 사진이나 동영상과 같은 콘텐츠는 자동으로 신뢰할 수 없습니다.

게다가 사람의 행동도 위험을 가중시킵니다. 노년층과 소셜 미디어를 많이 사용하는 사람들은 딥페이크를 믿고 공유할 가능성이 높기 때문에 더욱 빠르게 확산될 수 있습니다.

트루스캔이 조직을 보호하는 방법

트루스캔은 딥페이크 탐지 도구로, 현실 자체에 대한 검증 계층을 추가합니다.

기존 시스템과 어떻게 다른가요?

기존의 딥페이크 탐지 시스템은 시각적 또는 오디오만 분석하지만, TruthScan은 멀티 모달 검증을 사용합니다.

멀티모달 인증이란 무엇인가요?

즉, 비디오, 오디오, 텍스트, 메타데이터를 실시간으로 교차 검사하여 사람의 눈과 레거시 시스템이 놓치는 불일치를 찾아냅니다.

It 소스 신뢰성 검증 콘텐츠가 게시되거나 공유되기 전에 검토합니다. 이를 통해 브랜드, 경영진 및 기관이 자신도 모르게 조작된 미디어를 증폭시키지 않도록 방지할 수 있습니다.
It 신원 확인 강화 육안으로는 보이지 않는 합성 지문을 감지하여 음성 복제 및 얼굴 바꾸기 시도를 차단합니다.
It 조직의 신뢰를 보호합니다. 콘텐츠 출처를 보존하여 모든 검증된 동영상이나 문서가 끊어지지 않는 진위 여부를 확인할 수 있습니다.

진실 자체가 공격받는 세상에서 TruthScan 딥페이크 탐지 도구는 가짜를 탐지하고 진짜에 대한 신뢰를 회복합니다.

딥페이크 탐지 방법: 가짜 미디어를 발견하는 가장 좋은 방법

딥페이크 기술을 탐지하려면 사람에 의한 검토, 포렌식 분석, 적응형 AI 탐지 등 3중 방어가 필요합니다.

딥페이크 탐지 수동 방법

숙련된 리뷰어는 다음을 올바르게 수행할 수 있습니다. 고품질 딥페이크만 식별 24.5% 의 시간입니다.

조명 불일치, 부자연스러운 그림자, 싱크가 맞지 않는 입술 움직임 등 신뢰할 수 없는 전통적인 징후가 있습니다.

최신 GAN은 이러한 결함을 매끄럽게 처리하며, 소셜 미디어에서와 같이 동영상이 압축되면 이러한 사소한 단서들이 완전히 사라집니다.

기술 및 분석적 접근 방식

이 방법은 수동 검토보다 더 신뢰할 수 있지만 계산 비용이 많이 듭니다.

이러한 접근 방식이 어떻게 작동하는지 이해해 보겠습니다:

시작은 다음과 같습니다. 포렌식 분석 기술 기술적인 딥페이크 탐지의 기초가 됩니다.

이러한 도구는 미디어를 세밀하게 분석하여 사람에게는 보이지 않는 불일치를 확인할 수 있습니다.

예를 들어

프레임 단위 분석은 동영상을 개별 이미지로 분석하여 불규칙한 조명이나 일치하지 않는 얼굴 움직임과 같은 부자연스러운 패턴을 식별하는 데 도움이 됩니다.

그런 다음 오류 수준 분석(ELA)를 클릭하면 픽셀 압축의 차이를 강조하여 편집 프로세스를 역전시킬 수 있습니다. 이는 조작의 명백한 신호입니다.

더 깊이 들어가면 시공간적 일관성 메서드는 음성, 제스처, 얼굴 표정이 시간에 따라 어떻게 정렬되는지 분석합니다. 입술의 움직임과 오디오 사이에 약간의 지연이 있어도 합성된 것으로 판명될 수 있습니다.

하지만 이러한 방법은 강력하지만 리소스를 많이 사용하기도 합니다.

특히 매일 수백만 개의 새로운 미디어 파일이 업로드되는 상황에서 수천 개의 동영상을 프레임 단위로 처리하는 것은 현실적으로 불가능합니다.

딥페이크 기술은 제작 방식에 따라 진화합니다. 딥페이크 탐지기가 개선될 때마다 가짜 생성기인 ("적대자") 는 이를 통해 학습하여 더욱 설득력 있는 결과를 만들어냅니다.

