• 서비스연구
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• 제12권3호
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• pp.144-157
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• 2022

본 연구는 어디서부터 어디까지 가짜뉴스(Fake News)로 볼 것인가에 대해 여전히 다른 기준과 관점을 가지고 접근하고 있는 상황에서 프랑스 '정보조작대처법(Les propositions de loi contre la manipulation de l' information)' 사례를 통해 수시로 등장하는 가짜뉴스 규제에 대한 국내언론 보도에 대한 문제점을 지적하는 것에서 시작했다. 소셜네트워크서비스(Social Network Service) 시대에 언론은 무엇이고, 뉴스는 무엇이며, 기자는 누구인가에 대한 답은 갈수록 어렵다. 이번 연구에서 살펴 본 가짜뉴스의 오랜 역사와 확산배경을 검토하면서 가짜뉴스에 대한 개념과 범위도 확실하지 않은 상황에서 단순히 하나의 잣대로 재단하거나 처벌하거나 규제하거나 통제하거나 판단할 수 없음을 확인했다. 법이 정하고 있는 '표현의 자유(Freedom of Expression)' 관점에서 우리는 누구나 자신의 의견을 자유롭게 드러낼 수 있는 권한을 갖고 있다. 또한 온라인(On-line) 공간은 가짜뉴스를 생성하고 확산하는 곳이기도 하지만 동시에 해독제로 작용할 여지가 충분하다. 결국 양질의 '진짜뉴스' 가 보다 많이 쏟아질 수 있도록 하는 미디어 환경을 조성하면서, 사상의 자유시장에서 다양한 뉴스 간에 균형 잡힌 경쟁을 통해, 우리 스스로가 신뢰성 있는 정보를 판단할 수 있는 능력을 기를 수 있도록 하는 장기적인 대응만이 인간의 역사와 함께 오래 지속되고 있는 가짜뉴스의 피해에 대한 대안일 것이다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.9-17
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• 2018

최근 바이오인식 기술이 대중화됨에 따라 위 변조에 대응하는 연구 및 시도들이 많이 진행되고 있다. 본 논문에서 인공지능으로 만든 합성된 얼굴을 진짜 얼굴인지 합성된 가짜 얼굴인지를 판별하는 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 크게 2가지 단계로 구성되어 있다. 먼저, 실제 얼굴 사진에 여러 가지 GAN(Generative Adversarial Networks)알고리즘을 통해 합성된 가짜 얼굴을 생성하게 된다. 이후, 실제 얼굴 영상과 생성된 얼굴 영상을 딥러닝 알고리즘에 입력하여 진짜 또는 가짜인지 판별하도록 한다. 제안한 알고리즘은 실제 육안으로도 구별하기 어려운 합성 영상도 잘 구분하고, 테스트 결과 88.7%의 정확도를 확인하였다.

• International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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• 제10권4호
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• pp.65-82
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• 2020

This study examined information sharing and evaluation as determinants of the spread of fake news among Nigerian youths on social media using experience from COVID-19 pandemic. A descriptive survey design was adopted for the study and a Web-based questionnaire (Google Forms) was used to collect data for the study. The total responses of 278 were collected from the participants, which represents the unit of analysis. The finding of the study revealed that most Nigerian youths used Facebook, Twitter, WhatsApp and Instagram to share information on COVID-19. However, only a few Nigerians used Linkedln and other types of social media to share information on COVID-19. It was also found that building a relationship with social media communities, enjoyment and risk taking, and political inclination influence the sharing behavior of Nigerian youths during the COVID-19 pandemic. Results show that social media handle/page found sharing of fake news on COVID-19 especially on the treatment, vaccines numbers of cases and symptoms. The study concludes that there is a positive relationship between information evaluation and the spreading of fake news on COVID-19 among Nigerians. Information sharing and evaluation should be done with the utmost level of objectivity and sincerity.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권1호
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• pp.51-73
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• 2023

Social media play a significant role in communicating information across the globe, connecting with loved ones, getting the news, communicating ideas, etc. However, a group of people uses social media to spread fake information, which has a bad impact on society. Therefore, minimizing fake news and its detection are the two primary challenges that need to be addressed. This paper presents a multi-modal deep learning technique to address the above challenges. The proposed modal can use and process visual and textual features. Therefore, it has the ability to detect fake information from visual and textual data. We used EfficientNetB0 and a sentence transformer, respectively, for detecting counterfeit images and for textural learning. Feature embedding is performed at individual channels, whilst fusion is done at the last classification layer. The late fusion is applied intentionally to mitigate the noisy data that are generated by multi-modalities. Extensive experiments are conducted, and performance is evaluated against state-of-the-art methods. Three real-world benchmark datasets, such as MediaEval (Twitter), Weibo, and Fakeddit, are used for experimentation. Result reveals that the proposed modal outperformed the state-of-the-art methods and achieved an accuracy of 86.48%, 82.50%, and 88.80%, respectively, for MediaEval (Twitter), Weibo, and Fakeddit datasets.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제32권2호
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• pp.87-108
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• 2023

