최근 '유튜브 저널리즘'이라는 말이 나올 정도로 유튜브를 통한 뉴스 소비가 전 세계적으로 증가하는 추세이다. 유튜브는 전통 뉴스 매체보다 보다 흥미롭고 깊이 있게 뉴스를 전달하므로 인기를 얻고 있지만, 정치적, 사회적 이슈를 가감 없이 전달하는 과정에서 허위정보, 즉 가짜뉴스가 생산, 유포되고 있다. 정치권에서는 허위정보를 근절하기 위한 법적 처벌이나 허위정보 확산에 책임질 수 있는 주체를 지정하는 등 규제가 필요하다며 적극적으로 법안을 발의하고 있다. 그러나 유튜브 뉴스 이용자를 배제한 채 유튜브에 대한 규제를 논의하는 것은 무의미하다. 이 연구는 유튜브 뉴스 이용자를 대상으로 설문조사를 진행하였고, 허위정보에 대한 이용자들의 경험과 인식, 그리고 유튜브 정보 규제에 대한 이용자들의 인식에 영향을 미치는 요인들을 살펴보았다. 연구결과, 진보집단보다 보수집단과 중도 집단이 허위정보에 더 많이 노출된 것으로 나타났으며, 20~50대보다 60대가 유튜브 내 허위정보 유통 정도를 낮게 평가했다. 유튜브 정보 규제에 대한 태도의 경우 표현의 자유를 중시할수록, TV조선의 뉴스를 신뢰할수록 유튜브 정보 규제에 반대하는 것으로 나타났다. 반면, 지상파, JTBC의 뉴스를 신뢰할수록, 뉴스관 중 "계몽"을 중시할수록 유튜브 정보 규제에 찬성하는 것으로 나타났다.
As deep learning technologies becoming developed, realistic fake videos synthesized by deep learning models called "Deepfake" videos became even more difficult to distinguish from original videos. As fake news or Deepfake blackmailing are causing confusion and serious problems, this paper suggests a novel model detecting Deepfake videos. We chose Residual Convolutional Neural Network (Resnet50) as an extraction model and Long Short-Term Memory (LSTM) which is a form of Recurrent Neural Network (RNN) as a classification model. We adopted cosine similarity with hinge loss to train our extraction model in embedding the features of Deepfake and original video. The result in this paper demonstrates that temporal features in the videos are essential for detecting Deepfake videos.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권11호
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pp.348-356
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2022
The main objective of this paper is to probe the extent to which misinformation propagated through the different social media platforms contribute effectively in the process of directing, shaping and reshaping societal awareness of Saudis. In so doing, this paper attempts to delve into the relationship between linguistic misinformation and societal awareness, by exploring the perception of Saudis towards social media news, particularly misinformation and the extent to which this misinformation influences the social attitudes of Saudis in terms of various societal issues. Two main research questions are addressed in this study. First, to what extent does social media misinformation affect Saudis' awareness? Second, what are the linguistic manifestations of misinformation presented in the different social platforms? Two main findings have been recorded in this study: first, misinformation significantly contributes to the societal awareness of Saudis; and, second, however misinformation is linguistically manifested at the different levels of linguistic analysis, it is highly representative at the lexicalization level of language use.
이 연구는 유튜브 시사정치채널 이용자들의 뉴스 인식에 영향을 미치는 변인들을 탐색하는데 주된 목적이 있다. 기존 연구들은 언론과 유사한 역할을 수행하는 유튜브 채널들의 여론 영향력을 정치적 양극화, 가짜뉴스, 확증 편향 등의 측면에서 살펴보고 규범적 비판을 제공하는 데 치중되어 있다. 이 연구는 그러나 유튜브 등장과 더불어 이용자 뉴스 인식에 나타난 변화와 의미를 살펴보고자 했다. 이를 위해 유튜브 시사정치채널 이용 경험이 있는 이용자 대상 온라인 서베이를 시행했다. 연구 결과 유튜브 시사정치채널 이용자들의 뉴스 관점은 전문직 저널리즘 관점에서의 뉴스 인식과 더불어 디지털 환경에서 새롭게 추가된 뉴스 인식이 혼재되어 있는 것으로 나타났다. 이 결과를 토대로 연구자는 플랫폼 환경에 대한 전문직주의 언론의 대응 방향에 관한 함의를 검토해 보았다.
최근 가짜뉴스가 무분별하게 확산되면서 가짜뉴스로 인한 경제적, 사회적 비용이 커지고 있다. 하루에 발생하는 가짜뉴스는 방대하며, 실제 뉴스기사를 악의적으로 재생산 또는 언론사를 사칭하는 방식으로 유포되고 있다. 이를 구분하기 위한 연구가 많으나, 공인된 뉴스 기사인지에 대한 신뢰성 입증과 관련된 연구 논문은 매우 적은 상황이다. 본 논문에서는 가짜뉴스 문제를 해결하기 위해 뉴스 플랫폼에 블록체인을 적용, 공인된 뉴스 제공자가 기사 내용에 대한 Fingerprint를 블록체인에 기록하여 공인된 기사 내용에 대한 신뢰성을 검증하는 방안에 대해 제안한다.
