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얼굴 인식 기술이 발전하면서 비대면 본인확인이 편리해졌습니다. 하지만 사진이나 영상을 이용한 부정 인증 시도도 함께 늘어났습니다. 누군가의 사진을 카메라에 비추거나 녹화된 영상을 재생하여 본인인 척 속이는 방법입니다. 라이브니스 감지 기술은 이러한 위조 시도를 막기 위해 개발되었습니다. 실제 살아있는 사람이 카메라 앞에 있는지 실시간으로 확인합니다. 생체정보 샘플이 진짜 사람에게서 온 것인지 인공적으로 재생된 것인지 판별합니다.
▷ 다양한 요소 분석: 얼굴 움직임과 눈 깜박임 그리고 미세한 표정 변화를 실시간으로 검사합니다. 피부 질감과 그림자 패턴도 함께 분석하여 2차원 이미지와 실제 얼굴을 구분합니다.
▷ 깊이 정보 측정: 얼굴의 입체감을 파악하여 평면 사진이나 화면이 아닌 실제 얼굴인지 확인합니다. 체온과 소리의 반향 등 물리적 특성도 함께 측정합니다.
▷ 인공지능 알고리즘: 머신러닝 기술이 실제 사람과 위조물을 구분하는 패턴을 학습합니다. 딥러닝 알고리즘으로 정교한 위조 시도까지 탐지할 수 있습니다.
라이브니스 감지는 크게 두 가지 방식으로 나뉩니다. 능동형 방식은 사용자에게 특정 행동을 요구합니다. 고개를 움직이거나 눈을 깜박이도록 지시하여 반응을 확인합니다. 사용자가 의식적으로 참여하기 때문에 정확도가 높습니다. 수동형 방식은 사용자의 추가 행동 없이 자동으로 분석합니다. 카메라를 바라보는 것만으로 인증이 완료되어 편의성이 뛰어납니다. 피부 질감과 얼굴 깊이 같은 미묘한 요소를 실시간으로 검사합니다. 알체라를 비롯한 국내 기업들은 수동형 방식을 채택하여 사용자 경험을 개선했습니다.
딥페이크 기술이 발전하면서 위조 영상을 만드는 일이 쉬워졌습니다. 인공지능이 생성한 영상은 육안으로 구별하기 어려울 정도입니다. 영상통화를 통한 금융 사기부터 온라인 플랫폼에서의 신원 도용까지 다양한 피해가 발생합니다. 라이브니스 감지 기술은 이러한 위협에 대응하기 위해 계속 진화합니다. 딥페이크 영상에서 나타나는 미세한 불일치를 찾아냅니다. 얼굴 표정의 부자연스러움이나 조명 반사 패턴의 이상을 감지합니다.
금융결제원은 안면인식 공동시스템에 라이브니스 감지를 적용했습니다. 신분증 사진과 실시간 촬영한 얼굴을 비교할 때 실물 여부를 함께 확인합니다. 출력된 2차원 이미지나 디스플레이를 통한 영상 재생을 효과적으로 차단합니다. 은행들은 비대면 계좌 개설 시 라이브니스 검증을 필수로 시행합니다. 고객이 스마트폰으로 얼굴을 촬영하면 시스템이 자동으로 실물 여부를 판단합니다. 위조 시도가 감지되면 추가 인증 절차를 요구하거나 거래를 차단합니다.
공항에서 라이브니스 감지와 생체인증을 결합한 시스템을 운영합니다. 셀프등록대에서 신분증을 스캔하고 얼굴과 정맥 정보를 등록할 때 실시간으로 실물 여부를 확인합니다. 인공지능 기술이 자동으로 진위를 판별하여 위조된 신분증이나 사진 사용을 막습니다. 전용 게이트를 통과할 때도 라이브니스 검증이 이루어집니다. 등록된 생체정보와 대조하면서 동시에 실제 본인이 맞는지 확인합니다. 여권 없이도 안전하게 신분을 확인할 수 있는 환경이 조성되었습니다.
라이브니스 감지 기술의 신뢰성을 높이기 위해 국제 표준이 마련되었습니다. ISO/IEC 30107-3은 생체인식 프레젠테이션 공격 탐지에 대한 표준입니다. 이 표준은 위조 방지 성능을 평가하는 기준을 제시합니다. iBeta 같은 국제 표준 기관이 솔루션을 테스트하고 인증합니다. 인증을 받은 제품은 일정 수준 이상의 위조 탐지 능력을 보장합니다. 금융기관들은 국제 표준을 준수한 솔루션을 우선적으로 도입합니다. 표준화는 기술의 신뢰성을 높이고 글로벌 시장에서의 호환성을 보장합니다.
▷ 운영체제 호환성: 윈도우와 맥OS 그리고 리눅스 등 다양한 운영체제에서 작동합니다. 서버와 모바일 기기 모두에서 동일한 수준의 보안을 제공합니다.
▷ 통합 용이성: 기존 시스템과의 연동이 쉽게 설계되었습니다. API를 통해 인증 시스템이나 키오스크와 빠르게 통합할 수 있습니다.
▷ 실시간 처리: 빠른 처리 속도로 사용자 대기 시간을 최소화합니다. 몇 초 안에 위조 여부를 판단하여 원활한 서비스 이용을 가능하게 합니다.
알체라는 금융결제원의 바이오정보 분산관리센터에 입주한 안면인증 기업입니다. 얼굴 정보 유출을 방지하기 위한 분산 관리 솔루션을 함께 제공합니다. 개인의 얼굴에서 추출한 특징점을 금융기관과 금융결제원에 나누어 보관합니다. 한 곳에서 정보가 유출되더라도 완전한 생체정보를 복원할 수 없습니다. 라이브니스 감지 과정에서 수집된 데이터도 암호화되어 처리됩니다. 원본 영상은 저장하지 않고 분석에 필요한 특징값만 추출합니다.
생체인식 시장이 빠르게 성장하면서 라이브니스 감지 기술의 중요성도 커지고 있습니다. 시장조사 기관들은 얼굴 생체인식 라이브니스 감지 시장이 계속 확대될 것으로 전망합니다. 온라인 사기로 인한 손실이 증가하면서 강력한 신원확인 방법에 대한 수요가 높아졌습니다. 자금세탁 방지와 고객 확인 규정이 엄격해지면서 금융기관의 도입도 늘어납니다. 코로나19 팬데믹 이후 비접촉 인증에 대한 요구가 커졌습니다. 과학기술정보통신부는 생체인식 성능시험 분야를 확대하고 있습니다.
인공지능 기술 발전과 함께 라이브니스 감지도 계속 진화합니다. 딥러닝 알고리즘을 통해 더욱 정교한 위조 탐지가 가능해집니다. 실시간 처리 능력도 향상되어 사용자는 거의 지연 없이 인증을 완료합니다. 신종 위협에 대응하는 능력도 개선됩니다. 새로운 유형의 딥페이크나 3D 마스크 같은 공격 방법이 등장하면 시스템이 학습하여 대응합니다. 자연스러운 사용자 경험을 제공하는 방향으로도 발전합니다. 수동형 방식이 더욱 정교해지면서 사용자는 특별한 행동 없이도 안전하게 인증받을 수 있습니다. 라이브니스 감지는 디지털 시대 신뢰 기반을 마련하는 사회적 인프라로 자리잡았습니다.
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