Windows 환경에서의 딥페이크 생성 행위 식별 : 웹-기반 서비스 3종 및 로컬 도구 9종을 대상으로

Identifying deepfake creation actions in Windows: A focus on 3 web-based services and 9 local tools

발행

2026

소속·발행

고려대학교 정보보호대학원

출처

국내 KCI

DOI

10.22798/KDFS.2026.20.1.1

원문등록

2026-03-18

원문

원문 보기 ↗

개념

키워드

디지털포렌식, 사이버범죄, 딥페이크, 포렌식 아티팩트, Digital Forensics, Cybercrime, Deepfake, Forensic Artifact

초록

딥페이크 기술의 발달에 따라 디지털 성범죄를 비롯한 다양한 분야에서 악용 사례가 증가하고 있다. 이에 기존 연구들 은 생성된 콘텐츠 기반의 진위여부 판별에 주력해 왔으나, 이러한 접근법은 조작 행위의 주체를 특정하거나 사용자 행위 를 입증하는 데 한계가 있다. 본 연구는 이러한 한계를 보완하고자 딥페이크 생성 과정에서 발생하는 사용자 행위별 아티 팩트를 체계적으로 분석할 수 있는 '행위 기반 딥페이크 포렌식 분석 체계'를 제안하며, Windows 환경에서의 사례 분석을 통해 조작 행위를 명확히 구분할 수 있음을 입증하였다. 또한 구축된 행위-증거 매핑 데이터베이스를 기반으로 딥페이크 관련 아티팩트의 선별 수집 및 생성 행위 식별 가능성을 확인하였다.

같은 개념의 다른 논문

이 개념이 나오는 강연