USC 쇼아 파운데이션(Shoah Foundation)과 스탠포드 대학교는 스탈링 랩(Starling Lab)을 공개하며 암호화 및 분산형 웹 프로토콜의 최신 발전을 이용하여 인류 역사상 가장 민감한 디지털 기록에 대한 신뢰 확립의 기술적, 윤리적 과제를 해결하는 새로운 연구 센터이다.

프로토콜 랩스와 분산 웹을 위한 파일코인 파운데이션의 초기 자금 2백만 달러의 기부로 스탈링 랩은 인권을 증진시키기 위해 분산형 툴을 활용한 세계 최초의 센터이다.

오늘 발표는 프로토콜 랩스가 스탠포드와 USC 연구진들과 함께 작업 시작한지 거의 3년째만에 나온 것이다. 다 같이 분산형 웹 기술로 인권을 발전시키기 위해 가장 포괄적인 도구와 원칙을 출시했다.

세상은 우리가 시작한 이후 변한다. 현 사건들은 사회 정의와 과학의 발전을 위한 중요성을 보여준다. 체계적 인종차별을 종식시키기 위한 투쟁에서부터 공정하고 민주적인 선거를 추진하고 COIVD-19의 확산을 제한하기 위한 디지털 문서화는 이러한 움직임을 대담하게 만들었다.

디지털 미디어에 대한 신뢰가 곤두박질친 시대에 얼마나 취약한 디지털 문서가 남아 있는지도 분명하다. 비트만으로는 이 위기를 해결할 수 없다. 인권계는 이러한 과제를 해결하기 위해 새로운 도구와 가치가 필요하다는 것을 인식하고 있다. 많은 사람들이 핵심 요소일 뿐이지만, 성공을 위한 도구와 교육을 개발하기 위해 필요한 것은 차세대 임팩트 랩이다.

만약 스탈링 랩과 데이터 세트를 캡쳐, 저장, 검증 그리고 보존하는 일을 함께하고 싶으면 starlinglab.org/join에 방문해 찾아보시기를 바란다.

온라인 허위 정보
디지털 정보의 급증(물결): 누구나 스마트 폰이나 카메라로 미디어를 캡쳐할 수 있고 한정된 툴은 개인이 캡처한 데이터를 변경하거나 데이터를
공유하기로 선택하기 전에 잘못 해석하는 것을 방지하기 위해 존재한다.

데이터 조작 위험: 인공지능 툴, (“딥 페이크” 기술)과 기타 애플리케이션으로 인해 당사자들은 문서, 사진 및 비디오 그래픽 데이터를 쉽게
변환할 수 있어 기록이 불명확 해진다.

데이터 증명의 어려움: 현재 인터넷 솔루션은 지속적이고 신뢰할 수 있는 데이터 통합의 검증을 개인에게 쉽고 포괄적인 방법으로 할 수 있도록
제공하지 않는다.

스탈링 랩(The Starling Lab)

USC 쇼아 파운데이션(Shoah Foundation)과 스탠포드 대학의 협업으로 스탈링 랩은 인터넷을 사회적 영향을 받을 수 있는 플랫폼으로 만드는 기술과 방법을 구축하고 있다. 스탈링 랩은 다음과 같은 필요성을 해결하기 위해 고안되었다.

1.시작부터 체인의 보호권 설립하여 그들의 크라우드소싱 데이터를 캡쳐하는 방법을 개인에게 제공한다.
2.분산형 방법으로 데이터를 저장하고 조작하거나 바뀌지 않는다.
3.아무 의심없이 데이터를 검증할 수 있는 능력을 제공한다.

스탈링 랩 솔루션의 핵심은 스탈링 프레임워크(Starling Framework)으로 오픈 소스 프로토타입 세트, 모범 사례 그리고 케이스 스터디로 디지털 미디어 정보의 불확실성을 줄이도록 도와준다. 스탈링 프레임워크는 정보의 무결성을 보호하기 위해 정보를 캡쳐, 저장 및 검증해야 하는 근본적인 필요에 기초한다.