이러한 끊임없는 반복을 적대적 루프라고 합니다. 이는 정적 딥페이크 탐지 시스템이 수개월 내에 구식이 된다는 것을 의미합니다.

새로운 딥페이크 기술이 등장할 때마다 신경망을 사용하여 실시간으로 학습하고 스스로를 지속적으로 업데이트하는 AI만이 지속 가능한 유일한 방어책입니다.

트루스캔 AI 탐지 도구 사용

위에서 살펴본 모든 방법은 딥페이크 기술을 정확하게 탐지하기에는 아직 그다지 발전된 기술이 아닙니다. 이러한 공격의 속도, 규모, 정교함 때문에 진화하는 전장을 위해 특별히 구축된 전문화된 적응형 AI 시스템이 필요합니다.

여기에서 트루스 스캔 이 들어옵니다. TruthScan은 실제 방어를 위해 특별히 설계되었습니다.

그것의 AI 기반 학습 시스템 는 학습을 멈추지 않고 매일 새로운 유형의 딥페이크 기술을 연구하고 자동으로 업데이트합니다. 즉, 가장 진보된 딥페이크 기술도 찾아낼 수 있습니다. "제로데이" 딥페이크는 사람이 다시 학습시킬 필요 없이 누구도 본 적 없는 딥페이크입니다.

또한 모든 주요 커뮤니케이션 채널에서 실시간으로 작동합니다. 영상 통화와 콜센터부터 디지털 미디어 플랫폼에 이르기까지 다양한 분야에 적용됩니다. 트루스캔은 한 가지만 분석하는 것이 아닙니다. 비디오, 오디오, 텍스트를 함께 검사하여 모든 것이 일치하는지 확인합니다.

다양한 유형의 조직을 보호하는 방법은 다음과 같습니다:

금융 기관: 트루스캔은 고객 지원 전화에서 가짜 음성을 포착하고, 고객 신원 확인 시 딥페이크 기술 신원을 차단하며(빠르게 증가하는 추세), 가짜 임원이 사기 송금을 승인하는 것을 방지합니다.
엔터프라이즈: 내부 커뮤니케이션을 현실로 유지합니다. 협박, 잘못된 정보 또는 브랜드 훼손에 사용될 수 있는 변조된 미디어에 플래그를 지정합니다. 또한 오래된 커뮤니케이션 기록을 분석하여 합성 콘텐츠의 패턴을 탐지하여 장기적인 보안을 구축할 수 있습니다.
정부 및 공공 부문: TruthScan은 수사 및 공공 발표에 사용되는 미디어를 검증하여 대중의 신뢰나 국가 안보를 저해할 수 있는 가짜 정치 동영상이나 조작된 진술로부터 보호합니다.

트루스캔은 기업이 앞서나가는 데 필요한 속도, 정확성, 적응력을 제공하는 딥페이크 탐지 툴입니다.

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결론

딥페이크 기술은 기발한 실험으로 시작되었습니다. 니콜라스 케이지의 얼굴을 모든 것에 넣기 위한 방법이었습니다.

하지만 이제는 이사회 회의, 선거 캠페인, 은행 계좌에까지 영향을 미치고 있습니다. 그리고 농담은 끝났습니다.

한때 "무해한 재미" 는 수십억 달러 규모의 사기 기계로 변했습니다.

무서운 부분은?

대부분의 사람들은 여전히 무엇이 진짜인지 구분하지 못합니다. 전문가들조차도 고품질의 가짜를 발견하는 비율은 1/4 정도에 불과합니다. 보는 것과 믿는 것 사이의 경계가 공식적으로 모호해졌습니다.

그리고 한때 조작을 잡아낼 수 있다고 믿었던 딥페이크 탐지 도구는 이미 한 발 뒤처진 상태입니다.

가짜는 계속 학습하고 적응하며 발전합니다.

그렇기 때문에 디지털 방어의 미래는 인공지능과 싸우는 인공지능에 달려 있습니다.

다음과 같은 딥페이크 탐지 도구 트루스 스캔 는 실시간으로 진화하는 적응형 시스템을 갖추고 있어 사람이 할 수 없는 것을 감지합니다.

누구나 무엇이든 '말'하거나 '행동'할 수 있는 세상에서 진실은 죽지 않았으며, 단지 더 나은 보안이 필요할 뿐입니다.

다음 바이럴 동영상은 단순한 가짜 뉴스가 아니라 가짜 여러분일 수도 있기 때문입니다.