최근 수십 년 동안 딥러닝(DL)은 다양한 분야에서의 난제 해결을 위한 강력하고 지배적인 기법으로 부상해 왔다. 마찬가지로 디지털 이미지 포렌식 분야에서는 이미지에서 조작된 영역을 탐지하고 분류하기 위한 DL 기반 기법을 조사하는 방대한 문헌이 지속적으로 축적되고 있다. 이 논문은 이미지 위조 탐지를 위한 최신 DL 기반 방법에 대한 포괄적인 문헌 조사를 목적으로 한다. 가장 널리 알려진 두 유형의 위조 이미지인 카피-무브(copy-move) 이미지와 스플라이스(spliced) 이미지를 고려하였다. 최근 DL의 발전에 힘입어, DL 기반 접근법은 전통적인 비(非)DL 기반 접근법에 비해 훨씬 더 우수한 결과를 도출하였다. 조사된 기법들은 CNN, RCNN 또는 LSTM과 같은 다양한 효율적인 DL 방법을 개발하거나 결합함으로써, 조작 흔적을 탐지하도록 적응시키는 방식으로 제안되었다.

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