AI 포렌식 기술 자료

디지털 검증의 과학에 대해 자세히 알아보세요. SUS IT가 최첨단 포렌식 기술을 사용하여 오디오, 비디오, 이미지 및 문서의 조작을 탐지하는 방법을 알아보세요.

음악 및 오디오 법의학

음악 및 오디오 법의학

AI 음악 및 음성 복제 모델은 방대한 데이터 세트를 기반으로 오디오 파형을 예측하여 작동합니다. 인간의 귀에는 믿을 수 없을 만큼 설득력이 있지만, SUS IT가 감지하도록 설계된 주파수 스펙트럼에 미세한 "디지털 지문"을 남기는 경우가 많습니다.

탐지 방법:

  • 고주파 차단: 많은 AI 모델은 16kHz~20kHz 이상의 일관된 데이터를 생성하는 데 어려움을 겪으며 자연 녹음에서는 거의 존재하지 않는 부자연스러운 하드 쉘프 또는 스펙트로그램에 "공허"를 생성합니다.
  • 위상 불일치: 자연의 소리는 주파수 사이에 물리적인 관계가 있습니다. AI 생성은 종종 주파수를 수학적으로 처리하지만 위상 정렬을 무시하므로 위상 보코더 아티팩트로 알려진 미묘한 "금속성" 또는 "번짐" 품질이 발생합니다.
  • 일시적 번짐: 스네어 드럼이나 자음 't'와 같은 사운드의 초기 어택은 선명하고 실제 오디오에서 정의됩니다. AI 생성에서 이러한 과도 현상은 확산 프로세스로 인해 더 부드럽거나 "더 부드러운" 경우가 많습니다.
비디오 및 딥페이크 감지

비디오 및 딥페이크 감지

딥페이크는 신경망을 사용하여 한 얼굴을 다른 얼굴에 매핑합니다. SUS IT는 표면 이미지를 넘어 비디오 자체의 물리학을 살펴봅니다. AI가 추적을 잃을 때 발생하는 결함을 찾아내기 위해 프레임별 일관성을 분석합니다.

주요 지표:

  • 일시적인 깜박임: AI는 종종 프레임마다 얼굴을 조금씩 다르게 재생성하여 피부 질감이 눈에 띄지 않게 "반짝"거나 깜박이게 만듭니다(시간적 불안정).
  • 생물학적 신호(rPPG): 실제 얼굴에는 심장 박동(원격 광용적맥파 측정)으로 인해 미묘한 색상 변화가 있습니다. 딥페이크는 현재 이 보이지 않는 생물학적 신호를 타임라인 전체에 걸쳐 정확하게 복제하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
  • 립싱크 불일치: AI 더빙 콘텐츠에서 발생하는 정렬 불량을 감지하기 위해 오디오 트랙의 음소(소리)를 비디오의 비짐(입 모양)과 비교합니다.
이미지 분석

이미지 분석

생성적 적대 신경망(GAN)과 확산 모델은 노이즈로부터 이미지를 생성합니다. 이 프로세스는 카메라 센서에서 발견되는 무작위 노이즈(ISO 그레인)와 구별되는 규칙적인 격자형 노이즈 패턴을 남깁니다.

시각적으로 알 수 있는 것:

  • 해부학적 논리: 모델이 개선되는 동안에도 AI는 손이 물체에 합쳐지거나, 무의미한 보석, 완벽하게 원형이 아닌 눈동자(비원형 홍채 반사) 등 복잡하게 연결된 기하학적 구조로 인해 여전히 어려움을 겪고 있습니다.
  • 조명 물리학: AI는 조명을 시뮬레이션하기보다는 조명을 근사화하는 경우가 많습니다. 광원과 일치하지 않는 그림자나 환경에 맞지 않는 눈의 반사를 찾습니다.
  • 아티팩트 업스케일링: 많은 AI 이미지가 낮은 해상도로 생성되고 확대됩니다. 이로 인해 높은 배율 수준에서 눈에 띄는 "체커보드" 패턴이 나타나는 경우가 많습니다.
문서 및 텍스트 검증

문서 및 텍스트 검증

AI 대형 언어 모델(LLM)은 통계 예측 엔진입니다. 그들은 가장 "가능성이 높은" 다음 단어를 선택하는 경향이 있으며, 그 결과 문법적으로는 완벽하지만 사람이 쓴 것과 비교하면 통계적으로 "밋밋한" 텍스트가 생성됩니다.

