• 전자공학회논문지CI
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• 제49권4호
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• pp.16-22
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• 2012

본 논문에서는 심리음향 모델(Psychoacoustic model) II와 MDCT를 이용한 고음질 오디오 포렌식 마킹 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 오디오 신호의 에너지가 스펙트럼 마스킹 레벨보다 적은 서브밴드를 선택하여 콘텐츠 사용자의 핑거프린팅 코드를 삽입하는 포렌식 마킹 방법이다. 원 오디오 신호의 FFT 처리를 위한 2,048 샘플의 한 프레임 범위에서, 3개의 서브밴드를 선택하여 포렌식 마킹을 한다. 핑거프린팅 코드의 평균화 공격에 따른 공모코드의 100% 추적율을 갖는 범위에서, 한 프레임의 SNR을 측정하였다. 핑거프린팅 코드의 최저강도 0.1 삽입에서 SNR은 38.44dB 이며, 화이트 가우시안 노이즈의 강도 0.5가 추가된 SNR은 19.09dB로 제안된 오디오 포렌식 마킹 알고리즘은 핑거프린팅 코드의 마킹 강인성과 오디오 고음질이 유지됨을 확인하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권3호
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• pp.357-363
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• 2014

본 논문에서는 인터넷 기반 스트리밍 음악 서비스의 저작권 보호를 위한 새로운 오디오 포렌식마킹 시스템을 제안한다. 제안한 방법에서는 스트리밍 서비스의 QoS 보장을 위해 고속으로 포렌식마크가 삽입된 MP3 파일을 생성한다. 이를 위하여 사전 포렌식마킹 과정을 두고, 사전 처리된 MP3 파일을 프레임 단위 조합 방식으로 사용자 정보가 삽입된 새로운 MP3 파일을 생성한다. 실험 결과, 제안한 방법은 강인성과 비인지성 및 실시간성 등에서 만족스러운 결과를 보였다. 또한 서버/클라이언트로 구현된 스트리밍 기반 오디오 포렌식마킹 시스템에서 실시간 삽입과 모바일 단말에서의 재생과 함께 삽입된 포렌식마크 검출이 가능함을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권1호
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• pp.115-127
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• 2024

최근 디지털 오디오 매체의 증가로 인해 소리 데이터의 규모와 다양성이 크게 확대되었으며, 이로 인해 디지털 포렌식 과정에서 소리 데이터 분석의 중요도가 증가하였다. 하지만 소리 데이터 분석에 대한 표준화된 절차나 가이드 라인이 부족하여 분석 결과의 일관성과 신뢰성에 문제가 발생하고 있다. 디지털 환경은 다양한 오디오 형식과 녹음 조건을 포함하고 있지만, 현재 오디오 포렌식 방법론은 이러한 다양성을 충분히 반영하지 못하고있다. 이에 본 연구에서는 모든 상황에서 효과적인 분석을 수행할 수 있도록 Life-Cycle 기반 소리 데이터 요소기술을 식별하여 소리 데이터 분석의 전반적인 가이드라인을 제시하였다. 이와 더불어, 식별한 요소 기술을 소리 데이터를 대상으로 하는 디지털 포렌식 기술 개발에 활용하기 위해 분석을 진행하였다. 본 연구에서 제시한 Life-Cycle별 소리 데이터 요소 기술 식별 체계의 효과성을 입증하기 위하여 소리 데이터 기반으로 응급상황을 검색할 수 있는 기술을 개발하는 과정에 대한 사례 연구를 제시하였다. 해당 사례 연구를 통해 소리 데이터를 대상으로 하는 디지털 포렌식 기술 개발 과정에서 Life-Cycle 기반으로 식별한 요소 기술이 데이터 분석의 질과 일관성을 보장하게 하고 효율적인 소리 데이터 분석을 가능하게 함을 확인하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.73-83
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• 2014

