.svg)
AI 솔루션 문의하기
맥락 기반 AI 인증은 사용자가 인증을 시도하는 순간의 물리적, 디지털적 환경을 종합적으로 분석하여 본인 여부를 판단합니다. 접속한 위치의 GPS 정보, 사용 중인 네트워크의 보안 수준, 접속 기기의 고유 식별값 등을 실시간으로 수집하여 평소 패턴과 비교합니다. 예를 들어, 평소 한국에서 주로 접속하던 사용자가 갑자기 해외 IP를 통해 고액 이체를 시도한다면 시스템은 이를 위험 맥락으로 인지합니다. 이러한 방식은 단일 인증 수단이 탈취되더라도 주변 환경의 불일치를 통해 부정 접근을 차단하는 다층적인 방어 기제로 작동합니다.
사람마다 기기를 사용하는 방식이 다르다는 점에 착안하여, 사용자의 미세한 습관을 보안 지표로 활용합니다. 스마트폰을 터치하는 압력, 화면을 스크롤하는 속도, 기기를 기울이는 각도 등은 인위적으로 모방하기 어려운 고유한 맥락 데이터를 형성합니다. 인공지능은 이러한 비정형 데이터를 학습하여 사용자가 앱을 이용하는 전 과정에서 실시간으로 본인 여부를 확인합니다. 이는 초기 로그인 시점에만 인증을 수행하던 기존 방식에서 벗어나, 거래가 종료될 때까지 신뢰를 지속적으로 검증하는 '연속적 인증' 아키텍처를 구현하는 밑거름이 됩니다.
사용자의 과거 금융 행위 이력을 시간의 흐름에 따라 분석하여 현재 거래의 정당성을 평가합니다. 다음과 같은 맥락 지표를 통해 거래의 위험도를 산출합니다.
모든 상황에 일률적인 보안 장벽을 세우는 대신, 산출된 위험 점수에 따라 인증의 강도를 실시간으로 조정합니다. 맥락 분석 결과가 안전하다고 판단되면 사용자에게 추가 인증 요구 없이 간편하게 거래를 승인하여 편의성을 극대화합니다. 반대로 위험 맥락이 포착되면 즉시 화상 통화나 지문 인식 등 강력한 인증 수단을 활성화하여 보안 수준을 높입니다. 이러한 지능형 대응은 보안 절차가 사용자의 금융 서비스 이용 흐름을 방해하지 않도록 관리하면서도, 위기 상황에서는 즉각적인 방어력을 발휘하게 하는 유연한 보안 전략입니다.
시스템이 특정 접속을 거부하거나 추가 인증을 요구했을 때, 그 근거를 논리적인 언어로 도출하여 운영자와 사용자에게 제공합니다. 단순히 "인증 실패"라고 통보하는 것이 아니라, "평소와 다른 해외 IP 접속 및 물리적 이동 속도를 넘어서는 위치 변경 감지"와 같은 구체적인 사유를 리포트화합니다. 이러한 투명성은 보안 담당자가 시스템의 판단을 신뢰하고 정밀 조사를 수행하는 데 필요한 데이터를 제공합니다. 또한 고객 소명 과정에서 명확한 증거로 활용되어 금융 보안 운영의 객관성과 신뢰도를 상향 평준화하는 효과를 거둡니다.
방대한 맥락 데이터를 실시간으로 분석하기 위해 연산 자원을 효율적으로 배분하는 엣지 컴퓨팅 기술이 적용됩니다. 데이터가 중앙 서버를 왕복하며 발생하는 지연을 줄이기 위해 기기 내부 혹은 인접 노드에서 1차적인 맥락 분석을 종료합니다. 이를 통해 사용자가 송금 버튼을 누르는 짧은 찰나에 위치, 행위, 기기 정보에 대한 교차 검증을 마칠 수 있습니다. 초저지연 연산 능력은 지능형 보안 시스템이 실시간 거래 환경에서 실효성을 유지하게 돕는 기술적 근간이며, 대규모 트래픽이 집중되는 시기에도 안정적인 탐지 성능을 보장합니다.
