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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
김민영 (고려대학교) 박세환 서홍석 (고려대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2024.11
수록면
1,108 - 1,111 (4page)

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With the recent advancements in generative model technologies, the generation of high-quality multimedia data has become feasible, increasing the risks of manipulation and the dissemination of fake information. Consequently, there is a growing need for models capable of accurately identifying and rejecting tampered regions in multimedia data that have been manipulated through malicious attacks. This study analyzes the vulnerabilities of existing tamper localization models that rely on single-modality data, and proposes a novel tamper localization model utilizing multi-modal data, specifically video and audio, to overcome these limitations. The proposed model is designed to detect semantically altered regions without depending on any specific generative model. Experimental results demonstrate that, compared to existing models, the proposed approach is able to localize only the semantically manipulated regions, even in scenarios where the entire multimedia data is under attack.

목차

Abstract
I. 서론
II. 관련 연구
Ⅲ. 모델 구조
IV. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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