다양한 오디오 편집 기술이 개발됨으로써 오디오 데이터의 변경이 보다 쉬워지고 그 결과로 위변조 같은 다양한 사회 문제가 발생하고 있다. 현재 이런 문제를 해결하기 위해 디지털 포렌식 기술이 활발히 연구되어지고 있다. 본 논문에서는 이러한 디지털 포렌식 기술 중의 하나로 모바일 기기를 판별하는 방법을 제안하였다. 제안 방법에서는 사람에게는 들리지 않지만 기기의 디자인과 IC로부터 발생하는 노이즈 특징을 이용한다. 위너필터를 사용하여 기기의 노이즈 음을 추출하고 MIRtoolbox를 이용하여 특징들을 추출한 후 이를 다층 신경망에 학습시켜 기기를 판별한다. 총 6개의 모바일 기기를 사용하였으며 5-fold test를 통하여 99.9%의 판별 성능을 보였다. 또한 UCC 사이트에 업로드 된 데이터에서도 노이즈 음을 통한 판별이 가능한지 실험을 진행하였으며 99.8%의 판별 성능을 보였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.1103-1109
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• 2023

오늘날, 스마트폰의 확산에 따라 오디오 파일이 법적 증거로 제출되는 수가 증가하면서 오디오 파일의 무결성은 중요한 이슈가 되고 있다. 이에 본 연구는 삼성 스마트폰에서 녹음된 오디오 파일의 메타데이터 및 파일 구조가 원본과 동일하게 조작될 수 있는지를 탐구하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 국내에서 가장 많이 사용되고 있는 삼성 스마트폰을 기반으로, 내장된 음성 녹음 앱과 녹음 앱으로 가장 인기가 높은 '이지 보이스 레코더' 앱을 대상으로 실험을 수행했다. 본 연구의 실험을 통해 오디오 파일의 메타데이터와 파일 구조는 조작이 가능하다는 것이 증명되었다. 따라서 본 연구는 오디오 파일이 법적 증거 채택을 위한 감정이 수행될 때, 메타데이터 및 파일 구조 분석은 무결성을 증명하는 데 한계를 지닌다는 점을 밝힌다. 또한 메타데이터 및 파일 구조 분석에 의존하지 않는 새로운 음성 파일 위변조 기술의 개발이 필요성을 주장한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권3호
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• pp.311-320
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• 2018

최근 형사 및 모든 분야의 소송에서 디지털 오디오 및 비디오를 증거로써 사용하는 경우가 증가하고 있으며, 이에 디지털 포렌식 기법을 이용한 과학 수사가 발전하고 있다. 컴퓨팅 기능과 파일 편집 기술의 발달로 누구나 간단하게 비디오 파일을 조작할 수 있게 되면서 디지털 데이터를 조작하는 사례는 증가하고 있으며, 이로 인해 디지털 데이터에 대한 감정을 통해 증거의 무결성과 신뢰성을 확보하는 일이 요구되고 있다. 본 연구에서는 디지털 포렌식 기법 중 하나로 전력 공급에 대한 지리적 환경에 따른 전력망 그리드를 통해 전력망 주파수 신호(Electrical Network Frequency: ENF)를 추출하고 QIFFT를 이용해 peak 검출을 위한 신호처리 과정을 거치는 기법에 대해 제안한다. 그리고 표준편차를 이용한 탐지 알고리즘을 통해 73%의 정확도로 비디오 파일의 위변조 여부 확인 및 위변조 지점을 찾는 실험을 진행하고 이를 검증하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.807-812
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• 2022

최근 음성녹음 파일도 법정 증거로 제출되는 수가 늘어남에 따라 위변조를 주장하는 사례도 증가하고 있다. 객관적 근거인 음성녹음 파일 구조 및 메타데이터를 완벽하게 위변조 할 경우에는 정교한 음성녹음 파일의 위변조 검출은 사실상 불가능하다. 위변조된 음성녹음 파일을 가지고 수행된 파일 구조 및 메타데이터 분석이 법정에서 거부되는 것은 쉽지 않다. 본 연구는 음성녹음 파일 구조 및 메타데이터의 위변조가 손쉽게 가능하다는 것을 증명하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구에서는 음성녹음 파일의 편집 방법의 유형화를 기반으로 정교한 편집이 가능한 '혼합붙여넣기' 기능을 적용할 경우 위변조 검출의 불가능함을 소개했다. 더욱이 실험을 통해 파일 구조 및 메타데이터의 위변조가 가능하다는 것을 증명했다. 따라서 음성녹음 파일이 디지털 증거로 채택됨에 있어서 더 엄격한 증거능력 판단 기준이 필요하다. 본 연구는 법관이 디지털 증거를 채택함에 무결성의 기준에 공헌할 뿐만 아니라 향후 개발될 것으로 예상되는 녹음파일 위변조 검출 인공지능을 위한 데이터셋 구축 방법에 공헌할 것이다.