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오늘날 누구나 디지털 정보를 용이하게 활용할 수 있게 됨에 따라 디지털 증거의 채택이 증가되고 있다. 하지 만 다양한 음성 파일 편집 도구를 보급과 함께 정교한 편집 과정을 거친 음성 녹음 파일의 경우 위변조 진위 여부를 판 단하는 것은 사실상 불가능하다. 본 연구는 음성 녹음 파일에 삽입, 삭제, 연결 및 합성 편집 기술을 활용해 원본 파 일과 구별하기 어려운 위변조가 가능함을 증명하고자 한다. 본 연구는 위변조 된 음성 파일을 원본과 동일한 확장자 로 인코딩하는 작업을 통해 위변조 검출의 어려움을 제시한다. 또한 특징점이 발생한 실험에 한 하여 추가적으로 천 이대역의 삭제 및 2차 인코딩 작업을 수행할 경우 위변조 검출은 불가능함을 나타냈다. 이를 통해 본 연구는 음성 녹 음 파일을 디지털 증거로 채택하기 위한 더 엄격한 증거능력 판단 기준 수립에 공헌할 것으로 기대된다.

As digital information is readily available to everyone today, the adoption of digital evidence is increasing. However, it is virtually impossible to determine the authenticity of forgery in the case of a voice recording file that has gone through a sophisticated editing process along with the spread of various voice file editing tools. This study aims to prove that forgery, which is difficult to distinguish from the original file, is possible by using insertion, deletion, linking, and synthetic editing technologies in voice recording files. This study presents the difficulty of detecting forgery by encoding a forged voice file with the same extension as the original. In addition, it was shown that forgery detection is impossible if additional transition band deletion and secondary encoding are performed only for experiments in which features occurred. Through this, this study is expected to contribute to the establishment of more stringent evidence admissibility criteria for adopting voice recording files as digital evidence.

최근 음성녹음 파일도 법정 증거로 제출되는 수가 늘어남에 따라 위변조를 주장하는 사례도 증가하고 있다. 객 관적 근거인 음성녹음 파일 구조 및 메타데이터를 완벽하게 위변조 할 경우에는 정교한 음성녹음 파일의 위변조 검 출은 사실상 불가능하다. 위변조된 음성녹음 파일을 가지고 수행된 파일 구조 및 메타데이터 분석이 법정에서 거부되 는 것은 쉽지 않다. 본 연구는 음성녹음 파일 구조 및 메타데이터의 위변조가 손쉽게 가능하다는 것을 증명하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구에서는 음성녹음 파일의 편집 방법의 유형화를 기반으로 정교한 편집이 가능한 ‘혼 합붙여넣기’ 기능을 적용할 경우 위변조 검출의 불가능함을 소개했다. 더욱이 실험을 통해 파일 구조 및 메타데이터 의 위변조가 가능하다는 것을 증명했다. 따라서 음성녹음 파일이 디지털 증거로 채택됨에 있어서 더 엄격한 증거능력 판단 기준이 필요하다. 본 연구는 법관이 디지털 증거를 채택함에 무결성의 기준에 공헌할 뿐만 아니라 향후 개발될 것으로 예상되는 녹음파일 위변조 검출 인공지능을 위한 데이터셋 구축 방법에 공헌할 것이다.

Recently, as the number of voice recording files submitted as court evidence increases, the number of cases claiming forgery is also increasing. If the audio recording file structure and metadata, which are objective grounds, are completely forged, it is actually impossible to detect forgery of the sophisticated audio recording file. It is extremely rare for the court to reject the file structure and metadata analysis performed with the forged audio recording file. The purpose of this study is to prove that forgery of voice recording file structure and metadata is easily possible. To this end, in this study, it was introduced that forgery detection is impossible when the 'mixed paste' function, which enables sophisticated editing based on the typification of the editing method of voice recording files, is applied. Moreover, it has been proven through experiments that forgery of file structure and metadata is possible. Therefore, a stricter standard for judging the admissibility of evidence is required when the audio recording file is adopted as digital evidence. This study will not only contribute to the standard of integrity in the adoption of digital evidence by judges, but will also contribute to the method of constructing a dataset for artificial intelligence in detecting forgery of recorded files that is expected to be developed in the future.