기술 정보 유출 수단은 해킹이나, 외부인에 의한 유출, 관계자 매수 등의 방법이 사용되었다. 하지만, 스마트폰의 사용이 보편화됨에 따라 스마트폰의 카메라 등 사진 자료로 유출되는 건수 역시 11.4%에 이른다.
방화벽, 침입차단시스템 등 시스템으로 구현된 다수의 보안 제품들은 정보 유출을 차단하기 위해 알려진 패턴을 활용하거나 망 자체를 분리하는 등의 방법으로 외부로부터의 침입을 차단하고 있으나, 실질적으로 내부 인력에 의한 유출에 대하여는 효과적으로 대응이 어렵다.
본 논문에서는 기존 방법들의 문제점들을 보완하면서, 불법 사진 촬영으로 자료가 유출되는 문제 해결을 위해 합성곱 신경망(convolutional neural network) 기반의 불법 사진 촬영 판별 방법을 제안한다.
총 200장의 스마트폰이 있는 사진과 스마트폰이 없는 사진을 학습데이터로 이용하여, 불법 사진 촬영 검출 성능을 조사한다.
데이터 증강을 이용하여 학습데이터를 생성하였다. 실험에서는 97.5%의 분류 성능을 얻어, 제안 방법의 우수성을 검증하였다.