Purpose The main purpose of this study is to improve fake news detection performance by using video information to overcome the limitations of extant text- and image-oriented studies that do not reflect the latest news consumption trend. Design/methodology/approach This study collected video clips and related information including news scripts, speakers' facial expression, and video metadata from YouTube to develop fake news detection model. Based on the collected data, seven combinations of related information (i.e. scripts, video metadata, facial expression, scripts and video metadata, scripts and facial expression, and scripts, video metadata, and facial expression) were used as an input for taining and evaluation. The input data was analyzed using six models such as support vector machine and deep neural network. The area under the curve(AUC) was used to evaluate the performance of classification model. Findings The results showed that the ACU and accuracy values of three features combination (scripts, video metadata, and facial expression) were the highest in logistic regression, naïve bayes, and deep neural network models. This result implied that the fake news detection could be improved by using video information(video metadata and facial expression). Sample size of this study was relatively small. The generalizablity of the results would be enhanced with a larger sample size.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.33-39
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• 2018

In this paper, we propose a describes how to detect a false iris image by inserting watermark into a iris image. The existing method, which inserts the watermark into the entire iris image to detect a fake iris, has a problem that can evade it by segmenting iris region of an iris image. The purpose of overcoming the problem, this paper proposes a new fake iris detection technique based on digital watermark. It first searches a central point of an iris image, divide the image into blocks with respect to the point. executes Discrete Cosine Transform, inserts watermark into the blocks, and then verifies an iris image using NC(Normalized Correlation). In the experiments, we confirm the robustness for attacks - crop and JPEG.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.627-630
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• 2022

Over the past few years, fake news has become one of the most significant problems. Since it is impossible to prevent people from spreading misinformation, people should analyze the news themselves. However, this process takes some time and effort, so the routine part of this analysis should be automated. There are many different approaches to this problem, but they only analyze the text and messages, ignoring the images. The fake news problem should be solved using a complex analysis tool to reach better performance. In this paper, we propose the approach of training an Artificial Intelligence using an unsupervised learning algorithm, combined with online data parsing tools, providing independence from subjective data set. Therefore it will be more difficult to spread fake news since people could quickly check if the news or article is trustworthy.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.39-47
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• 2017

최근 모바일 기기에서의 생체인증 시스템의 증가와 출입관리 시스템에서의 위조지문을 이용한 출입 기록 조작으로 인해 위조 지문 검출에 대한 논의가 다시 활발해지고 있다. 본 논문에서는 입력 지문영상을 패치들로 나누고, 각 패치들에 CNN을 적용하여 위조, 생체, 배경의 세 가지로 분류한다. 이 중 배경으로 분류된 패치들을 제외하고 위조와 생체로 분류된 패치들의 수를 세어서 더 많은 패치가 인식된 쪽으로 위조여부를 판단하게 된다. CNN에 배경 클래스를 추가하여 분류하기 때문에, 제안하는 방법은 영상분할과 같은 추가적인 전처리 과정이 필요하지 않다. 제안하는 방법은 LivDet2011, LivDet2013, LivDet2015에 대하여 실험을 진행하였으며 분류결과 3.06%의 평균 오검출을 보여 매우 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.231-240
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• 2016

최근 발생한 원전부품 시험성적서 위변조 사건은 국민들에게 많은 충격을 가져왔다. 또한 케이블 제조회사들은 부당한 이득을 취득할 목적으로 시험 데이터를 위조했으며 군수분야에서도 시험성적서를 위조하여 불량부품을 납품한 사례도 발견되었다. 성적이 위조된 부품은 무기체계 운용에 심각한 영향을 미칠 수 있으며, 이는 국가안보에 직결된다는 점에서 매우 중요한 사안이다. 본 연구에서는 군수업체의 시험데이터 위조 가능성을 검출할 수 있는 통계적 이론 기반의 방법론을 확립하고 이를 엑셀 툴을 활용하여 유효성 검증 툴을 개발하였다. 또한 군수업체 시험시스템의 전반적인 개선을 목적으로 기존의 시험시스템 요구사항들을 반영한 체크리스트 기반의 검증 도구 역시 개발하였다. 본 유효성 검증 툴을 활용하여 위조된 시험 성적서의 검출 및 검증을 통해 불량부품 사용을 사전에 차단함으로써 군수품 품질보증에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권6호
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• pp.1053-1065
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• 2020

최근 하드웨어의 성능과 인공지능 기술이 발달함에 따라 육안으로 구분하기 어려운 정교한 가짜 동영상들이 증가하고 있다. 인공지능을 이용한 얼굴 합성 기술을 딥페이크라고 하며 약간의 프로그래밍 능력과 딥러닝 지식만 있다면 누구든지 딥페이크를 이용하여 정교한 가짜 동영상을 제작할 수 있다. 이에 무분별한 가짜 동영상이 크게 증가하였으며 이는 개인 정보 침해, 가짜 뉴스, 사기 등에 문제로 이어질 수 있다. 따라서 사람의 눈으로도 진위를 가릴 수 없는 가짜 동영상을 탐지할 수 있는 방안이 필요하다. 이에 본 논문에서는 Bidirectional Convolutional LSTM과 어텐션 모듈(Attention module)을 적용한 딥페이크 탐지 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 어텐션 모듈과 신경곱 합성망 모델을 같이 사용되어 각 프레임의 특징을 추출하고 기존의 제안되어왔던 시간의 순방향만을 고려하는 LSTM과 달리 시간의 역방향도 고려하여 학습한다. 어텐션 모듈은 합성곱 신경망 모델과 같이 사용되어 각 프레임의 특징 추출에 이용한다. 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 모델은 93.5%의 정확도를 갖고 기존 연구의 결과보다 AUC가 최대 50% 가량 높음을 보였다.