딥보이스를 악용한 보이스 피싱 피해방지 서비스 개발

김소운; 이성택

doi:10.7840/kics.2022.47.10.1677

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 김소운 (용인대학교) 이성택 (용인대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제47권 제10호

발행연도: 2022.10

수록면: 1,677 - 1,685 (9page)

DOI: 10.7840/kics.2022.47.10.1677

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

딥보이스(Deep Voice)는 인공지능(AI)을 이용한 음성합성 기술로 온라인을 통하여 누구나 쉽게 음성합성 및 조작에 접근할 수 있는 기회를 제공하고 있어, 단순히 음성을 합성한 변조된 콘텐츠의 생산 뿐만 아니라, 해당 콘텐츠를 악용하여 사이버범죄 등이 확산되는 결과를 불러일으키고 있다. 유사범죄의 대표적인 사례가 보이스피싱이며, 해외에서는 물론 국내에서도 딥보이스를 악용한 보이스피싱 범죄가 나타나고 있어 이와 같은 피해를 줄일 수 있는 서비스가 개발되어야 한다. 피해의 대상자는 유명인, 실제 공공기관, 금융회사 등과 같이 전문직에서 근무하는 특정인 뿐만 아니라, 가까운 지인 혹은 가족 등을 사칭하는 맞춤형 피싱도 등장하고 있다. 본 연구에서는 전화통신 과정에서 발생할 수 있는 딥보이스 기술을 악용한 보이스피싱 피해를 방지하기 위한 서비스(프로그램)을 제안하려 한다. 해당 서비스는 딥러닝, 음성합성, 화자인식, 화자식별, 화자검증 등의 과정을 통하여 실제 화자와 딥보이스를 구분하는 목적으로 개발하고자 하며, 이는 단순 보이스피싱뿐만 아니라 다양한 범죄들의 위험으로부터 벗어날 수 있는 서비스의 확장으로 연계될 것이라고 기대한다.

#딥보이스 #음성합성 #화자인식 #화자식별 #화자검증 #Deep Voice #Voice Synthesis #Speaker Recognition #Speaker Identification #Speaker Verification

참고문헌 (19)

참고문헌 신청

J. Kim, et al., “Investigate the latest technology trends in data-driven deepfake detection techniques,” J. Inf. Protection (KIISC), vol. 30, no. 5, pp. 79-92, Oct. 2010.

M. Kim and E. Kim, “Analysis of voice phishing damage experiences and influencing factors,” Korea Consumer Agency, vol. 52, no. 1, pp. 52-71, Dec. 2021. (http://doi.org/10.15723/jcps.52.1.202104.53)

B.-J. Lee, et al., “Features identification of ‘Recently voice fishing’ by applying ICT technologies,” 2016 Korea Commun. Assoc. Winter Conf. Papers, pp. 360-361, Gangwondo, Korea, Jan. 2016.

I. Yoo, “Overview and activating plan for voice recognition business in Korea,” The Graduate School of Economics, Yeonsei University, 2003.

Y. J. Kim, “Comparative analysis of deep-learning based english text-to-speech models,” Korea University Graduate School, Feb. 2021.

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

김소운

소속기관 용인대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학 TOP 0.5%

논문수 1 이용수 3,151

이성택

소속기관 용인대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학 TOP 0.5%

논문수 1 이용수 3,151

이 논문과 함께 이용한 논문

지인 사칭 보이스 피싱 범죄 예방을 위한 딥보이스와 실제 목소리와의 차이 규명

김수민 , 박나희 , 박은빈 외 9명 한국통신학회 학술대회논문집 2023 .06

딥보이스와 실제 음성 그리고 금융기관사칭 보이스 피싱 여성 범죄자와 동년배 여성 일반인과의 음성 차이에 대한 규명

조일영 , 박은빈 , 송도연 외 6명 한국통신학회논문지 2023 .09

AI 음성과 직접 발화 음성의 차이 분석 : 보이스피싱 사례를 기반으로

신경호 , 배준범 , 양종훈 외 1명 Proceedings of KIIT Conference 2023 .06

딥보이스를 이용한 보이스피싱의 대응방안을 위한 음성 주파수 분석

김지후 , 류세민 , 한채림 외 5명 대한전자공학회 학술대회 2023 .11

음성 특징 추출 및 딥러닝 기반 딥보이스 탐지 시스템

한승우 , 한성훈 , 유성민 외 2명 대한전기학회 학술대회 논문집 2023 .07

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2023-567-000128541

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (19)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)