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초록·키워드
딥페이크 기술의 발달에 따라 디지털 성범죄를 비롯한 다양한 분야에서 악용 사례가 증가하고 있다. 이에 기존 연구들은 생성된 콘텐츠 기반의 진위여부 판별에 주력해 왔으나, 이러한 접근법은 조작 행위의 주체를 특정하거나 사용자 행위를 입증하는 데 한계가 있다. 본 연구는 이러한 한계를 보완하고자 딥페이크 생성 과정에서 발생하는 사용자 행위별 아티팩트를 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.
본문·목차
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