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저자정보
이지영 (대구대학교) 이수빈 (대구대학교) 김지연 (대구대학교)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2025년 한국컴퓨터정보학회 동계학술대회 논문집 제33권 1호
발행연도
2025.1
수록면
153 - 156 (4page)

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딥러닝 기술이 발전하면서 일반인 및 연예인 사진을 성 착취물에 합성하는 딥페이크 범죄 또한 증가하고 있다. 딥페이크 탐지 기술로서 인공지능 기반 영상처리 기술, 워터마크 삽입 기술 등이 개발되고 있지만, 실제 딥페이크 범죄물이 주로 유포되는 소셜미디어상에서 딥페이크를 실시간 탐지하고, 유포자를 추적하는 사이버 수사 기술은 부족한 실정이다. 본 논문에서는 딥페이크 성범죄물이 가장 많이 유포되는 소셜미디어 X상에서 딥페이크 이미지를 탐지하고, 이를 유포한 사용자를 추적하는 사이버 수사 기술을 개발한다. 딥페이크 이미지 탐지 기술은 트랜스포머 이미지 분류 모델인 ViT(Vision Transformer) 기반으로 개발하고, 딥페이크 유포자 추적 기술은 대표적인 그래프 데이터베이스인 Neo4j 기반으로 지식 그래프를 모델링하여 개발한다. 또한, 소셜미디어 X에서 실제 트윗에 포함된 이미지를 수집하고, 딥페이크 이미지를 탐지 및 추적함으로써 본 논문에서 제안하는 시스템의 성능을 검증한다. 트윗에 포함된 정상 이미지 및 딥페이크 이미지 120장을 대상으로 딥페이크를 탐지 및 추적한 결과, 87.5%의 정확도로 제안된 시스템이 정상 이미지와 딥페이크 이미지를 분류하는 것을 확인하였고, 지식 그래프 기반으로 딥페이크 이미지를 유포한 사용자를 추적한 결과, 동일한 도구를 사용하여 딥페이크를 제작하는 다수의 연관된 계정을 식별하여 딥페이크 범죄 조직 추적을 위한 단서를 확보하였다.
#딥페이크(Deepfake) #소셜미디어(Social Media) #딥러닝(Deep Learning) #지식 그래프(Knowledge Graph)

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. ViT 기반 딥페이크 트윗 탐지 시스템 개발
Ⅳ. 지식 그래프 기반 딥페이크 트윗 유포자 추적 기술
Ⅴ. 결론
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