본 논문은 생성형 기술의 발전으로 고품질 디지털 콘텐츠 생성 및 편집이 가능해짐에 따라 발생하는 악의적인 오용 위험에 주목합니다. 특히, 기존 연구가 사진 이미지 조작 방지에 집중한 반면, 동영상 편집에 대한 보호는 미흡하다는 점을 지적하며, 비디오 콘텐츠의 무단 악의적 편집으로부터 효과적으로 보호하는 방법인 VideoGuard를 제안합니다. VideoGuard는 생성 확산 모델의 작동을 방해하는 미세한 섭동을 도입하여 보호하며, 동영상 프레임 간의 중복성과 프레임 간 어텐션 메커니즘을 고려하여 모든 프레임을 하나의 최적화 단위로 처리하고, 동작 정보를 융합하는 공동 프레임 최적화를 적용합니다. 이를 통해 비현실적이고 불일치하는 출력을 생성하도록 강제합니다. 객관적 및 주관적 지표를 사용하여 VideoGuard의 효과를 검증하고, 기존 방법보다 우수한 성능을 보임을 입증합니다.
