Ses dosyalarında pasif doğrulama yöntemlerine dayalı kopyala yapıştır sahteciliği tespiti
Detection of copy move forgeries in audio recordings using passive verification techniques
Yazar: ALİ HATİPOĞLU
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ BESTE ÜSTÜBİOĞLU
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Günümüzde ses dosyalarına yönelik saldırılar, özellikle düzenleme araçlarının sayısındaki artış ve kullanımlarındaki kolaylık sayesinde kötü niyetli kullanıcılar tarafından oldukça fazla yapılabilir hale gelmiştir. Bu tür ses dosyalarının günümüzde her türlü ortamda gerek adli ortamlarda delil olarak gerekse de sosyal medyada görünürlük anlamında kullanılabileceği göz önünde bulundurulduğunda, doğruluklarının ispatlanabilmesi büyük önem arz etmektedir. Sayısal ses doğruluğunu tespit etmek amacıyla literatürde birçok ses doğrulama yöntemi önerilmiştir. Genel olarak bu yöntemler aktif ve pasif doğrulama yöntemleri olmak üzere iki ana kategoride değerlendirilmektedir. Pasif yöntemlerde, sesin doğrulanması işleminde sesten elde edilen istatistiksel özellikler kullanılarak ses doğrulaması gerçekleştirilmekte ve aktif yöntemlerde olduğu gibi ses haricinde herhangi bir ek bilgiye ihtiyaç duyulmamaktadır. Tez kapsamında geliştirilen pasif doğrulama yöntemlerine dayalı bu çalışma ile ses dosyalarındaki kopyala yapıştır sahteciliklerinin tespit edilmesi amaçlanmıştır. Girişten alınan ses dosyası önerilen sesli aktivite tespit yöntemi ile segmentlere ayrıştırılmıştır. Elde edilen segmentlerden PLP, Rasta-PLP, MFCC ve Spectral yöntemleri kullanılarak özellik çıkarımı gerçekleştirilmiştir. Çıkarılan özellikler arasında benzerlik hesaplamasında Korelasyon, Öklit uzaklığı ve DTW' den yararlanılmıştır. Önerilen sahtecilik lokalizasyon algoritmasıyla da şüpheli ses dosyasındaki sahte segmentler işaretlenmiştir. TIMIT ve Arabic Speech Corpus veri setlerinden üretilen iki ayrı sahtecilik veri tabanı üzerinde yapılan deneysel sonuçlar yöntemin, literatürdeki yapılan çalışmalara göre oldukça yüksek olduğunu göstermektedir. Ayrıca önerilen yöntem performansı sahtecilik veri tabanlarında atak uygulanmış seslerle de test edilmiştir. Elde edilen sonuçlar önerilen yöntemin sahtecilik izlerini kapatmak adına saldırganlar tarafından uygulanan ataklara karşı da oldukça dayanıklı olduğunu göstermiştir.

Abstract:
With the increasing number and ease of use of editing tools, attacks on audio files have become quite common, especially by malicious users. Considering that such audio files can be used in various environments today, both as evidence in forensic environments and for visibility on social media, proving their authenticity is of great importance. Many audio verification methods have been proposed in the literature to determine digital audio authenticity. In general, these methods are evaluated in two main categories: active and passive verification methods. In passive methods, audio verification is performed using statistical features extracted from the audio, and no additional information is required as in active methods. This study, based on passive verification methods developed within the scope of the thesis, aims to detect copy-paste forgeries in audio files. The audio file taken from the input is segmented using the proposed speech activity detection method. Feature extraction was performed from the obtained segments using PLP, Rasta-PLP, MFCC, and Spectral methods. Correlation, Euclidean distance, and DTW were used in the similarity calculation between the extracted features. The proposed forgery localization algorithm also marked the forged segments in the suspicious audio file. Experimental results obtained on two separate forgery databases produced from the TIMIT and Arabic Speech Corpus datasets show that the method is quite high compared to the studies in the literature. In addition, the performance of the proposed method was also tested with audio files attacked in the forgery databases. The results obtained show that the proposed method is quite robust against attacks applied by attackers to cover up forgery traces.