Ses ve videoların kayıt zamanının ENF tabanlı doğrulanmasında gelişmiş teknikler

Teknolojinin gelişmesiyle birlikte; akıllı sistemler, insan hayatına hızlı bir giriş yapmış olup, bu sistemler vasıtasıyla milyonlarca veri sürekli olarak etrafımızda dolaşmaktadır. Bu veriler, çeşitli dijital araçlar yardımıyla manipüle edilebilmektedir. Dahası, yapay zekâ ile gerçekte var olmayan veriler dahi üretilebilmektedir. Medya dosyaları veya meta verileri üzerinde yapılan manipülasyonları açığa çıkarmak için son zamanlarda yaygın olarak kullanılan adli analiz yöntemlerinden biri, elektrik şebeke frekansı (Electrik Network Frequency (ENF)) tabanlı yaklaşımdır. Medya dosyalarının (ses veya video) kayıt zamanı tespiti, bütünlük kontrolü ve coğrafi konum analizi, ENF tabanlı adli analiz ile yapılabilen uygulamalar arasındadır. ENF, elektrik dağıtım şebekesinde üretilen elektrik geriliminin frekansıdır. ENF'in zamana bağlı değişimleri (ENF sinyali) belli koşullarda sayısal medya dosyalarına entegre olur. ENF sinyali kestirimi, sıfır geçişi (zero-crossing (ZC)), çoklu sinyal sınıflandırması (multiple sıgnal classification (MUSIC)), rotasyonel değişmez teknikler yoluyla sinyal parametrelerinin tahmini (estimation of signal parameters via rotational invariant techniques (ESPRIT)), kısa zamanlı Fourier dönüşümü (Short-Time Fourier Transfor (STFT)) gibi zaman veya frekans temelli yöntemler ile sağlanabilmektedir. Frekans temelli bir yöntem olan STFT, bu yöntemler arasında en yaygın olarak kullanılanlardandır. STFT tabanlı yöntemde, ENF sinyalinin doğruluğuna ve buna bağlı olarak da ENF tabanlı adli analizin performansına pozitif veya negatif yönde etki eden faktörler bulunmaktadır. Bu faktörler arasında yer alan STFT parametrelerinin seçimi büyük önem taşımaktadır. Bu tezde; ilk olarak, dosya uzunluğuna bağlı olarak farklı STFT parametreleri seçiminin kayıt zamanı tespiti uygulamasında performansa ne derece etki ettiği analiz edilmiştir. Bu analizlerden elde edilen bulgular sonucunda, ENF tabanlı adli analiz performansını iyileştiren STFT parametreleri belirlenmiştir. İkinci olarak, farklı Auto-Regressive model (Özbağlanımlı Model – AR(q)) parametrelerine göre, ENF sinyallerinden beyaz gürültü sinyalleri elde edilerek, bu sinyaller vasıtasıyla kayıt zamanı tespitinde benzer analizler yapılmıştır. Son olarak; analiz edilecek medya dosyasının ilk ve son kısımları için, geleneksel STFT tabanlı ENF sinyali kestirimi yöntemi ile hesaplanması mümkün olmayan ENF örneklerini hesaplayabilen gelişmiş bir STFT tabanlı ENF kestirimi yöntemi önerilmiştir.