iBeta의 PAD(Presentation Attack Detection)란?

iBeta는 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 인증을 받은 독립 테스트 기관으로, 국제 표준에 맞춰 각종 소프트웨어의 성능을 검증하고 있습니다. 1999년 설립 초기에 iBeta는 웹 애플리케이션을 위한 소프트웨어 테스트 서비스를 중점적으로 제공했습니다. 시간이 지나면서, 모바일 앱, 데스크톱 소프트웨어, 임베디드 시스템 및 기타 소프트웨어 등으로 분야를 확대했습니다.

iBeta는 지문인식, 얼굴인식 또는 홍채 스캐닝과 같은 기술의 정확성과 신뢰성을 평가하는 생체인증 테스트에 특화되어 있습니다. 특히, 실생활에서 정확하고 일관되게 작동하는지를 중점적으로 평가하며 산업 전영역에서 생체인식 기술은 편리성과 보안성을 강화하고 있습니다. 해당 기술에 대한 중요도가 높아지면서, 효과적으로 평가하고 인증하기 위한 성능 테스트 및 인증 서비스에 대한 요구 또한 증가하고 있습니다. 

iBeta 생체인증 테스트는 공격 탐지 성능을 평가하는 PAD(Presentation Attack Detection) 표준에 대한 결과를 검증하고, 실생활에서 일어날 수 있는 얼굴 위변조 공격에 대응하는 기술력을 평가하고 있습니다. PAD는 얼굴인식 시스템의 취약성을 파악하고 부정 인식 감지 및 거부 기능을 평가하는 것으로, 통과 시 국제표준기준인 ISO 인증을 획득할 수 있습니다. 이는 전 세계 얼굴인식 기업들의 위변조 방지 기술력을 객관적으로 입증할 수 있는 유일한 방법입니다.

iBeta PAD 테스트: 카메라 유형별 차이점

얼굴 위변조 탐지 성능을 테스트를 위해서는 카메라가 필수적인 장비입니다. 카메라의 종류에 따라 같은 인증 획득할 수 있는 같은 PAD 테스트라도 난이도는 매우 다를 수 있습니다. 카메라가 얼굴 정보를 어떤 방식으로 출력하며, 그 범위가 어떻게 되는지에 따라 얼굴인식 기술의 구현 방식과 난이도 차이를 야기합니다.

• IR(적외선) 카메라

IR 카메라는 사람의 얼굴에서 발생하는 열 패턴을 감지하기 위해 특별히 설계된 카메라입니다. 이 카메라는 열 이미지를 캡처하여 얼굴의 열 패턴을 분석하고 인식하는 데 사용됩니다. 이러한 IR 카메라는 조명에 따른 영향을 상대적으로 적게 받는 특성을 가지고 있어, 어두운 환경에서도 얼굴을 빠르고 정확하게 감지할 수 있으며, 위변조 판별도 가능합니다. 하지만 일상에서 널리 활용되는 디지털 기기 적용에는 한계가 있어 범용성면에서는 떨어지는 단점이 있습니다.

• 3D Depth 카메라

3D Depth 카메라는 얼굴의 깊이 정보를 캡처하여 패턴을 분석합니다. Depth 센서를 사용하여 얼굴의 거리와 공간 구조를 정확하게 파악할 수 있습니다. 이를 통해 3차원 모델을 생성하여 얼굴의 형태, 윤곽, 입, 눈, 코 등의 세부 특징을 정확하게 분석하고 인식할 수 있습니다. 또한, 이 카메라는 조명의 영향을 크게 받지 않기 때문에 어두운 환경에서도 얼굴의 깊이와 특징을 정확하게 인식할 수 있습니다. 이러한 특징은 2D 이미지나 시료를 활용한 얼굴 위조 행위를 감지하는 데 용이합니다. 

