음성 데이터를 이용한 보안 위협 및 대응 전략

최재무; 한성화

doi:10.6109/jkiice.2023.27.11.1404

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자료유형: 학술저널

저자정보: 최재무 (동명대학교) 한성화 (동명대학교)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제27권 제11호

발행연도: 2023.11

수록면: 1,404 - 1,409 (6page)

DOI: 10.6109/jkiice.2023.27.11.1404

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음성 데이터의 수집과 저장, 분석 기술과 인공지능 기술 발전으로 음성 인식 기술은 많은 분야에서 활용되고 있다. 이러한 상황에서 음성 인식 기술을 악용한 보안 위협이 발생하였으며, 최근에는 그 피해 규모나 정도가 더욱 커지고 있다. 딥러닝 기술의 발전으로 인해 공격 대상자의 음성을 수정하여 전혀 다른 음성 데이터를 생성할 수 있게 되었다. 이렇게 변조되거나 임의로 생성된 음성 데이터를 이용한 보안 위협은 개인의 프라이버시 침해, 금융 사기, 사회적 혼란 등의 문제를 발생시킬 뿐만 아니라 상호 신뢰 감소에 따른 심각한 사회적인 문제도 발생시킬 수 있다. 그러므로 음성 데이터를 이용한 보안 위협을 차단하거나, 임의로 변조·생성된 음성 데이터를 판별 할 수 있어야 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 이러한 음성 데이터를 이용한 보안 위협에 대한 기술 동향을 조사·분석하고, 이에 대한 대응 방법과 기술을 제안한다.

#보안 위협 #음성 데이터 #딥페이크 #음성 합성 공격 #Security Threat #Voice Data #Deep-fake #Voice Synthesis Attack #GANs

참고문헌 (10)

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Z. S. Alattar, T. Abbes, and F. Zerai, “Privacy‐preserving hands‐free voice authentication leveraging edge technology,” Security and Privacy, vol. 6, no. 3, pp. 290, Dec. 2023. DOI: 10.1002/spy2.290.

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