Nowadays, fake news from newspapers and social media is a serious issue in news credibility. Some of machine learning methods (such as LSTM, logistic regression, and Transformer) has been applied for fact checking. In this paper, we present Transformer-based fact checking model which improves computational efficiency. Locality Sensitive Hashing (LSH) is employed to efficiently compute attention value so that it can reduce the computation time. With LSH, model can group semantically similar words, and compute attention value within the group. The performance of proposed model is 75% for accuracy, 42.9% and 75% for Fl micro score and F1 macro score, respectively.
본 연구에서는 가짜 뉴스 탐지를 위한 데이터를 구축하고, 내용 기반의 탐지를 위한 시스템을 제안하였으며, 뉴스의 각 요소 정보가 탐지 성능에 미치는 영향을 확인하였다. 이는 기존의 내용 기반 가짜 뉴스 탐지 방법론들의 단점을 보완할 뿐 아니라 뉴스의 요소 정보가 진위 판별에 미치는 영향을 확인하기 위함이었다. 이를 위해 직접 구축한 뉴스 데이터의 제목과 본문을 따로 인코딩하여 판별하였고, 각 요소를 배제한 실험을 통해 뉴스 제목이 가장 중요한 요소 정보임을 확인하였다. 결과적으로 자극적인 제목으로 이목을 끌려는 가짜 뉴스의 속성을 정량적으로 확인할 수 있었다.
최근 우리나라는 IT기술 발전 등의 환경 변화에 따라 새로운 유형의 보안 범죄가 꾸준히 발생하고 있으며, 이러한 위협에 대한 대응은 개인이나 기업뿐만 아니라 안전한 사회의 구축을 위해 국가 차원에서 수행되어야 할 핵심과제가 되었다. 한편 코로나19 팬데믹 이후 비대면 시대가 도래하면서 기존 IT발전에 따른 보안 위협과 비대면 시대의 특징이 결합된 신종 융합보안 위협이 우리 사회를 위협하고 있다. 이에 이러한 새로운 차원의 위협을 예방하고 교정하기 위한 연구가 지속 요구되고 있으며, 이를 위해 본 연구에서는 1장에서 신 융합보안 위협이 발생한 원인과 관련 선행연구를 살펴보고 2장에서는 비대면 시대에 주요 융합보안 위협 5가지로 사이버보안·가짜뉴스·원격투표·원격근무 및 영상보안 위협을 선정하여 유형별 특징에 대해 설명하였으며. 3장에서는 이에 대한 대응 방안의 논의와 정책적 함의를 고찰하였고, 4장에서는 결론과 함께 향후 연구방향을 제시하였다.
이 연구는 미국 연방통신품위법 230조의 개정 논의를 신제도주의의 관점에서 분석하였다. 지금까지 내구력을 유지하며 미국 인터넷 내용규제의 기본틀을 구성해왔던 연방통신품위법 230조의 면책 조항은 오늘날 중대한 전환에 직면해 있다. 이 조항을 개폐하려는 정치적 시도들이 초당적인 협력으로 진행되고 있기 때문이다. 역사적 제도주의의 관점으로 연방통신품위법 230조의 개폐 논의를 분석한 결과, 미국 인터넷 내용규제 레짐의 변동은 가짜뉴스나 개인 정보 유출과 같은 외생적 사건과 함께, 행위자 간의 경쟁과 갈등이라는 내생적 요인이 복합적으로 작용해 발생한 것으로 여겨진다. 이상의 분석은 한국의 인터넷 내용규제 거버넌스의 제도개선과 방향성에 대해서도 함의를 지닐 수 있다.
이 연구는 인문학적 관점에서 빅데이터를 활용하기 위해 현재 해결해야 할 과제는 무엇인지를 비판적으로 고찰하고자 하였다. 이를 위해 빅데이터를 활용함에 있어서 빅데이터를 수집할 때, 처리할 때, 그리고 사용할 때 발생할 수 있는 문제를 세 가지로 제시하고 논의하였다. 그 첫 번째로 데이터 자체의 문제점을 지닐 것으로 보이는 가짜 정보를 지적하고 기사형 광고와 정치 관련 가짜 뉴스를 살펴보았다. 두 번째는 빅데이터 처리과정과 그 결과의 문제점으로 알고리즘에 의한 차별을 들었다. 포털 사이트에서 엔지니어를 검색한 결과를 분석함으로써 알고리즘에 의한 차별이 존재함을 확인하였다. 마지막으로 사람과 관련한 개인 정보를 사용함에 있어서, 이에 대한 문제점을 프라이버시권, 정보자기결정권, 잊힐 권리 세 가지로 나누어 논의하였다. 이 연구는 빅데이터 시대에 인문학적 관점에서 빅데이터 활용 측면의 당면한 문제를 지적한 점과 빅데이터의 활용 과정인 수집, 처리, 사용에서 일어날 수 있는 문제점을 각각 논의한 점에서 의미가 있다고 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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