• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.323-329
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• 2015

In this paper we applied pattern recognition approach to detect audio forgery. Classification of the microphone types and models can help determining the authenticity of the recordings. Canonical correlation analysis was applied to extract feature for microphone classification. We utilized the linear dependence between two near-silence regions. To utilize the advantage of multi-feature based canonical correlation analysis, we selected three commonly used features to capture the temporal and spectral characteristics. Using three different microphones, we tested the usefulness of multi-feature based characteristics of canonical correlation analysis and compared the results with single feature based method. The performance of classification rate was carried out using the backpropagation neural network. Experimental results show the promise of canonical correlation features for microphone classification.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권2호
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• pp.662-675
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• 2018

Compression history detection plays an important role in digital multimedia forensics. Most existing works, however, mainly focus on digital image and video. Additionally, the existed audio compression detection algorithms aim to detect the trace of double compression. In real forgery scenario, multiple compression is more likely to happen. In this paper, we proposed a detection algorithm to reveal the compression history for MP3 audio. The statistics of the scale factor and Huffman table index which are the parameters of MP3 codec have been extracted as the detecting features. The experimental results have shown that the proposed method can effectively identify whether the testing audio has been previously treated with single/double/triple compression.

• 디지털포렌식연구
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• 제13권4호
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• pp.257-270
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• 2019

최근 스마트폰을 비롯한 스마트 기기의 대중화 등의 영향으로 사진이나 동영상 촬영 오디오 녹음이 빈번하고 쉽게 이루어짐에 따라, 이러한 형태의 디지털 파일이 증거물로써 활용되는 사례도 증가하고 있다. 이러한 디지털 파일이 디지털 증거물로써 법적 효력을 갖추기 위해서, 디지털 증거물에 대한 원본 확인이 필수적이다. 특히, 디지털 오디오 파일의 특성상 원본파일로부터 대량 복제 및 디지털 편집 프로그램 등을 통해 정교한 위변조가 가능하며, 실제로 디지털 오디오 파일을 조작하는 사례가 증가하고 있다. 본 논문에서는 다양한 실제 사례들을 분석한 후, 디지털 오디오 파일에 대한 오디오 신호 및 파일 포맷 분석을 통한 편집 여부 분석 절차에 대해 제안하였다. 실제 사례들을 분석한 결과, 편집이 이루어진 파일에 대해서 디지털 오디오 파일의 조작 과정에서 발생하는 조작 흔적을 통해 원본이 아님을 제한적으로 증명할 수 있음을 확인하였고, 일부 특정 조건에서는 제안한 편집 여부 분석 절차로도 위변조 여부가 검출되지 않을 수 있다는 것이 확인하였다.

• 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.

• 말소리와 음성과학
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• 제6권2호
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• pp.21-28
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• 2014

We propose a novel scheme for digital audio authentication of given audio files which are edited by inserting small audio segments from different environmental sources. The purpose of this research is to detect inserted sections from given audio files. We expect that the proposed method will assist human investigators by notifying suspected audio section which considered to be recorded or transmitted on different environments. GMM-UBM and GSV-SVM are applied for modeling the dominant environment of a given audio file. Four kinds of likelihood ratio based scores and SVM score are used to measure the likelihood for a dominant environment model. We also use an ensemble score which is a combination of the aforementioned five kinds of scores. In the experimental results, the proposed method shows the lowest average equal error rate when we use the ensemble score. Even when dominant environments were unknown, the proposed method gives a similar accuracy.

• 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.

• 말소리와 음성과학
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• 제14권3호
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• pp.103-112
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• 2022

스마트폰의 대중화로 인하여 근래 범죄의 증거자료로 제출되는 녹취 파일은 대부분 스마트폰을 통하여 생산되고 있으며, 스마트폰을 기반으로 한 녹음 파일의 무결성(위변조) 여부가 수사와 재판 과정에서 주요 쟁점으로 떠오르고 있다. 가장 높은 국내 시장 점유율을 가진 삼성 스마트폰은 통화 및 음성 녹음, 그리고 편집이 가능한 자체 음성녹음 편집 어플리케이션이 탑재되어 유통되고 있으며, 자체 어플리케이션을 통한 편집은 외부 어플리케이션을 통한 편집과 다르게 원본 파일과의 유사성이 높기에, 무결성을 입증하기 위해 더 정밀한 분석 기법 개발이 필요하다. 본 연구에서는 삼성 스마트폰 34개 기종에서 생성된 원본 녹음 파일과 자체 제공 음성녹음 편집 어플리케이션을 통한 편집 파일의 메타데이터 구조와 속성을 분석하여, 원본과 편집본 사이의 음성 파일 메타데이터 구조 및 속성 값에서 유의미한 차이가 있음을 확인하였다.