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초록·키워드
최근 디지털 이미지 및 문서의 활용이 증가함에 따라 이런 문서의 위·변조 문제는 사회적 신뢰성과 직결되는 중요한 이슈로 부각되고 있다. 특히 SNS 및 온라인 플랫폼의 확산으로 조작된 이미지나 문서의 유통이 증가하면서 이를 자동으로 탐지하는 기술의 필요성이 커지고 있다. 스캔 문서는 이미지 기반 데이터로 저장되며, 위·변조 시 압축 과정에서 발생하는 미세한 흔적이 남는다. 본 연구에서는 Error Level Analysis(ELA)를 기반으로한 스캔된 문서의 위·변조 검출 방법을 제안하고, 이를 효율적으로 처리하기 위한 블록 구조 분석을 결합한 위·변조 탐지 기법을 제안한다. 실험 결과, 제안된 방법은 기존 ELA 단독 방식 대비 정확도(90.5%), 정밀도(88.7%), 재현율(87.9%)로 유의미한 향상을 보였다. 본 연구는 디지털 포렌식 분야에서 실용적인 위·변조 검출 시스템 구축에 기여할 수 있을 것으로 평가된다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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