• RGB 카메라

RGB 카메라는 스마트폰, CCTV, 디지털 카메라 등 다양한 전자기기에서 널리 활용되는 카메라입니다. 이 카메라는 색상 정보를 이용하여 고해상도로 얼굴 이미지를 캡처하고 분석하여 인식하는 데 사용됩니다. IR 카메라나 3D Depth 카메라와 달리 RGB 카메라는 조명의 영향을 많이 받기 때문에 매우 어둡거나 밝은 조명 환경에 따라 적절한 보정과 알고리즘 개선이 필요합니다.

RGB 카메라는 얼굴의 형태를 구분하기 어렵고, 영상의 공간 깊이 정보를 얻는 데도 제한이 있기 때문에 얼굴 위조판별의 난이도가 매우 높습니다. 그러나 RGB 카메라는 우리 일상에서 흔히 사용되는 카메라로 많이 보급되어 있어 활용도가 높다는 매우 큰 장점이 있습니다. 때문에 RGB 카메라를 활용한 얼굴 위변조 탐지 성능 입증할 수 있다면 기술의 성능 및 범용성을 한 번에 보장할 수 있습니다. 

iBeta PAD 테스트, 사용자 참여 방식에 따른 차이점

IBeta의 PAD 테스트에서 Active와 Passive 방식을 사용하여 다양한 시나리오와 조건에서 시스템의 성능을 평가합니다. 방식은 크게 사용자의 참여 여부에 따라 Active와 Passive 두 가지로 구분됩니다.

Active 방식은 사용자와 상호작용을 통한 인증 방식으로, 특정한 동작 또는 명령을 사용하여 얼굴을 인식하게 됩니다. 사용자에게 미소, 눈썹 움직임, 눈 깜박임 등을 요구하게 되고, 이를 실행할 경우 얼굴인식 시스템이 인식할 수 있습니다. 사용자의 의도적인 참여를 요구하며, 특정 동작 또는 명령을 수행하는 동안의 성능을 평가합니다.

Passive 얼굴인식 테스트 방식은 사용자의 적극적인 참여 없이 얼굴인식 시스템이 얼굴을 자동으로 인식하는 방식입니다. 사용자가 특별한 동작이나 명령을 수행할 필요 없이, 자연스럽게 얼굴을 비추거나 카메라에 의해 촬영되는 얼굴 이미지를 통해 진행됩니다. 이 방식은 실제 응용 환경에서의 성능을 평가하며, 일상적인 상황에서의 인식 능력을 검증합니다.

알체라, 국내 최초 Passive 방식 ISO 인증

알체라는 작년 국내 최초로 Passive 방식으로 PAD 테스트를 통과하며 국제표준기준인 ISO 30107-3 인증을 획득했습니다. 이는 사용자에 특정 행동을 요구하지 않고 인지하지 못하는 단시간 내 위변조 여부를 판별할 수 있는 방식으로, 알체라 얼굴인식 AI 기술의 높은 기술력은 물론 사용자 편리성까지 입증할 수 있었습니다.

국제표준기준에 준하는 알체라의 얼굴인식 AI 기술은 국내 제1금융권 또는 토스, 현대해상 등 다양한 기업의 비대면 금융 서비스에 적용되어 있습니다. 신분증 이미지와 사용자의 얼굴을 실시간으로 비교는 비대면 본인인증 AI 솔루션으로 보안을 강화하고 안전한 금융 생태계 구축에 기여하고 있습니다.

다음 ‘얼굴 위변조 탐지 성능 인증, iBeta PAD 테스트 이해하기 Part 2.’편에서는 알체라의 iBeta PAD 테스트 도전기와 함께 금융 및 다양한 분야에서 강조되고 있는 ‘위변조 판별 기술’에 대한 더 자세히 알아보도록 하겠습니다. 

연계 콘텐츠: 
얼굴인식 AI를 활용한 금융권 솔루션 - 비대면 본인확인
얼굴인식 AI를 활용한 금융권 솔루션 - 내부통제