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저자정보
박남인 (국립과학수사연구원) 전옥엽 (국립과학수사연구원) 김태훈 (국립과학수사연구원) 이중 (국립과학수사연구원)
저널정보
한국디지털포렌식학회 디지털포렌식연구 디지털 포렌식 연구 제13권 제1호
발행연도
2019.3
수록면
35 - 44 (10page)

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보이스피싱(Voice-phishing)은 목소리를 이용하여 상대방의 개인정보 등을 불법적으로 알아내어 피해자로부터 현금을 송금하게 하는 방식으로 이루어진다. 이러한 보이스피싱 피해액은 매년 꾸준히 증가하고 있어, 사회적으로 문제가 되고 있다. 이로 인해 최근 금융감독원은 피해자들로부터 보이스피싱 사기범들의 목소리를 수집하고 있다. 본 논문에서는 대량의 음성 파일 중 동일한 사람으로부터 발화된 목소리가 있는지에 대한 효율적인 법과학적 화자 분석 방법을 이용하여 실제 수집된 보이스피싱 음성 파일에 대해 적용하여 분석하였다. 먼저, 데이터베이스(DB)에 저장된 음성 파일에 대한 i-vector를 획득한 후, 전체 음성 파일에 대한 i-vector의 코사인 유사도 행렬을 생성하였다. 그리고 전체 파일의 i-vector에 대해 상호 유사도가 높은 후보군들에 대해 군집 구성함으로써 보이스피싱 파일에 대해 화자 분석을 수행하였다. 82명의 화자로 구성된 6,724개의 음성 파일에 대해 EER(Error Equal Rate) 측정 결과, GMM기반 화자 인식 방법보다 i-vector기반 화자 인식 방법의 EER이 개선되는 것이 확인되었다. 또한, 금융감독원에서 수집한 2,327개의 보이스피싱 신고 음성파일들을 상호 비교한 결과, 음성특징이 유사한 것으로 확인되는 화자 군집들이 일부 확인되는 것을 확인하였다.
#법과학적 화자 인식 #보이스피싱 #오디오 포렌식 #자동 화자 인식 #Forensic Speaker Recognition #Voice-phishing #Audio Forensic #Automatic Speaker Recognition

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 혼합 가우시안 모델(Gaussian Mixture Model)기반 화자 인식 방법
Ⅲ. i-vector기반 화자 분석 방법
Ⅳ. 성능 비교
Ⅴ. 금융감독원 보이스피싱 음성 파일에 대한 i-vector 화자 분석 방법의 적용 결과
Ⅵ. 결론
참고문헌(References)

참고문헌 (15)

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조호대 / 2012 / 보이스피싱 발생 및 대응방안 / 한국콘텐츠학회 논문지 12(7):176~182 Crossref 2018 / 2018년 상반기 보이스피싱 피해 급증 / 경찰청 브리핑자료 google schola 2017 / 2013년 이후 보이스피싱 9만건 발생, 피해금액만 8천억 원 육박 / 국정감사 보도자료 google schola 보이스피싱 지킴이 / 금융감독원 google schola 이계환 / 2008 / 3GPP2 SMV 기반의 보이스 피싱 검출 알고리즘 / 전자공학회논문지 - SP 45(4):92~99 dbpia

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