Copy-paste forgery, which is widely used in the field of audio forgery, is created by copying an audio part in the audio and pasting it in a different location in the same audio. While this type of forgery is quite easy to implement thanks to advanced audio software, post-processing operations applied to forged audio by attackers to hide traces of forgery make this forgery detection extremely difficult. For this purpose, a new post-processing-robust method for detecting audio copy-paste forgery using a key point-based approach on the high-resolution spectrogram image obtained from the audio is proposed. In the proposed method, firstly, a high-resolution spectrogram image is obtained from the audio file. Then, with the Akaze method, key points, and feature descriptors are extracted from the spectrogram image. Extracted features are matched with the g2NN algorithm. Audio copy-paste forgery is detected by tracing the key points on the spectrogram onto the audio. The results obtained show that the proposed method detects audio copy-paste forgery with very high accuracy when compared to the studies in the literature, even if post-processing operations are applied.
122E013
Ses sahteciliği alanında yaygın olarak kullanılan Kopyala-yapıştır sahteciliği, ses içerisindeki bir sesli kısmın kopyalanıp yine aynı ses içerisinde farklı bir konuma yapıştırılmasıyla oluşturulmaktadır. Gelişmiş ses yazılımları sayesinde bu tür bir sahteciliğin uygulanması oldukça kolay olmakla birlikte, saldırganlar tarafından sahtecilik izlerini gizlemek için sahte sese uygulanan son işlem operasyonları bu sahtecilik tespitini oldukça zor hale getirmektedir. Bu amaçla, sesten elde edilen yüksek çözünürlüklü spektrogram görüntüsü üzerinde anahtar nokta tabanlı bir yaklaşım kullanarak, ses kopyala-yapıştır sahteciliğini tespit eden son işlem operasyonlarına dayanıklı yeni bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntemde öncelikle ses dosyasından yüksek çözünürlüklü spektrogram görüntüsü elde edilir. Ardından, Akaze yöntemi ile spektrogram görüntüsünden anahtar noktalar ve özellik tanımlayıcıları çıkarılmaktadır. Çıkartılan özellikler g2NN algoritması ile eşleştirilmektedir. Spektrogram üzerindeki noktaların ses üzerine iz düşürülmesiyle de ses kopyala-yapıştır sahteciliği tespit edilmektedir. Elde edilen sonuçlar önerilen yöntemin son işlem operasyonları uygulansa dahi literatürdeki çalışmalarla kıyaslandığında çok yüksek doğrulukla ses kopyala-yapıştır sahteciliği tespitini yaptığını göstermektedir.
TÜBİTAK
122E013
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Computer Forensics |
Journal Section | Computer Engineering |
Authors | |
Project Number | 122E013 |
Publication Date | December 3, 2023 |
Submission Date | July 23, 2023 |
Published in Issue | Year 2023Volume: 26 Issue: 4 |