맥락 기반 인증 시스템은 모든 접속 시도를 잠재적 위협으로 간주하는 제로 트러스트 보안 모델을 충실히 따릅니다.
한 번 인증을 마쳤더라도 거래의 중요도가 높아지면 주변 맥락을 재검사합니다.
확인된 맥락 정보의 신뢰 수준에 따라 접근 가능한 메뉴와 거래 한도를 차등 부여합니다.
이상 맥락이 감지된 세션은 즉시 논리적으로 격리하여 내부 시스템으로 위협이 확산되는 것을 차단합니다.
사용자의 민감한 주변 정보와 행위 데이터를 처리함에 있어 프라이버시 보호를 최우선으로 고려합니다. 분석 과정에서 개인 식별 정보를 암호화하거나 차분 프라이버시 기술을 적용하여 통계적 특성만 활용하고 실제 원본 데이터는 비식별 처리합니다. 수집된 맥락 데이터는 분석 목적이 달성된 직후 자동 스케줄링을 통해 파기하며, 데이터의 전송과 보관 전 과정에서 최신 암호화 표준을 준수합니다. 이는 강력한 보안 체계를 유지하면서도 고객의 개인정보 주권을 철저히 보호하여 기술에 대한 사회적 신뢰를 확보하는 조치입니다.
인공지능을 이용한 정교한 위조 공격에 맞서 시스템은 스스로 새로운 위협 시나리오를 생성하고 학습하는 자율 발전 체계를 가집니다. 가상의 딥페이크 공격이나 가로채기 시나리오를 시스템에 주입하여 탐지 임계치를 최적화하고 방어 논리를 보강합니다. 실제 사고 발생 전에 취약점을 선제적으로 파악하여 알고리즘을 업데이트함으로써 알려지지 않은 공격 수법에 대한 대응력을 높입니다. 이러한 자가 학습 과정은 시간이 흐를수록 축적된 데이터를 바탕으로 판별의 정밀도를 향상하며, 지능화되는 범죄 수법에 상시 대응력을 유지하는 원동력이 됩니다.
유연한 확장성을 가진 클라우드 인프라를 기반으로 맥락 분석 엔진의 가동률을 최상으로 유지합니다. 트래픽의 급격한 변화에 맞춰 연산 자원을 자동으로 할당하거나 해제하는 기능을 통해 중단 없는 보안 서비스를 제공합니다. 하드웨어의 오류나 소프트웨어의 버그를 실시간으로 감지하고 스스로 복구하는 자가 진단 체계는 24시간 공백 없는 모니터링 환경을 보장합니다. 안정적인 시스템 운영은 예기치 못한 장애 상황에서도 금융 거래의 무결성을 확보하며, 전체적인 보안 거버넌스의 신뢰성을 공고히 하는 토대가 됩니다.
개별 금융사의 탐지 결과를 국가적인 위협 공유 플랫폼과 실시간으로 연동하여 공동 대응 체계를 마련합니다.
맥락을 해석하는 과정에서 인종, 연령, 거주 지역 등에 따른 편향된 판단이 발생하지 않도록 알고리즘의 공정성을 주기적으로 점검합니다. 학습 데이터의 다양성을 확보하여 특정 환경이나 사용자 계층에 대해 오탐지가 집중되는 현상을 예방합니다. 기술적 판단이 사회적 차별이나 소외로 이어지지 않도록 윤리적 가이드라인을 엄격히 적용하며, 판별 논리의 투명성을 확보하여 누구나 납득할 수 있는 보안 서비스를 제공합니다. 공정함이 담보된 기술은 비대면 시대의 디지털 권리를 보호하고 시스템의 사회적 수용성을 높이는 필수적인 과정입니다.
.svg)
.svg)
