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저자정보
김다빈 (국립한밭대학교) 오서연 (국립한밭대학교) 김동수 (국립한밭대학교) 박천음 (국립한밭대학교) 장한얼 (국립한밭대학교)
저널정보
한국디지털포렌식학회 디지털포렌식연구 디지털 포렌식 연구 제18권 제5호
발행연도
2024.12
수록면
40 - 49 (10page)

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얼굴 인식 시스템의 발전과 머신러닝 기술의 도입으로 그 성능이 크게 향상되었고 금융, 출입 통제, 스마트폰 잠금 해제 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 그러나 얼굴 인식 시스템의 높은 활용성으로 인해 얼굴 인식 시스템을 악용한 사이버 범죄가 증가하고 있어 다양한 스푸핑 공격으로부터 시스템을 보호하는 것이 중요한 과제가 되었다. 본 논문에서는 비전 트랜스포머 구조, 대조 학습, 데이터 증강 기법을 활용하여 얼굴 안티스푸핑 성능을 개선하였다. 정량적 실험결과를 통해 제안된 얼굴 안티스푸핑 모델이 HTER 4.7%과 AUC 97%의 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 본 연구는 얼굴 인식 시스템의 보안을 강화하고 실제 환경에서 다양한 스푸핑 공격을 효과적으로 방지하는 데 기여할 것으로 기대된다.
#딥러닝 #얼굴 안티스푸핑 #대조 학습 #데이터 증대 #디지털 포렌식 #Deep Learning #Face Anti-Spoofing #Contrastive Learning #Data Augmentation #Digital Forensics

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 소개
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안기법
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
참고문헌

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