Gaze Guard: 프라이버시 우선 AI 방패, 원치 않는 온라인 콘텐츠로부터
Source: Dev.to
기존 콘텐츠 필터가 놓치는 이유
많은 기존 콘텐츠 필터링 솔루션은 이미지 등 브라우징 데이터를 외부 서버로 전송해 분석합니다. 이 방식으로 일부 콘텐츠를 차단할 수 있지만, 다음과 같은 큰 단점이 있습니다:
- 프라이버시 침해: 이미지와 브라우징 습관이 제3자에게 전송되어 데이터 프라이버시와 보안에 대한 정당한 우려가 발생합니다.
- 성능 지연: 원격 서버와의 지속적인 통신으로 눈에 띄는 지연이 발생해 브라우징 속도가 느려지고 실시간 모더레이션 효율이 감소합니다.
- 구식 블랙리스트: 정적 블랙리스트는 새롭게 등장하거나 동적으로 생성되는 부적절한 콘텐츠를 놓치는 경우가 많아 보호에 빈틈이 생깁니다.
Gaze Guard는 이러한 한계를 극복하도록 처음부터 설계되었으며, 보다 우수하고 사용자 중심의 솔루션을 제공합니다.
온‑디바이스 AI의 힘: 비교할 수 없는 프라이버시와 속도
Gaze Guard의 진정한 혁신은 온‑디바이스 AI를 획기적으로 활용한다는 점에 있습니다. 모든 이미지 분석 및 콘텐츠 감지는 Chrome 브라우저 내에서 직접 이루어지며, 외부 서버로 데이터를 전송할 필요가 없습니다. 이러한 로컬 처리 방식은 절대적인 프라이버시를 보장함과 동시에 번개 같은 속도를 제공합니다.
기술 스택
- TensorFlow.js: 브라우저 내에서 머신러닝 모델을 효율적으로 실행할 수 있게 해줍니다.
- NSFWJS: TensorFlow.js 기반으로 구축된 특수 사전 학습 모델로, 다양한 카테고리에서 작업에 부적합한(NSFW) 콘텐츠를 정확하게 감지하도록 설계되었습니다.
- MobileNet V2: 가볍지만 강력한 신경망으로, 클라이언트‑사이드 성능에 최적화되어 시스템을 무겁게 만들지 않으면서 실시간 이미지 분류를 가능하게 합니다.
이 조합을 통해 Gaze Guard는 데이터를 손상시키거나 인터넷 속도를 저하시키지 않으면서, 브라우징 중 부적절한 이미지를 지능적으로 식별하고 흐리게 처리합니다.
원활한 통합 및 직관적인 제어
Gaze Guard는 일상적인 브라우징 루틴에 손쉽게 통합됩니다. 설치가 완료되면 백그라운드에서 조용히 작동하며, 잠재적으로 민감한 콘텐츠를 지속적으로 스캔하면서도 사용자가 제어할 수 있도록 합니다:
- 실시간 블러링: 부적절하다고 판단된 이미지는 즉시 흐려져 즉각적인 시각적 보호막을 제공합니다.
- 맞춤형 민감도: 감지 임계값을 개인적인 편안함 수준에 맞게 조정합니다.
- 카테고리 선택: 흐리게 처리하고 싶은 특정 카테고리(예: 포르노, 헨타이, 섹시)를 선택합니다.
- 클릭‑투‑리빌: 흐려진 이미지를 클릭하면 일시적으로 내용을 표시합니다.
내부적으로 Gaze Guard는 MutationObserver를 사용해 동적으로 로드된 이미지를 감지하고, IntersectionObserver를 활용해 현재 뷰포트에 표시된 이미지만 처리함으로써 보이지 않는 콘텐츠에 자원을 낭비하지 않으면서도 포괄적인 커버리지를 보장합니다.
오픈 소스: 신뢰할 수 있는 투명성
신뢰가 가장 중요한 시대에, Gaze Guard의 투명성에 대한 약속은 돋보입니다. 전체 프로젝트가 오픈 소스로, 코드를 누구나 공개적으로 검사하고 검증할 수 있습니다. 이는 커뮤니티 협업을 촉진하고 프라이버시 주장에 대한 부인할 수 없는 증거를 제공합니다—숨겨진 데이터 수집 없이 순수하게 디바이스 내에서 보호합니다.
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