• 방송과미디어
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• 제25권2호
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• pp.52-60
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• 2020

최근 생체 정보를 이용한 사용자 인증 기술이 발전하면서 이를 모바일 기기에 적용하는 사례가 크게 증가하고 있다. 특히, 얼굴 기반 인증 방식은 비접촉식이며 사용이 편리하여 적용 범위가 점점 확대되고 있는 추세이다. 그러나, 사용자의 얼굴 사진이나 동영상 등을 이용한 위변조가 용이하기 때문에 모바일 기기 내 보안 유지에 어려움을 야기한다. 본 고에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 활발히 연구되고 있는 심층신경망 기반 얼굴 위변조 검출 연구의 최신 동향을 소개하고자 한다. 먼저, 기본 합성곱 신경망 구조부터 생성모델 기반의 위변조 검출 방법까지 다양한 신경망 구조를 이용한 위변조 검출 방법에 대해 설명한다. 또한, 심층신경망 학습을 위해 사용되는 얼굴 위변조 데이터셋에 대해서도 간략히 살펴보고자 한다.

• 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.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권1호
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• pp.55-64
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• 2013

디지털 고성능 영상장비의 대중화와 강력한 이미지 편집 소프트웨어의 출현으로 인해 고품질의 위 변조가 가능하게 되었다. 특히 화폐 위 변조 범죄가 급격히 증가하고 있지만, 일반인이 위 변조 지폐를 발견하는 비율은 낮은 수준이다. 본 논문에서는 범용 스캐너를 이용하여 위 변조 지폐를 판별할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘에서는 위 변조 지폐를 출력하는 과정에서 나타나는 인쇄물의 고유한 특징에 기반하여 위 변조 여부를 판별한다. 비지역적 평균 알고리즘을 이용하여 인쇄 과정에서 나타나는 노이즈 특성을 추출하고, 명암도 동시발생 행렬을 계산하여 지폐의 특징값을 추출하였다. 추출한 지폐의 고유한 특징값을 학습기반 데이터 분류기에 적용하여 위 변조 여부를 판별하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위해 총 324장의 1만원권 지폐와 8대 프린터에서 출력한 위조지폐 이미지로 실험하였다. 또한 노이즈 추출에 있어 기존 프린터 판별 기술에서 사용되었던 위너필터와 이산웨이블릿변환 기반 알고리즘과 비교 분석을 수행하였다. 그 결과 제안한 알고리즘이 위 변조 판별에 있어서 94% 이상의 정확도를 보였으며, 위 변조 지폐 인쇄기기 식별에 있어서는 93% 이상의 정확도를 보여서 기존 프린터 판별 기술을 이용한 것보다 우수함을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.133-136
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• 2019

차량에서 생성되는 데이터의 가치가 상승함에 따라 데이터 소스와 데이터 내용에 대한 보안 위협 또한 증가하고 있다. 데이터 소스인 차량의 경우에는 운행의 안정성을 보장하고자 블록체인을 결합하려는 시도가 있어왔지만, 무결한 차량 운행 데이터 관리 시스템에 대한 이해 부족으로 데이터 위·변조 등 차량 데이터에 대한 사이버 공격에 적절히 대응하지 못하고 있다. 이에 본 논문은 수집된 차량 데이터의 무결성을 보장하고 수집된 데이터에 대한 질의가 가능한 블록체인 기반 데이터 베이스 시스템을 제안한다. 본 시스템을 통하여 분산 합의 기반 데이터 무결성 검증, 블록을 구성하는 해시트리의 복제 저장 없이 위·변조된 차량 데이터 검출, 일정 수준의 장애를 허용한 상태 하에서의 질의문 처리 등이 가능해진다. 본 시스템은 높은 공간 효율성과 확장성을 가지며, 수소전기차 공유 업체의 차량 운행 정보를 바탕으로 한 성능 평가 결과 평균적으로 데이터 블록 저장에 4.0 초, 각 블록 검증에 2.4 초, 질의 처리를 위한 합의 과정에 1.3 초가 소요됨을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권10B호
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• pp.1458-1463
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• 2001

본 논문에서는 고밀도 광 기록 시스템에 적용이 가능한 코드율이 8/15이고, (d, $textsc{k}$)=(2, 15)인 새로운 변조 코드 체계에 대한 변조 코딩 방법을 VHDL로 구현하였다. 인코딩 방법은 크게 세 가지로 구분되어 진다. 먼저 입력 데이터를 복수개의 바이트 단위로 묶어서 블록을 정의하고, 이 블록의 입력 데이터를 변환 테이블을 이용해서 채널 데이터로 변환한 후, 머징 비트(merging bits)를 첨가하여 데이터를 전송한다. 위와 같은 코딩 방법을 적용하여 새롭게 개발한 변조 코드에 대해 모의 실험을 통한 성능을 분석한 후 VHDL로 구현하여 검증하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권7호
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• pp.173-180
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• 2016

