Robustness Analysis of Deepfake Detection under Platform-Specific Distortions: A Comparison of Spatial and Temporal Approaches

본 연구는 Stable Video Diffusion(SVD) 기반 딥페이크 영상의 탐지 성능이 실제 플랫폼의 왜곡 환경에서 어떻게 변화하는지를 분석하였다. 이를 위해 플랫폼별 왜곡 과정을 반영한 M-STAR 평가 파이프라인을 구축하고, 공간 기반(Xception, Swin Transformer-Tiny)과 시간 기반(R3D-18, VideoMAE) 탐지 모델의 강건성을 비교하였다. 실험 결과, Raw 도메인에서는 공간 모델이 높은 성능을 보였으나, 플랫폼 왜곡 환경에서는 성능 저하가 크게 나타났다. 반면 시간 모델은 다양한 왜곡 도메인에서도 비교적 안정적인 성능을 유지하였다. 또한 FFT 기반 주파수 분석과 Grad-CAM 시각화를 통해 공간 단서는 약화되는 반면 시간적 구조 정보는 유지됨을 확인하였다. 본 연구는 플랫폼 왜곡 환경에서 딥페이크 탐지 성능변화를 분석하고, 공간 및 시간 기반 접근 간 강건성 차이를 실험적으로 검증하였다.