YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ SPEKTROGRAM GÖRÜNTÜLERİNDEN AKAZE YÖNTEMİ İLE SES SAHTECİLİĞİ TESPİTİ

Beste Üstübioğlu; Gul Tahaoglu

doi:10.17780/ksujes.1331543

EN TR

AUDIO FORGERY DETECTION FROM HIGH-RESOLUTION SPECTROGRAM WITH AKAZE METHOD

Abstract

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.

Keywords

YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ SPEKTROGRAM GÖRÜNTÜLERİNDEN AKAZE YÖNTEMİ İLE SES SAHTECİLİĞİ TESPİTİ

Öz

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.

Anahtar Kelimeler

Destekleyen Kurum

TÜBİTAK

Proje Numarası

122E013

Kaynakça

Alcantarilla, P. F., Bartoli, A., & Davison, A. J. (2012). KAZE features. In Computer Vision–ECCV 2012: 12th European Conference on Computer Vision, Florence, Italy, October 7-13, 2012, Proceedings, Part VI 12 (pp. 214-227). Springer Berlin Heidelberg.
Alcantarilla, P. F., Nuevo, J., & Bartoli, A. (2013). Fast explicit diffusion for accelerated features in nonlinear scale spaces british machine vision conference (BMVC).
Amerini, I., Ballan, L., Caldelli, R., Del Bimbo, A., & Serra, G. (2011). A sift-based forensic method for copy–move attack detection and transformation recovery. IEEE transactions on information forensics and security, 6(3), 1099-1110 DOI:10.1109/TIFS.2011.2129512
BURUCU, E. (2023). Adli Bilimlerde Ses Kayıtları Üzerinde Manipülasyon İncelemesi. Hacettepe Üniversitesi Edebiyat Fakültesi Dergisi, 40(1) DOI:10.32600/huefd.1106795
Fischler, M. A., & Bolles, R. C. (1981). Random sample consensus: a paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography. Communications of the ACM, 24(6), 381-395 DOI:10.1145/358669.358692
Huang, X., Liu, Z., Lu, W., Liu, H., & Xiang, S. (2020). Fast and effective copy-move detection of digital audio based on auto segment. In Digital forensics and forensic Investigations: Breakthroughs in Research and Practice (pp. 127-142). IGI Global DOI:10.4018/IJDCF.2019040104
Imran, M., Ali, Z., Bakhsh, S. T., & Akram, S. (2017). Blind detection of copy-move forgery in digital audio forensics. IEEE Access, 5, 12843-12855 DOI:10.1109/ACCESS.2017.2717842
Nam, J., Mysore, G. J., Ganseman, J., Lee, K., & Abel, J. S. (2010). A super-resolution spectrogram using coupled PLCA. In Eleventh Annual Conference of the International Speech Communication Association.

Ustubioglu, B., Küçükuğurlu, B., & Ulutas, G. (2022). Robust copy-move detection in digital audio forensics based on pitch and modified discrete cosine transform. Multimedia Tools and Applications, 81(19), 27149-27185 DOI:10.1007/s11042-022-13035-3.
Ustubioglu, B., Tahaoglu, G., & Ulutas, G. (2023). Detection of audio copy-move-forgery with novel feature matching on Mel spectrogram. Expert Systems with Applications, 213, 118963 DOI:10.1016/j.eswa.2022.118963.
Wang, F., Li, C., & Tian, L. (2017, October). An algorithm of detecting audio copy-move forgery based on DCT and SVD. In 2017 IEEE 17th International Conference on Communication Technology (ICCT) (pp. 1652-1657). IEEE.
Xiao, J. N., Jia, Y. Z., Fu, E. D., Huang, Z., Li, Y., & Shi, S. P. (2014). Audio authenticity: Duplicated audio segment detection in waveform audio file. Journal of Shanghai Jiaotong University (Science), 19, 392-397 DOI:10.1007/s12204-014-1515-5.
Xie, Z., Lu, W., Liu, X., Xue, Y., & Yeung, Y. (2018). Copy-move detection of digital audio based on multi-feature decision. Journal of information security and applications, 43, 37-46 DOI:10.1016/j.jisa.2018.10.003
Yan, Q., Yang, R., & Huang, J. (2015, April). Copy-move detection of audio recording with pitch similarity. In 2015 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) (pp. 1782-1786). IEEE.
Yan, Q., Yang, R., & Huang, J. (2019). Robust copy–move detection of speech recording using similarities of pitch and formant. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 14(9), 2331-2341 DOI:10.1109/TIFS.2019.2895965

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Adli Bilişim

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Beste Üstübioğlu ^*
0000-0001-7451-0634
Türkiye

Gul Tahaoglu
0000-0002-8828-5674
Türkiye

Yayımlanma Tarihi

3 Aralık 2023

Gönderilme Tarihi

23 Temmuz 2023

Kabul Tarihi

28 Eylül 2023

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2023 Cilt: 26 Sayı: 4

DOI

https://doi.org/10.17780/ksujes.1331543

IZ

https://izlik.org/JA76XX45ZT

Kaynak Göster

RIS / Bibtex

APA

Üstübioğlu, B., & Tahaoglu, G. (2023). YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ SPEKTROGRAM GÖRÜNTÜLERİNDEN AKAZE YÖNTEMİ İLE SES SAHTECİLİĞİ TESPİTİ. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 26(4), 961-972. https://doi.org/10.17780/ksujes.1331543

Cited By

Detecting Audio Copy-Move Forgeries on Mel Spectrograms via Hybrid Keypoint Features

Applied Sciences

https://doi.org/10.3390/app152111845