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저자정보
이지우 (National For ensic Service (NFS)) 이정환 (National For ensic Service (NFS)) 심규선 (National For ensic Service (NFS)) 변준석 (National For ensic Service (NFS)) 나기현 (National For ensic Service (NFS)) 이중 (National For ensic Service (NFS))
저널정보
한국디지털포렌식학회 디지털포렌식연구 디지털 포렌식 연구 제12권 제1호
발행연도
2018.6
수록면
19 - 25 (7page)

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최근 디지털 기기의 고도화 및 편집 프로그램의 발달로 위・변조된 사진들이 더욱 정교해지고 있다. 사진 위・변조는 사진 합성, 사진 잘라내기, 크기 보정, 색상 보정 등과 같은 다양한 방법으로 이루어지기 때문에 위・변조 검출도 기법별 특징으로 인해 한 가지 방법만으로는 위・변조를 판단하기 어렵다. 본 연구에서는 가장 많이 사용하는 사진 압축 방법인 JPEG 을 대상으로 Double Quantization 검출 기법과 Interpolation 검출 기법에 대해 검증하고 그에 대한 한계성을 분석하였다. 기존의 Double Quantization 검출 기법은 위・변조 작업 전 JPEG 원본 사진 자체의 압축 품질이 일정 수준 이하인 경우 그 성능에 한계성을 나타냈으며, 원본 사진의 압축 품질이 낮은 경우에는 원본 사진과 위・변조된 사진의 압축 품질 편차가 일정 수준 이상이 되지 않으면 성능에 한계성을 나타내었다. 기존의 Interpolation 검출 기법은 영상 내에 위・변조된 부분 영역이 일정비율 이상 되지 않으면 성능에 한계성을 보였지만, 영상 전체를 특정한 확대/축소 비율로 보정 하였을 때 해당 비율의 정도는 그 성능에 큰 영향을 미치지 않았다. 또한, 두 가지 검출 기법 모두 JPEG 압축 과정에서 압축 품질 자체가 일정 수준 이하인 경우에 그 성능에 한계성을 나타내었다.
#사진 위·변조 #JPEG 압축 #Double Quantization 검출 기법 #Interpolation 검출 기법 #사진의 압축 품질 #Image Forgery #JPEG Compression #Double Quantization Detection Method #Interpolation Detection Method #Image Quality

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 사진 위·변조 검출 방법
Ⅱ. 사진 위·변조 검출 실험
Ⅲ. 사진 위·변조 검출 한계성
참고문헌

참고문헌 (14)

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[학술대회논문] - A. C. Popescu / 2004 / Statistical tools for digital forensics / Proc. 6th Int. Workshop on Information Hiding : 128 ~ 147 google schola [학술대회논문] - F. Zhao / 2010 / Detecting double compressed JPEG images by using moment features of mode based DCT histograms / Proc. International Conference on Multimedia Technology (ICMT) : 1 ~ 4 google schola [학술대회논문] - T. Bianchi / 2011 / Detection of nonaligned double JPEG compression with estimation of primary compression parameters / Proc. ICIP : 1969 ~ 1972 google schola [학술대회논문] - J. Lukas / 2003 / Estimation of primary quantization matrix in double compressed JPEG images / Proc. Digital Forensic Research Workshop google schola [학술지(정기간행물)] - Z. Lin / 2009 / Fast, automatic and fine-grained tampered JPEG image detection via DCT coefficient analysis / Pattern Recognition : 2492 ~ 2501 google schola

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