AI와 오디오 포렌식

AI 오디오 진실 검증의 기술
인공지능이 ‘소리의 진실’을 과학적으로 판별하는 방법을 탐구한다. 스마트폰 녹음이 증거가 되는 현실에서, AI는 딥페이크 음성과 정교한 편집으로 허위와 사실의 경계를 흐리고 있다. 가짜 음성은 금융 사기와 선거 조작까지 현실의 신뢰를 무너뜨리며, 청각 증거의 신빙성을 위협한다. 이 책은 이러한 혼란 속에서 오디오 포렌식의 새로운 기준을 세우기 위해 AI 기반 탐지 기술을 구축했다.
메타데이터 분석, 파형 감지, 노이즈 패턴 추적 등 전통 기법의 한계를 넘어, AI 모델은 미세한 음향적 흔적을 포착해 위변조를 판별한다. 이 책은 오디오 조작 탐지의 원리, 데이터세트 구축, AI 모델 구현, 법적·윤리적 기준까지 아우르며 ‘진실 검증의 과학’을 제시한다. AI가 조작을 가능케 한 도구라면, 진실을 증명하는 도구 또한 AI여야 한다는 통찰을 남긴다.

인공지능으로 음성 위변조를 감지하고 진실을 밝혀내는 과학을 다룬다. 조작된 소리를 가려내는 기술이 신뢰 사회의 새로운 기반이 된다. AI총서. aiseries.oopy.io에서 필요한 인공지능 지식을 찾을 수 있다.

박재완
숭실대학교 IT대학 글로벌미디어학부 교수다. Harvard University에서 Design & Technology 전공으로 박사학위를 받았으며, 제일기획과 KT에서 실무 경력을 쌓았다. 또한 스위스 연방 로잔공과대학교(EPFL)에서 연구 활동을 수행한 경험이 있다. 국내외 저널에 50여 편의 논문을 게재하였으며, 특허와 디자인을 포함한 20여 건의 지적재산권을 보유하고 있다. 연구 성과를 인정받아 서울시 산학연 우수과제 선정(중소기업청장 표창), Digital Design Prize(Harvard University) 등 다수의 상을 수상하였다. 현재 숭실대학교에서 AI Design Lab을 운영하며, 디자인과 IT 기술의 융합을 주제로 학제 간 연구를 활발히 진행하고 있다. 주요 연구 관심 분야는 인공지능(AI), 사용자 경험 및 인터페이스(UX/UI), 디지털 포렌식(Digital Forensics), 로보틱스(Robotics) 등이다.

AI 시대, 진실의 소리를 듣다

01 오디오 파일의 위변조 가능성
02 디지털 오디오 포맷, 파일 구조, 메타데이터의 이해
03 디지털 오디오 위변조 탐지를 위한 전통 기술
04 디지털 오디오 위변조 유형과 검출 절차
05 AI 기반 오디오 위변조 탐지 기술
06 오디오 포렌식을 위한 데이터세트 구축과 처리
07 오디오 포렌식을 위한 AI 모델
08 법정 증거로서의 오디오 파일과 AI의 역할
09 AI 오디오 포렌식 기술의 한계와 윤리적 이슈
10 AI 오디오 포렌식의 미래

생성의 모든 과정을 담고 있는 디지털 기록물이다. 파일 자체에는 생성 시간이나 방식 같은 정보가 남는다. 하지만 이러한 편집 과정과 저장된 정보는 포렌식 전문가들에게는 위변조 흔적을 찾는 중요한 단서가 되기도 한다. 예를 들어 서로 다른 시점의 녹음을 이어 붙이면 배경 소음이 미세하게 달라지고, 과도하게 음량을 키우다 보면 파형의 꼭대기나 밑부분이 잘려나가는 클리핑(clipping) 현상이 발생하기도 한다. 또한 다시 인코딩하면 재압축 과정에서 규칙적인 잡음 패턴이 나타나기도 한다.
－01_“오디오 파일의 위변조 가능성” 중에서

우리의 귀는 소리의 내용을 듣지만, 전문가는 소리의 모양을 본다. 그러기 위해서는 들리지 않는 디지털 오디오 파일을 시각화해야 한다. 즉, 눈에 보이지 않는 소리를 그래프나 지도처럼 만들어 분석하는 과정을 음향 신호 분석이라고 한다. 음향 신호 분석은 주로 세 가지 방식인 파형(waveform), 스펙트럼(spectrum), 스펙트로그램(spectrogram)의 형태를 이용한다. 이러한 분석은 편집 구간에서 나타나는 불연속성, 이상치(outlier, 전체 데이터 패턴이나 분포에서 크게 벗어난 값), 노이즈 패턴 변화를 관찰하는 데 목적이 있다.
－03_“디지털 오디오 위변조 탐지를 위한 전통 기술” 중에서

오디오 편집 데이터세트의 부재에 의해 오디오 편집 탐지는 여전히 전문가의 영역으로 남아 있다. 오디오 위변조가 정교해지면서 위변조 탐지는 위변조범이 남긴 사소한 실수를 찾는 것처럼 변해가고 있다. 더욱이 포토샵처럼 AI를 이용한 오디오 편집 기능이 소프트웨어에 추가된다면 편집의 흔적은 더욱 숨겨질 것이다. 오디오 편집 탐지를 위한 AI 모델의 개발을 위해 기존의 경계 영역 탐지를 넘는 새로운 특징 추출 및 알고리즘 개발을 기반으로 한 이에 적합한 데이터세트 구축이 필요하다.
－06_“오디오 포렌식을 위한 데이터세트 구축과 처리” 중에서

오디오 포렌식 기술이 왜 필요한지를 가장 극명하게 보여 주는 것이 바로 딥페이크 음성 기술의 악용 사례다. 이는 사회적 혼란과 실질적인 피해를 야기하는 현실의 위협으로 자리 잡고 있다. AI 음성 합성 기술의 급격한 발전으로 보이스피싱은 더 교묘해지고 있다. 딥페이크 음성을 활용하여 자녀나 가족, 지인의 목소리를 똑같이 복제하여 돈을 요구하는 보이스피싱은 이미 현실화되어 큰 피해를 낳고 있다. 2024년 보이스피싱 피해액은 8545억 원으로 1년 새 두 배로 증가했으며, 올해는 지난해 동기 대비 99% 증가했다.
－09_“AI 오디오 포렌식 기술의 한계와 윤리적 이슈” 중에서