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생체정보는 높은 신뢰성과 편의성을 제공하는 차세대 정보보안 기술로 주목받고 있습니다. 정밀 생체센서 기술의 발달과 빅데이터와 AI의 등장으로 생체인식 정확도가 증가함에 따라 다양한 유형의 생체 인식 기술이 등장하고 있습니다. 기존 본인인증 수단과 달리 정보 유출과 분실 망각의 위험이 적고 편의성 측면에서 유리합니다. 생체인식은 얼굴과 지문뿐만 아니라 홍채인식 정맥인식 음성인식은 물론 개인의 행동적 특성을 분석한 서명인식이나 목소리인식 기술도 개발되고 있습니다.
▲ 금융권 생체인증 도입 현황
▲ KT는 자사 콜센터에 AI 목소리 인증을 통해 본인확인 시간을 단축하는 효과를 검증
▲ 기업은행은 음성본인확인 서비스를 통해 통화 내에 본인확인 가능
▲ 우리은행은 지문 홍채 손정맥을 생체 정보로 활용하는 서비스 제공
이러한 음성 본인 인증 방식은 언택트 서비스 이용을 어려워하는 고령층 등에게도 실질적인 도움이 되리라 기대됩니다. 금융보안원은 금융권이 생체인증 도입과 운영 시 필요한 보안 고려사항을 담은 금융권 생체정보 인증과 관리 안내서를 발간했습니다.
현재 가장 활발하게 사용하는 생체인식은 지문인식 분야입니다. 지문인식기술은 타 생체인식기술 대비 정확도가 우수하고 인증절차가 비교적 간단해 가장 보편화되어 있습니다. 정맥인식은 육안으로 관찰되지 않는 정맥 패턴을 활용하는 기술로 적외선 조명과 필터를 사용하여 정맥의 분포 정보를 이용합니다. 정맥은 외상이나 노화로 인한 변형 가능성이 적고 복제가 거의 불가능하다는 장점이 있습니다. 아마존은 고객의 손바닥과 정맥을 스캔하여 신원인증과 결제시스템에 도입하는 아마존원을 공개했습니다.
글로벌 생체 인식 시장 규모는 연평균 성장률로 성장할 것으로 예상됩니다. 기존 대비 우수한 보안성과 편의성을 바탕으로 금융 통신 보안 자동차 의료 등의 분야에서 본인인증 수단으로 광범위하게 적용되고 있습니다. ICT 및 모바일 기반 서비스의 지능화와 개인화가 진행될수록 생체인식 기술의 적용 범위는 더욱 확대될 전망입니다. 생체인증 뱅킹 시장은 연평균 성장률로 성장하여 상당한 규모에 달할 것으로 예상됩니다.
생체인증은 통상 템플릿이라고 불리는 정보를 사전에 채취 및 등록해서 인증할 때 센서로 취득한 정보와 비교합니다. 생체인증 절차를 크게 입력 특징정보 추출 저장 전송 비교와 판정의 단계로 구분하고 각 단계별로 발생될 수 있는 보안 위협과 이에 대한 대응 방안을 마련해야 합니다. 생체정보의 경우에는 망각이나 분실 비밀번호 노출 도난의 위험성이 낮고 비밀번호를 입력하거나 열쇠를 휴대하는 것이 불필요합니다.
▲ 자동차 산업의 생체인증 적용 사례
▲ 현대자동차는 세계 최초로 자동차 도어 개폐 및 시동이 가능한 지문인증 시스템을 선보임
▲ GV70에는 지문인증 시스템이 간편결제와 연동되어 운용
▲ 차량 시동 및 운전자별 운전석 개인화 설정과 연결된 서비스 제공
이러한 기술은 차량 보안을 강화하면서도 사용자 편의성을 크게 향상시키고 있습니다. 자동차 산업에서 생체인증 시스템의 이용이 증가하고 있으며 보안의 향상과 ID 사기의 감소에 기여하고 있습니다.
생체인증에는 상처나 병에 의해 인식을 하지 못하는 위험이 있습니다. 대상자가 성장기에 있는 경우 크기 자체가 바뀌어 오거부률이 올라가 버릴 수 있습니다. 생체정보는 평생 바꿀 수가 없기 때문에 한번 복제하는 것으로 보안에 치명적인 약점이 되어 버리기 때문에 평생 안정성을 회복하는 것이 불가능합니다. 널리 사용될수록 상처 병 선천성 결손 등에 의해 생체인식이 불가능한 사람을 위한 대안이 필요합니다.
생체 인식은 방위 분야에서부터 은행 및 보험까지 다양한 산업에서 민감한 데이터를 보호하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 생체인식 시스템은 지문 판독기와 생체인식 스마트 카드와 같은 개인화된 검증 방법을 통해 은행 계좌 이메일 계좌 의료 기록에 대한 접근을 안전하게 보장합니다. 이 기술은 건물 및 문을 위한 전자 잠금 시스템으로도 확장되어 IT 시스템과 기밀 정보를 데이터 유출 및 무단 접근으로부터 보호합니다.
▲ AI 기반 생체인증 기술의 발전
▲ 인공지능과 머신러닝이 생체인증 시스템의 효율성을 높이는 중추적 역할 수행
▲ AI 알고리즘이 생체인식 시스템의 학습과 적응 능력을 향상
▲ 다양한 환경과 조건에서 개인을 인식하는 능력이 크게 개선
AI 기반 시스템은 또한 타이핑 속도나 걷기 패턴과 같은 행동 생체인식을 분석하여 인증 단계를 추가할 수도 있습니다. 이는 조명 조건이나 얼굴 표정이 정확성에 영향을 미칠 수 있는 얼굴 인식 및 홍채 스캔과 같은 기술에 특히 중요합니다.
생체 인식 기술과 관련된 규제 준수가 시장 성장의 주요 과제로 꼽힙니다. 생체 데이터는 일반 데이터 보호 규정과 같은 법률 및 규정과 기타 개인정보 보호 규정의 대상입니다. 개인정보보호위원회는 생체정보 보호 가이드라인을 제정하여 생체정보 생애주기별로 필요한 보호조치 내용을 구체적으로 안내하고 있습니다. 생체정보 유출과 조작 등 보안 위협으로부터 전자금융거래 이용자를 보호하고 금융권이 내부통제 등에 생체인증을 안전하게 적용하도록 지원하고 있습니다.
데이터 유출 신원 도용 사이버 공격에 대한 우려가 커지면서 보다 안전하고 효율적인 신원 확인 방법에 대한 요구로 인해 생체 인식 인증 시장이 급속히 확장되고 있습니다. 사이버 공격이 더욱 빈번해지고 정교해짐에 따라 조직과 개인 모두 더욱 강력한 보안 솔루션을 찾고 있습니다. 기존 비밀번호와 PIN 기반 시스템은 피싱 해킹 무차별 대입 공격에 점점 더 취약해지고 있어 생체인식 인증이 안전하고 사용자 친화적인 해결책을 제공하고 있습니다. 고유한 신체적 특성을 사용하면 공격자가 개인을 사칭하는 것이 거의 불가능하므로 무단 액세스 위험이 크게 줄어듭니다.
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