스마트폰 녹음 여부 검출을 위한 딥러닝 기반 오디오 포렌식 (Audio Forensics for Smartphone Recording Detection using Deep Learning)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국정보기술학회논문지 / 20권 / 7호 / 103 ~ 109페이지
· 저자명 : 엄소정, 김현수, 이해연

초록

최근 범죄에 사용되는 오디오 데이터는 휴대성이 편리한 스마트폰을 이용하여 녹음하는 경우가 대부분이다. 따라서 방대한 오디오 데이터들 중에서 스마트폰을 이용하여 녹음된 오디오 데이터만 검출하는 것은 포렌식 분석을 위해 유의미하다. 본 논문에서는 CNN 모델을 기반으로 오디오 데이터에 대해 스마트폰 녹음 여부를 검출하기 위한 포렌식 알고리즘을 제안한다. 입력 오디오를 10초 단위 세그먼트로 분할하여 Mel-Spectrogram 특징을 추출하고, CNN 모델에 적용하여 학습과 평가를 통해 스마트폰 녹음 여부를 검출하였다. 자체적으로 수집한 오디오 데이터를 사용하여 실험을 수행하였고, 그 결과 세그먼트 단위로 94.98% 및 전체 오디오에 대해 95.40%의 스마트폰 녹음 여부 검출 정확도를 달성하였다.

영어초록

Most of audio data used in recent crimes is mostly recorded through portable smartphones. Therefore, it is meaningful for forensic analysis to detect only audio data recorded using the smartphone among vast amounts of audio data. In this paper, based on a CNN model, we propose a forensic algorithm to detect whether or not audio data is recorded by a smartphone. Mel-spectrogram features were extracted by dividing the input audio into 10-second segments and applied to a CNN model that detects smartphone recording through training and testing. Experiments were conducted using the audio data collected by ourselves, and as a result, we achieved 94.98% detection accuracy for each segment and 95.40% detection accuracy for the entire audio.

참고자료

· 없음