카메라 센서마다 픽셀의 빛 감도가 조금씩 다른 지문이 남아 사진으로 촬영한 기기를 식별할 수 있다. 블라디슬라프 하몰리아(Vladyslav Hamolia)의 분석에서는 iPhone 5s부터 14 Pro까지 한 장의 사진으로 같은 모델 15대 중 촬영 기기를 52~84%의 경우 가장 먼저 찾았지만, iPhone 16부터는 애플의 이미지 처리 과정에서 기기들이 공유하는 무늬가 더해져 추가 분석이 필요했다.
이 방법은 사진에서 노이즈를 추출하고, 한 기기에서 찍은 여러 사진의 노이즈를 평균 내 센서 지문을 만든 뒤, 새 사진의 노이즈와 대조한다. 사진 메타데이터는 사용하지 않는다. 분석에 쓴 실험에서는 기기당 사진 5장으로 지문을 만들고, 15대 중 어느 기기에서 새 사진이 나왔는지 비교했다. iPhone 15 계열은 한 장으로 43~49%의 성공률을 보였고, iPhone 16 이후 모델은 중앙값이 39%였다. iPhone 17은 9%였다.
하몰리아는 iPhone 16 이후 모델에서 서로 다른 기기의 사진끼리도 공통 무늬가 강하게 일치하는 현상을 확인했다. 두 대의 iPhone 16 Pro Max로 촬영한 RAW 사진과 애플 처리 과정을 거치지 않은 HEIC 사진에서는 기기 간 일치가 나타나지 않았지만, 애플 카메라 앱의 HEIC 사진에서는 공통 무늬가 확인됐다. 그는 이를 애플의 이미지 처리 과정이 더한 무늬로 해석했다. 다만 애플은 이 무늬를 문서화하지 않았고, 분석은 두 대의 같은 모델 기기와 공개된 iRAW 데이터에 근거한다.
iPhone 16 이후 모델에서는 공통 무늬를 여러 사진에서 추정해 제거한 뒤 비교하는 추가 단계가 필요했다. 이 방법은 해당 세대 9개 모델에서 사진 5장으로 55~97%의 성공률을 보였고, 중앙값은 77%였다. 이 수치는 Flickr에 올라온 사진의 복사본을 사용한 결과다.
사진 상태도 결과에 영향을 준다. 어두운 사진은 센서 무늬가 약하고, 강한 JPEG 압축은 미세한 노이즈를 없앤다. 사진을 줄이는 것만으로는 손실이 크지 않았지만, 메신저 방식으로 축소·압축한 복사본에서는 성공률이 낮아졌다. 연구는 Flickr, Wikimedia Commons, LAION-Mobile에서 모은 편집되지 않은 원본 사진 14,891장을 사용했다. 기기는 사진가 계정으로 정의했으며, 일부 계정이 여러 기기를 쓰거나 여러 계정이 한 기기를 공유할 수 있다는 한계도 있다. 모델별 차이는 사진 크기·기기 연식·사진 출처와 함께 달라져 원인으로 단정할 수 없다.
브라우저에서 사진을 넣어 노이즈와 평균 지문을 확인하는 도구도 제공한다. 사진은 브라우저 안에서 처리되며 업로드되거나 저장되지 않는다. 실험용 필터와 도구의 간단한 필터는 서로 다르다. 분석 코드와 방법은 GitHub 저장소에서 볼 수 있고, 관련 연구 자료로는 arXiv 논문이 소개됐다.
댓글 (0)
로그인하면 이 기사에 내 생각을 남길 수 있어요