Liveness detection, 신분 위·변조 방지를 위한 최상의 기술

생체인증은 높은 보안성은 물론 편리성과 효율성으로 금융업, 핀테크, 정부 기관 등에서 본인인증을 위한 대안으로 많이 사용됩니다. 생체인식을 통해 개인 정보를 안전하게 관리하고, 위·변조를 통한 정보 도용 공격을 대응하기 위해서는 liveness detection이 매우 중요합니다. 오늘은 liveness detection 기술의 중요성에 대해 자세히 알아보겠습니다.

Liveness detection의 정의 및 분류

Liveness detection이란?
AI 기반 liveness detection은 사진, 동영상, 2D/3D 마스크 등 샘플로부터 실제 사람을 감지하는 기술을 의미합니다. 이 기술은 일반적으로 얼굴인식과 관련이 있습니다. 카메라를 통해 출력된 사진이나 동영상에서 얼굴을 인식하여 신원을 확인할 수 있기 때문입니다.

Liveness detection 종류
Liveness detection 기술은 active liveness detection, passive liveness detection으로 나누어지며, 주요 차이점은 사용자와의 상호 작용입니다.

• Active liveness detection
  Active liveness detection의 경우 사용자는 본인임을 증명하기 위해서 간단한 작업을 수행해야 합니다. 머리로 움직이거나, 눈을 깜박이는 등 사용자는 지시에 따른 특정 동작이 요구됩니다.

• Passive liveness detection.
  Passive liveness detection은 사용자의 참여를 필요하지 않습니다. 사용자는 자신이 테스트 되고 있다는 사실조차 모릅니다. 또한 사용자가 촬영한 사진의 조명, 그림자, 피부 질감 등을 고려하기 때문에 기술적인 면에서 더 난이도가 높습니다.
  최근에는 semi-passive liveness detection이라는 하이브리드 형태가 등장했습니다. 이 방법은 두 가지 liveness detection의 장점을 결합하여 사용자 경험에 영향을 주지 않으면서 높은 보안을 제공합니다. Semi-passive liveness detection도 감지 중에 사용자에게 몇 가지 동작을 요청하지만, 예를 들면 약간의 미소 등으로 active liveness detection과 비교하여 매우 간단한 동작입니다.

Active vs. passive vs. semi-passive face liveness detection

• Active face liveness detection

1. 사용자의 참여가 필요
2. 수행하는 데 시간 소요
3. 공공장소 등 특정 상황에서 이용 불편함
4. 사용자 참여로 인한 이탈률

• Passive face liveness detection

1. 사용자 상호 작용 불필요
2. 활성 검사가 백그라운드에서 실행되기 때문에 거의 즉각적
3. 사용자 참여가 없어 높은 완료율

• Semi-passive face liveness detection

1. Active 및 passive liveness detection 기술의 장점 조합
2. 간단한 대화식 확인 요청을 통해 사용자가 더 높은 보안 수준을 인식 가능

Face liveness detection이 위·변조 방지의 이상적인 방법인 이유

얼굴인식은 이상적인 생체인증 방법입니다. 카메라가 있는 대부분의 장치에 바로 적용할 수 있으며, 사용자에게 요구되는 행동은 셀카를 찍는 정도 수준으로 매우 간단합니다. 하지만 소셜 미디어 및 온라인 상에 이미 노출되어 있는 우리의 개인 사진이나 동영상을 활용한 위변조 공격을 완벽히 대응할 수 있어야 합니다. 따라서 face liveness detection은 편리성은 물론 정확성과 높은 보안성이 매우 중요합니다. 위변조 방지를 위해 face liveness detection을 만드는 다양한 기술이 있습니다.

• Challenge and response (요청과 반응)
  특정 동작 요청과 반응은 active face liveness 상호작용의 예입니다. 사용자는 요청에 따라 머리를 움직이거나 미소를 짓는 등의 간단한 작업을 진행해야 합니다. 작업을 통해 2D 사진 또는 비디오 재생을 인식하고 거를 수 있습니다.
  
• Depth and motion perception (깊이 및 동작 인식)
  2D 스푸핑 시도를 방지하기 위해 3D 얼굴인식은 사용자의 얼굴을 매핑하고 수신된 이미지의 다각도로 확인합니다. Face liveness detection은 AI얼굴 감지 알고리즘으로 포즈와 표정의 변화를 감지하고 이미지에서 노이즈(밝기 및 배경)를 제거합니다.
  *스푸핑 정의 : 네트워크, 웹사이트 등의 데이터를 위변조하여 사용자를 속이는 해킹 기법
  
• Algorithms and AI (알고리즘 및 AI)
  AI를 통해 입력된 생체인식 이미지를 사전 등록된 이미지와 비교하여, 안경이나 수염과 같은 사용자 얼굴의 특정 변화를 인식합니다.
  

• Multi-modality (다중 방식)
  얼굴, 음성, 홍채, 지문 등 2가지 이상의 생체인증 기술을 결합한 방식입니다. 한가지의 생체 인증을 위변조할 수 있지만 한 번에 두 가지 이상을 위변조하는 것은 거의 불가능합니다. 하지만 다중 방식은 앞서 언급한 방법들보다 더 복잡하여 편리성 면에서 아쉬움이 있습니다.

Face liveness detection을 위해 Alchera의 AIIR SDK를 사용하는 이유

Alchera는 얼굴 감지, 매칭 및 face liveness detection을 제공합니다. 알체라의 AI 기술을 지속적으로 학습하고 발전하기 때문에 최고의 보안 및 정확도를 보장합니다. 최신 스푸핑 기술을 모니터링하고 새로운 스푸핑 방법 관련 솔루션에 새로운 요구 사항을 반영합니다. AIIR SDK는 아래와 같은 기능을 제공합니다.

• KYC(Know Your Customer)
• 결제 사기 방지
• 사용자 작업 확인
• 생체인증
• 물리적 출입 보안

AIIR SDK를 사용해야 하는 이유

ALCHERA는 항상 솔루션의 최종 사용자를 고려합니다. 알체라의 솔루션이 매우 안전하고 정확하며 구현하기 쉬운 이유입니다.

• 정확도: AIIR SDK는 NIST 안면인식 벤더 테스트에서 1위를 차지하여 사람이 마스크를 착용해도 99.99%의 정확도를 보장합니다.
• 속도: AIIR SDK는 1/500,000초 미만의 1:1 매칭과 1초 미만의 1:N 매칭을 진행하여 사용자 여정을 빠르고 완벽하게 유지합니다.
• 손쉬운 구현: 유연성과 확장성은 알체라 솔루션의 또 다른 강점입니다. AIIR SDK는 전력이 낮은 기기에서도 높은 성능을 유지할 수 있는 멀티 플랫폼 개발 키트입니다.

비즈니스를 위한 가장 정확하고 안전한 얼굴인식 인증 및 face liveness detection 기술을 적용하려면 알체라에 문의하세요.