캡쳐(Capture)
캡쳐를 포함해 하드웨어(HTC; High Technology Computer)와 소프웨어(IPFS&파일코인) 기술의 조합으로 카메라에서부터 디지털 프랫폼에 대한 체인을 생성하였다. 이미지는 특정 시간, 날짜 및 위치에서 촬영된 영상을 증명하기 위해 장치의 여러 센서에서 가져온 메타데이터와 짝을 이룬다. 모든 장면은 암호화 방식으로 해시되며 해당 영상의 고유한 지문 역할을 하는 콘텐츠 식별자(CID)를 생성한다.

저장 (store)
저장에 관해 데이터는 IPFS와 파일코인처럼 탈중앙화 스토리지 노드에 복제되며 기본적으로 CID(Content Identifier; 콘텐츠 식별자)를 사용하여 주소를 지정한다. 만약 하나의 픽셀이 바뀌면 암호 알고리즘은 완전히 다른 해시 장면을 생성한다.

검증 (verify)
검증에 관해 캡쳐와 스토리지 과정 중 생성된 모든 해시를 처리하기 위해 스탈링 프레임워크에서 다수의 전문가들이 관여해 해시/증명 관리 시스템이 있다.

스탈링 랩의 조치

스탈링 랩은 데이터 무결성을 위한 스탈링 프레임워크를 세 가지 주요 사례 연구에서 이미 구현하였다.

선거 보장 쇼케이스 보호

스탈링 랩에 있는 팀과 루터스(Reuters) 통신은 2020년 캘리포니아 프라이머리(2020 California Primary)에 스탈링 프레임워크를 구축하며 잘못된 정보 시대의 사진 기자들의 작업을 어떻게 지원하고 보호할 수 있는지를 조사했다.

루터스 통신 기자들은 사진의 출처를 설립하기 위해 프로토타입을 탐색하고 대중에게 더 신뢰받을 수 있도록 만들었다. 루터스 통신은 캐논 카메라와 추가로 스탈링 캡쳐 핸드폰 앱을 사용하여 기자들이 기압계, 자이로스코프, GPS 데이터를 포함하여 메타데이터를 동시에 사용하였고 모든 정보를 루터스 통신 전송하도록 하였다. 정보의 체인 결과는 사진이 찍힌 장소와 시간을 루터스 통신이 말한 토대로 검증하는 것이다.

78일: 신뢰할 수 있는 사진 아카이브 생성
스탈링 랩과 루터스 통신에 있는 팀은 78일 동안 도날드 트럼프에서 조 바이든으로 바뀌는 미국 대통령의 모습을 새로운 이미지 기술과 분산형 웹 프로토콜로 기록했다.

스탈링 프레임워크와 새로운 콘텐츠 인니셔티브의(Content Authenticity Initiative’s) 기준을 활용하여 스탈링 랩은 각 사진이 이미지 픽셀과 추가 메타데이터 및 링크의 컨테이너가 될 수 있도록 하는 프로토타입 아카이브를 만들었다.

대량 학살의 증언 쇼케이스
스탈링 랩과 USC 쇼아 파운데이션의 팀은 스탈링 프레임워크를 암호화하여 홀로코스트, 아르메니안 학살, 그리고 로힝야족 탄압으로부터 대량 학살 생존자들의 증언을 포착해 오늘날 난민에 이르기까지, 대량 학살의 증언은 우리가 결코 잊지 않도록 하는 역할을 한다.

이런 요구 사항을 해결하기 위해 팀은 분산형 온체인을 통해 IPFS와 파일코인에 USC 쇼아 파운데이션의 현재까지의 모든 데이터를 업로드 하였다. 더 많은 개인이 콘텐츠에 관여하고 저장에 기여하면, 파일 씰의 보안이 강화되고 기록의 복원력이 향상될 것이다.

팀은 스탈링 프레임워크를 채택해 생존자들의 새로운 인터뷰를 포착할 것이다. 팀은 모바일 핸드폰과 DSLR 카메라를 사용하여 처음부터 콘텐츠를 캡쳐, 저장 그리고 검증 가능하며 메타데이터와 인터뷰 데이터를 보존하며 IPFS와 파일코인에 안전하게 저장할 수 있다. 이 모든 비디오들은 USC 쇼아 파운데이션 아카이브에 추가되었다.

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