스마트폰은 다양한 사용자 정보를 저장하고 있으므로, 디지털 포렌식 관점에서 앱 데이터 분석을 통해 사건과 관련된 유용한 정보를 얻을 수 있다. 하지만 스마트폰의 특성상 높은 이동성과 데이터의 손실이나 위 변조 가능성이 크기 때문에 그에 맞는 포렌식 방법이 필요하다. 특히 위 변조된 타임스탬프는 디지털 증거의 신뢰성을 저하하며, 타임라인 분석에 어려움을 가져온다. 이 논문은 iOS 운영체제를 기반으로 하는 디바이스 내에서 타임스탬프 위 변조 여부를 조사할 수 있는 사용 흔적들을 제시한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.81-90
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• 2020

본 연구는 인공지능의 국방 분야 활용 시 데이터 위·변조 방지를 위한 블록체인 기술의 적용방안을 연구 하는데 목적이 있다. 인공지능은 빅 데이터를 다양한 기계학습 방법론을 적용하여 군집화하거나 분류하여 예측하는 기술이며 미국을 비롯한 군사 강대국은 기술의 완성단계에 이르렀다. 만약 데이터를 기반으로 하는 인공지능의 데이터 위·변조가 발생한다면 데이터의 처리과정이 완벽하더라도 잘못된 결과를 도출할 것이며 이는 가장 큰 적의 위험요소가 될 수 있고 데이터의 위·변조는 해킹이라는 형태로 너무나 쉽게 가능하다. 만약 무기화된 인공지능이 사용하는 데이터가 북한으로부터 해킹되어 조작되어 진다면 예상치 못한 곳의 공격이 발생할 수도 있다. 따라서 인공지능의 사용을 위해서는 데이터의 위·변조를 방지하는 기술이 반드시 필요하다. 데이터의 위·변조 방지는 해수함수로 암호화된 데이터를 연결된 컴퓨터에 분산 저장하여 한 대의 컴퓨터가 해킹되더라도 연결된 컴퓨터의 과반 이상이 동의하지 않는 한 데이터가 손상되지 않는 기술인 블록체인을 적용함으로써 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.47-54
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• 2013

본 논문에서는 디지털 운행기록장치로부터 수집된 운행기록 데이터에 대한 효율적인 디지털 인증이 가능한 시스템을 제안하였다. 국내의 경우 수집된 운행기록 데이터가 위변조 되지 않은 신뢰성 있는 정보인지를 판단할 수 있는 방안이 마련되어 있지 않다. 제안하는 방법은 전자서명을 이용하여 전송된 운행기록 데이터가 위변조 되지 않았음을 증명할 수 있다. 디지털 인증을 위한 서명 값 생성은 운행기록 데이터의 해시 값을 구하여 전자서명 생성키로 생성한다. 그리고 데이터 위변조에 대한 확인은 전자서명 값으로부터 전자서명 검증키를 사용하여 해시 값을 구하여 보관된 해시 값과 일치 여부 확인을 통해 이루어진다. 제안하는 방법은 시스템 구현 및 실험을 통하여 운행기록 데이터에 대한 신뢰성을 보장함을 확인하였다.

• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.774-776
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• 2012

CCTV(Closed Circuit Television : 폐쇄회로텔레비전)는 산업, 교육, 교통관제, 범죄예방 등의 다양한 목적으로 이미 많은 분야에 활용되고 있다. CCTV의 사용목적이 다양화되면서 CCTV로부터 촬영된 영상데이터는 굉장히 중요한 자료로 사용된다. CCTV는 영상 및 음성 데이터를 특정 사용자에게 전송하는 시스템으로 수신대상 이외에는 수신할 수 없도록 구성되어 있다. 이러한 CCTV 운영 시스템은 제 3자가 폐쇄회로 내부에 접근한 경우에 대한 보안이 취약하다. 즉 제 3자가 폐쇄회로 내에 접근하게 되면 데이터 포획, 데이터 위 변조가 쉽게 이루어 질 수 있다. 본 논문에서는 폐쇄회로 내에서 인가되지 않은 기기 및 공격자에 의한 데이터 포획, 데이터 위 변조 방지를 위한 프로토콜을 제안한다.