생성 확산 모델의 급증으로 인해 실제 시각 콘텐츠와 합성 이미지를 구별하는 것이 어려워지고 있습니다. 본 논문은 이미지 재구성 역학을 활용하는 확산 기반 포렌식 프레임워크를 소개합니다. 다양한 노이즈 강도에서 재구성 메트릭(LPIPS, SSIM, PSNR)의 변화를 분석하여 실제 이미지와 합성 이미지를 구별하는 해석 가능한 매니폴드 기반 특징을 추출합니다. 4,000개의 이미지를 사용한 실험에서 교차 검증 하에 0.993 AUROC를 달성했으며, 압축 및 노이즈와 같은 일반적인 왜곡에 강건함을 보였습니다.