우리의 지표:

  • 당황: 모델이 텍스트에 얼마나 "놀랐는지"를 나타내는 척도입니다. 낮은 복잡성은 텍스트가 표준 AI 패턴을 따른다는 것을 의미합니다. 높은 당혹감은 인간의 특이성을 암시합니다.
  • 폭발성: 인간은 문장 구조와 길이를 동적으로 변화시킵니다(높은 폭발성). 우리는 짧은 문장을 씁니다. 그런 다음 우리는 사고 과정을 거쳐 구불구불하게 이어지는 길고 복잡한 문장을 씁니다. AI는 리듬이 더 단조롭고 균일한 경향이 있습니다.

⚡분석 최적화

가장 정확한 포렌식 결과를 얻는 방법과 내부적으로 어떤 일이 일어나는지 살펴보세요.

모범 사례 업로드

1

MP3 및 압축 방지

MP3 압축은 초기 AI 모델과 동일하게 보이는 방식으로 고주파수(>16kHz)를 차단합니다. 100% 정확성을 위해 항상 WAV 또는 FLAC 파일을 업로드하세요.

2

원본 파일 > 화면 녹화

비디오를 화면 녹화하면 원래 AI 결함을 가리거나 오탐지를 생성할 수 있는 "프레임 블렌딩" 및 재인코딩 아티팩트가 도입됩니다. 가능하면 항상 소스 파일을 업로드하세요.

3

가공되지 않은 것 vs. 가공된 것

심하게 편집된 미디어(필터, 자동 조정, 색상 그레이딩)는 분석하기가 더 어렵습니다. 진정성을 입증하는 창작자라면 원본 줄기나 카메라 원본 영상을 업로드하세요.

기술 심층 분석: "생각" 엔진

SUS IT는 단순한 분류자가 아닙니다. 우리는 확장된 포렌식 사고 예산으로 구성된 차세대 추론 모델을 활용합니다.

"생각"이 중요한 이유

표준 AI 감지기는 패턴을 기반으로 즉시 추측합니다. 우리 시스템은 Chain-of-Thought 포렌식 프로세스에 참여합니다. "이 아티팩트는 압축 오류입니까, 아니면 생성적 결함입니까?"라는 증거에 대해 명시적으로 토론합니다. 또는 "이 시각적 결함은 렌더링 오류인가요, 아니면 롤링 셔터 효과인가요?" 최종 판결을 내리기 전에.

  • ●다중 모드 분석: 오디오 스펙트로그램(주파수), 비디오 프레임 벡터(모션) 및 픽셀 그리드(텍스처)를 동시에 분석합니다.
  • ●거짓 긍정 필터링: Warp Stabilizer, Noise Reduction 또는 Auto-Tune과 같은 일반적인 인간 편집 기술을 식별하고 무시하도록 모델에 명시적으로 요청합니다.

끊임없이 발전하는 정확도

AI 모델은 매일 진화하며 SUS IT도 마찬가지입니다. 우리의 탐지 알고리즘은 Flux 기반 이미지 생성기부터 ElevenLabs 및 Suno와 같은 최신 음성 복제 모델에 이르기까지 최신 세대 기술을 인식하기 위해 지속적으로 업데이트됩니다.

우리는 알려진 아티팩트만 확인하는 것이 아닙니다. 우리는 앞서 나가기 위해 미디어의 기본적인 통계 속성을 분석합니다. 우리 팀은 업데이트할 때마다 더욱 정확하고 안정적이며 세부적인 결과를 제공하기 위해 지속적으로 도구를 개선하고 있습니다.