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라이브니스와 딥페이크 탐지 차이는 확인하는 질문이 다르다는 데 있습니다. 라이브니스는 "지금 카메라 앞에 실제 사람이 있는가"를 확인하고, 딥페이크 탐지는 "시스템에 들어온 영상이나 이미지가 인공지능으로 합성된 것인가"를 확인합니다. 둘 다 비대면 얼굴 인증에서 위조를 막는 기술이지만, 막는 공격과 공격이 들어오는 경로가 서로 다릅니다.
라이브니스는 카메라 앞에 사진, 화면, 마스크 같은 물체를 들이미는 공격을 상대합니다. 딥페이크 탐지는 인공지능이 만들어낸 가짜 얼굴 영상을 상대합니다. 공격자가 무엇을 준비했는지, 그것을 어떤 경로로 시스템에 넣는지에 따라 어느 기술이 작동해야 하는지가 정해집니다.
라이브니스는 카메라 앞에 실제 사람 대신 사진, 화면, 마스크를 들이미는 프레젠테이션 공격을 막습니다. 국제 표준에서는 이를 **얼굴 위변조 탐지(PAD, Presentation Attack Detection)**라고 부르며, 비대면 본인확인에서 타인 사진으로 얼굴 대조를 통과하려는 시도를 거르는 기술입니다.
라이브니스는 판단 방식에 따라 두 가지로 나뉩니다.
라이브니스는 이미지가 실제 카메라를 통해 찍혔다는 전제 위에서 작동합니다. 카메라 앞에 놓인 물체가 사람인지 아닌지를 보는 기술이기 때문에, 카메라를 거치지 않고 영상 데이터가 직접 들어오는 경우는 이 기술이 상대하는 범위 밖입니다. 이 빈자리가 딥페이크 탐지가 필요한 지점입니다.
딥페이크 탐지는 인공지능으로 합성한 얼굴 영상이나 이미지가 인증에 쓰이는 공격을 막습니다. 합성 영상은 실제 사람의 움직임을 흉내 낼 수 있고, 카메라를 거치지 않고 시스템에 직접 들어올 수도 있다는 점에서 프레젠테이션 공격과 성격이 다릅니다.
딥페이크 공격은 크게 두 가지입니다. 하나는 존재하지 않는 얼굴이나 특정인의 얼굴을 합성해 미리 만든 영상이고, 다른 하나는 공격자의 얼굴 움직임에 맞춰 실시간으로 다른 사람 얼굴로 바꿔 보여주는 영상입니다. 실시간 얼굴 바꾸기는 고개 돌리기 같은 동작 요청에도 반응할 수 있어, 동작 확인만으로는 가려내기 어렵습니다.
딥페이크 영상이 위협적인 이유는 들어오는 경로에 있습니다. 공격자는 가상 카메라 프로그램이나 에뮬레이터를 써서, 실제 카메라가 찍은 것처럼 합성 영상 데이터를 인증 앱에 직접 넣을 수 있습니다. 이 경우 카메라 앞에 화면이나 종이가 없으므로, 화면 무늬나 종이 재질 같은 프레젠테이션 공격의 흔적이 남지 않습니다.
딥페이크 탐지는 들어온 영상 자체에서 합성 과정이 남긴 흔적을 찾습니다. 얼굴과 배경이 만나는 경계의 부자연스러움, 피부 질감의 불균일, 프레임 사이 얼굴 움직임의 어긋남 같은 차이가 단서가 됩니다. 합성 기술이 계속 바뀌므로 탐지 모델도 새로운 합성 방식에 맞춰 갱신되어야 합니다. 딥페이크 탐지 기술에 대한 내용은 위조 얼굴, 1초 만에 잡아내는 딥페이크 탐지 기술 글에서 자세히 다뤘습니다.
두 기술이 함께 필요한 이유는 한쪽만 있으면 다른 쪽이 맡는 공격이 그대로 통과하기 때문입니다. 공격자는 막혀 있지 않은 경로를 고르므로, 비대면 얼굴 인증은 물리적 공격과 디지털 합성 공격을 모두 상대할 수 있어야 합니다.
