본 논문에서는 저품질 이미지에 적용된 미디언 필터링를 검출하는 기법을 제안하고자 한다. 이러한 미디언 필터링검출은 이미지 포렌식 기법에 사용되고 있는 것으로 제안된 방법에서는 원본 이미지와 미디언 필터링된 이미지를 구분하기 위하여 공간 영역에서 통계적 특징 정보를 추출하고 확장시킨다. 확장된 특징 정보는 마르코프 모델을 사용하고 강인한 특징 집합을 생성하기 위하여 다중 방향 배열을 사용한다. 제안된 방법에서는 검출 정확도를 높이기 위하여 텍스처 연산자를 사용하고 SVM 분류기를 통하여 분류 모델을 훈련시킨다. 실험 결과에서는 JPEG 압축을 사용한 저품질 이미지에서 제안한 방법의 우수함을 보인다.
본 논문에서는 디지털 영상의 배포에서, 위 변조에 사용되는 미디언 필터링 (Median Filtering : MF)을 분류하는 포렌식 검출 알고리즘을 제안한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 특징벡터는 영상의 에지 검출량 정보 32, 64, 128에 대한 허프변환(Hough Transform)에 의하여, 각 허프라인 (Hough Line)의 양끝 좌표값과 Angle-Distance 좌표상의 허프픽크치 (Hough Peaks)를 조합하여 42-Dim.으로 구성하였다. 변조된 영상들 중에서 미디언 필터링을 분류하는 검출기는 SVM (Support Vector Machine)에서 특징벡터를 학습하여 구현되었다. 제안된 미디언 필터링 검출 알고리즘은 특징벡터의 길이가 10-Dim.의 MFR (Median Filtering Residual) 스킴 및 686-Dim.의 SPAM (Subtractive Pixel Adjacency Matrix) 스킴과 비교하여 원영상, 평균필터링 ($3{\times}3$), JPEG (QF=90, 70) 압축, 가우시안 필터링 ($3{\times}3$, $5{\times}5$) 영상 모두에서 미디언 필터링의 포렌식 분류율이 99% 이상의 성능을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권9호
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pp.4467-4486
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2018
Trying to deal with the problem of low robustness of Copy-Move Forgery Detection (CMFD) under various transformation and degradation attacks, a novel CMFD method is proposed in this paper. The main advantages of proposed work include: (1) Discrete Analytical Fourier-Mellin Transform (DAFMT) and Locality Sensitive Hashing (LSH) are combined to extract the block features and detect the potential copy-move pairs; (2) The Euclidian distance is incorporated in the pixel variance to filter out the false potential copy-move pairs in the post-verification step. In addition to extracting the effective features of an image block, the DAMFT has the properties of rotation and scale invariance. Unlike the traditional lexicographic sorting method, LSH is robust to the degradations of Gaussian noise and JEPG compression. Because most of the false copy-move pairs locate closely to each other in the spatial domain or are in the homogeneous regions, the Euclidian distance and pixel variance are employed in the post-verification step. After evaluating the proposed method by the precision-recall-$F_1$ model quantitatively based on the Image Manipulation Dataset (IMD) and Copy-Move Hard Dataset (CMHD), our method outperforms Emam et al.'s and Li et al.'s works in the recall and $F_1$ aspects.
본 논문에서는 영상접합 조작 검출을 위한 효율적인 마코프 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 제안 방법에서 사용하는 마코프 상태는 이산 코사인 변환 영역에서 인접한 블록간 계수의 차이로 구성되며, 블록간 대칭성을 이용하여 다양한 1차 마코프 천이확률을 접합 검출을 위한 특징으로 추출한다. 아울러 마코프 확률의 분포를 분석하여 특징의 수를 줄이는 방법을 제안한다. 추출된 특징 벡터를 SVM(support vector machine) 분류기를 이용하여 학습한 후 영상의 접합 여부를 판별한다. 실험 결과를 통하여 본 논문의 방법이 기존의 방법보다 적은 수의 특징으로 높은 영상접합 조작 결과를 보임을 확인하였다.
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.
전자문서는 생성 및 관리가 효율적이나 유통 및 전달 과정에서 사본이 생성되기 때문에 원본성을 상실하기 쉽다. 이러한 이유로 전자문서에 대한 다양한 보안 기술이 적용되었으나, 현재 사용되고 있는 보안 기술은 대부분 파일 접근 권한 제어, 파일 버전 및 이력 관리 등과 같은 문서 관리에 대한 것이므로 기밀문서와 같이 원본성 확보가 절대적으로 요구되어지는 환경에서는 사용이 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 인스턴스 운영체제 내부에 별도의 에이전트 설치 없이 파일시스템 분석을 통하여 문서 위/변조를 탐지하는 기법을 제안한다. BubbleDoc은 인스턴스의 가상 볼륨 스토리지의 최소 영역을 모니터링하기 때문에 문서에 대한 위/변조를 효율적으로 탐지할 수 있다. 실험 결과에 따르면 본 논문에서 제안한 기술은 문서 위/변조 탐지를 위한 모니터링 수행에 있어서 1,000ms 주기로 설정하였을 때 0.16%의 디스크 읽기 연산 오버헤드를 보였다.
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.
생체 인식 기술이 사회 전반에 걸쳐 다양하게 사용되어짐에 따라 인식기술 중의 하나인 Face Recognition 은 하루가 다르게 발전하고 있다. 하지만, 그와 함께 해킹방법도 다양화되어지고 있다. 그럼에도 불구하고, 위, 변조 영상 판별(Liveness Detection) 분야에 관련된 연구들은 초기 단계를 벗어나지 못하고 있다. 본 논문에서는 적외선 영상을 이용하여 동공부분의 반사 정도를 이용하여 실제 이미지와 위, 변조 이미지를 판별하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 효율적인 접합 영상 검출을 위한 마르코프 천이 및 동시발생 확률에 대한 선택적 특징 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 이산 코사인 변환 영역에서 블록간 계수의 차이를 이용하여 특징들을 구성하고, 특징들의 각 위치에서 원 영상과 접합영상의 특징 분포의 상이성을 확인하기 위해 Kullback-Leibler 수렴값을 구한다. 이를 바탕으로, 마르코프 확률 특징과 동시발생 확률 특징 가운데 해당 위치에서 가장 큰 차이값을 갖는 특징을 선택하여 최종 특징으로 선택하고, SVM 분류기를 이용하여 학습 및 테스트한 후 그 유효성을 판별한다. 실험 결과를 바탕으로 제안하는 방법이 기존의 방법보다 제한된 특징수로 높은 영상접합 조작 결과를 보임을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권2호
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pp.462-482
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2014
This paper proposes a new resampling detection method for images that detects whether an image has been resampled and recovers the corresponding resampling rate. The proposed method uses a given set of zeroing masks for various resampling factors to evaluate the convolution values of the input image with the zeroing masks. Improving upon our previous work, the proposed method detects more resampling factors by checking for some periodicity with an approximate detection mechanism. The experimental results demonstrate that the proposed method is effective and efficient.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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