음성메시지 파일의 출처 식별을 위한 기초 연구 = A preliminary study on identifying sources of voice message files

국문 초록 (Abstract)

스마트폰과 인터넷의 발달로 소셜 네트워크 서비스(SNS)와 메신저 애플리케이션의 사용이 증가하고 있고, 특히 음성메시지의 사용이 두드러지게 늘어나고 있다. 음성메시지 사용 증가와 함께 딥페이크 기술의 발달로 인해 가짜 음성메시지를 이용한 신분 도용이나 사기 등의 디지털 범죄 가능성이 커지고 있다. 따라서 음성메시지의 출처를 정확히 식별하는 기술이 필요하다. 현재 음성녹음의 출처를 식별하기 위한 연구가 진행되고 있으며, 이러한 연구에서는 출처 식별에 대하여 주로 스마트폰의 기종이나 OS에 대해서만 분석되었다. 그러나 다양한 메신저 애플리케이션이 등장하면서, 각 앱이 인코딩 방식과 형식을 다르게 사용하기 때문에 출처 식별 문제는 더욱 복잡해졌다. 본 연구에서는 메신저 애플리케이션에서 생성된 음성메시지의 출처를 식별하는 방법을 제시한다. 그리고 Android 및 iOS 기기를 통해 14종의 메신저 앱에서 생성된 음성메시지 데이터세트를 구축하고, 각 앱에서 생성한 음성메시지 파일에서 출처 애플리케이션을 식별할 수 있는 특징들을 분석한다. 분석 결과 14종의 메신저 앱과 2종의 운영체제, 총 28개의 범주 중 7개를 제외한 21개의 범주를 분류할 수 있는 특징을 확인했다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

With the development of smartphones and the internet, the use of social networking services (SNS) and messenger applications is on the rise, especially voice messaging. Along with the increased use of voice messages, the development of deepfake technology has increased the potential for digital crimes such as identity theft and fraud using fake voice messages. Therefore, there is a need for technology to accurately identify the source of voice messages. Currently, research is being conducted to identify the source of voice recordings, but these studies have mainly analyzed only the smartphone model or OS. However, with the emergence of various messenger applications, the problem of source identification has become more complex as each app uses different encoding methods and formats. In this research, we propose a method to identify the origin of voice messages generated by messenger applications. We build a dataset of voice messages generated by 14 messenger apps on Android and iOS devices and analyze the features that can identify the source application in the voice message files generated by each app. We identify features that can classify 21 out of 28 categories across 14 messenger apps and 2 operating systems, including all but 7 of the 28 categories.