음성 파일 위변조 검출 기법 분석: 국내 학술지를 중심으로

Abstract

오늘날 음성 파일은 전화 통화, 음성 메시지, 음성 녹음 등 다양한 방법으로 손쉽게 생성되면서 법정에서 증거물로 제출되는 경우가 점차적으로 증가하고 있다. 그러나 디지털 파일의 특성상 위변조가 가능해 악의적 목적을 가진 개인이나 조직에 의해 악용될 수 있는 위험이 존재한다. 따라서 음성 파일의 무결성과 신뢰성을 보장하기 위한 위변조 검출 기법의 중요성이 증대되고 있다. 본 논문은 음성 파일 위변조 검출 기법에 대한 국내 연구의 분석을 통해 한계점을 조사하고 발전 방향을 제안하는 것을 목적으로 한다. 음성 파일 위변조 검출 기법은 크게 주파수 분석, 메타데이터 및 파일 구조 분석, 인공지능 활용으로 분류된다. 이러한 세 가지 검출 기법들은 정밀한 편집의 경우에 음성 파일 위변조를 검출하는 데 한계를 지닌다. 따라서 본 연구는 음성 파일의 위변조 검출을 위한 딥러닝 모델 구축을 위한 새로운 알고리즘 개발 및 데이터 셋 구축의 필요성을 제안한다. 또한 본 연구는 위변조된 음성 파일이 법원에 증거물로 제출되기 전, 무결성을 입증하기 위한 딥러닝 기반의 인증 시스템의 필요성을 제안한다. 본 연구는 음성 파일 위변조 검출 기법에 대한 한계점 분석 및 발전 방향을 제시함으로써 위변조 검출 기법의 발전에 공헌할 것으로 기대된다.