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[정보보안]

PDS: 딥페이크 음성 합성에 대한 선제적 방어 기법
PDS: A Proactive Defense Method Against Deepfake Speech Synthesis

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  • 발행기관
    한국융합보안학회 바로가기
  • 간행물
    융합보안논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제25권 제4호 (2025.10)바로가기
  • 페이지
    pp.229-236
  • 저자
    이민혁, 김민주, 심영우, 이유민, 박진성
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A475384

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원문정보

초록

영어
With the advent of deep neural networks (DNNs), deepfake techniques have advanced to the point where they can generate voices that are nearly indistinguishable from real ones. This development has led to a variety of social threats, including the spread of misinformation, financial fraud, and phishing, thereby increasing the need for effective countermeasures. Existing studies have largely focused on post hoc responses, primarily through deepfake detection methods. In contrast, this study proposes a preventive defense strategy—Proactive Deepfake Suppression (PDS)—to proactively counter deepfake voice synthesis. The proposed method disrupts speaker information at the audio file level and introduces adversarial perturbations to interfere with deepfake models. Performance was evaluated using subjective assessment metrics, namely NMOS and SMOS. The results demonstrate that the proposed method maintains above-average audio quality while exhibiting strong resistance to deepfake voice synthesis. These findings suggest that the proposed approach could contribute to reducing social threats by suppressing the malicious use of deepfake speech synthesis.
한국어
DNN의 등장으로 발전한 딥페이크 기법은 실제와 구별하기 어려운 음성을 생성한다. 이는 허위 사실 유포, 금융 사기, 피싱 등 다양한 사회적 위협을 초래하고 있으며, 이에 대한 대응이 갈수록 필요해지고 있다. 기존 연구들은 사후적 대응인 딥페이 크 탐지 방법을 제안하고 있다. 이에 본 연구에서는 딥페이크 음성 합성을 사전에 방어하는 예방적 대책으로 PDS 기법을 제 안한다. 본 기법은 오디오 파일 레벨에서 화자 정보를 교란하고 적대적 교란을 삽입하여 딥페이크 모델을 방해하는 것이다. 성능 평가는 주관적 평가 지표인 NMOS와 SMOS를 통해 수행하였으며, 그 결과 평균 이상의 오디오 품질을 유지하면서도 높 은 수준의 딥페이크 음성 합성 저항성을 보여준다. 본 연구 결과는 악의적인 목적으로 생성되는 딥페이크 음성 합성을 억제하 여 사회적 위협 감소에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
2.1 기존 방어 기법
2.2 딥페이크 음성 합성 기법
3. Proactive Deepfake Suppression
3.1 화자 특성 교란
3.2 오디오 신호에 적대적 공격 적용
4. 구현 및 실험 결과
4.1 PDS 품질 평가
4.2 딥페이크 생성에 대한 저항성 평가
5. 결론
참고문헌

키워드

Deepfake Speech Synthesis Speaker Embedding Adversarial Perturbation

저자

  • 이민혁 [ Min-Hyuk Lee | 상명대학교 정보보안공학과 ] 주저자
  • 김민주 [ Min-Ju Kim | 상명대학교 정보보안공학과 ] 공동저자
  • 심영우 [ Young-Woo Sim | 상명대학교 정보보안공학과 ] 공동저자
  • 이유민 [ You-Min Lee | 상명대학교 정보보안공학과 ] 공동저자
  • 박진성 [ Jin Sung Park | 상명대학교 정보보안공학과 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국융합보안학회 [Korea Information Assurance Society]
  • 설립연도
    2001
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    본 학회는 사이버테러 및 정보전에 관한 학문연구ㆍ기술 개발ㆍ기반 구축을 도모하고 국내ㆍ외 관계기관과 학술교류와 정보교환을 통하여 회원 상호간의 전문지식을 배양하고, 궁극적으로는 국가 중요 정보기반구조를 보호함을 그 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    융합보안논문지 [Jouranl of Information and Security]
  • 간기
    연5회
  • pISSN
    1598-7329
  • 수록기간
    2001~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 005 DDC 005

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