라이브니스는 카메라 앞의 물체를 보는 기술이므로, 가상 카메라로 주입된 합성 영상에는 출력물이나 화면의 흔적이 없습니다. 합성 영상이 실제 사람처럼 자연스럽게 움직이면 라이브니스만으로는 판단 근거가 부족할 수 있습니다. 이 경로는 딥페이크 탐지와 촬영 경로 확인이 함께 맡아야 합니다.
딥페이크 탐지는 영상이 합성되었는지를 보는 기술입니다. 그런데 출력한 사진이나 실제 마스크는 인공지능 합성물이 아닙니다. 타인의 실제 사진을 종이에 출력해 카메라 앞에 비추면, 그 이미지는 합성 흔적이 없는 실제 촬영 이미지로 들어옵니다. 가장 쉽고 흔한 위조 시도가 이 경로이므로, 카메라 앞의 물체가 사람인지를 판단하는 라이브니스가 따로 있어야 합니다.
알체라 eKYC 얼굴 인증은 바로 앞에서 다룬 빈틈, 즉 합성물이 아닌 사진·화면·마스크로 얼굴 인증을 통과하려는 시도를 얼굴 위변조 탐지(PAD)로 막습니다. 사용자가 촬영한 얼굴을 신분증 사진과 1:1로 대조하는 동시에, 라이브니스 검사로 카메라 앞의 얼굴이 출력 사진, 화면에 띄운 사진이나 영상, 마스크가 아닌 실제 사람인지 판별합니다. 비대면 인증에서 가장 많이 시도되는 프레젠테이션 공격을 얼굴 대조 단계 안에서 걸러내므로, 딥페이크 대응 계층과 함께 쌓아 올리는 기반이 됩니다. 알체라 eKYC는 누적 인증 1,430만 회의 운영 경험을 갖고 있습니다.
도입 시에는 각 기술이 막는 공격 범위, 인증 흐름 안의 위치, 촬영 경로 확인, 사용자 부담, 실패 처리 다섯 가지를 확인합니다. 기술 이름만 보고 고르면 실제로 어떤 공격이 막히는지 알기 어렵습니다.
솔루션이 "위조 탐지"를 제공한다고 할 때, 그것이 출력 사진, 화면 재생, 마스크, 합성 영상 중 어디까지를 대상으로 하는지 유형별로 확인합니다. 라이브니스 성능은 얼굴 위변조 탐지 평가 국제 표준인 ISO/IEC 30107-3 기준의 평가를 받았는지로 확인할 수 있습니다.
라이브니스와 딥페이크 탐지는 모두 얼굴 촬영 시점에 판단하는 것이 효율적입니다. 얼굴 대조, 라이브니스, 합성 여부 판단을 같은 촬영 데이터로 처리하면 사용자는 한 번만 촬영하면 되고, 판단 결과도 한 건의 인증 기록으로 남습니다.
주입 공격은 영상 내용보다 들어오는 경로가 문제입니다. 영상이 실제 기기 카메라에서 촬영된 것인지, 가상 카메라나 에뮬레이터를 거친 것인지를 확인하는 장치를 앱 단계에 함께 둡니다. 영상 분석 기술과 경로 확인이 함께 있어야 주입된 합성 영상을 막을 수 있습니다.
능동형 라이브니스는 동작 요청이 늘어날수록 사용자 이탈이 생길 수 있습니다. 업종과 거래 위험도에 따라 수동형을 기본으로 두고, 위험 신호가 있을 때 추가 확인을 요청하는 방식으로 부담을 조절합니다. 라이브니스 기반 eKYC 운영 사례와 업계 논의는 라이브니스 기반 eKYC 웨비나 리포트에서 확인할 수 있습니다.
라이브니스 실패와 합성 의심은 위조 시도 가능성을 뜻하므로, 촬영 환경 문제로 인한 단순 실패와 구분해 처리합니다. 위조 의심 건은 같은 세션에서 무제한 재시도를 허용하지 않고, 수동 검토로 넘기며 판정 결과를 기록으로 남깁니다.
라이브니스와 딥페이크 탐지 차이는 카메라 앞의 물체를 보느냐, 들어온 데이터의 합성 여부를 보느냐에 있으며, 비대면 얼굴 인증은 두 경로를 모두 막아야 합니다. 도입 전에 아래 항목을 점검합니다.
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