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라이브니스 감지 기반 얼굴인증이 디지털 보안의 새로운 표준으로 자리잡고 있습니다. 이 기술은 얼굴 움직임과 눈 깜박임 미세한 표정 등 살아있는 생체 신호를 분석해 위조 여부를 판별합니다. 신분증 사진과 실제 얼굴을 비교해 동일인 여부를 확인하는 전자 본인인증 절차에도 활용되며 스마트폰 카메라나 무인 키오스크 앞에서 인증을 시도할 때 정지 이미지나 사전 녹화 영상 등으로 위장한 시도를 효과적으로 차단합니다. 사진과 영상 마스크 등을 활용한 스푸핑 공격을 탐지해 생체인증의 보안성을 획기적으로 높이는 역할을 담당합니다.
라이브니스 감지는 생체 정보 샘플이 실제 살아있는 사람으로부터 온 것인지 아니면 인공적으로 재생된 것인지를 확인하는 기술입니다. 인공지능과 머신러닝 알고리즘을 통해 실제 사람과 가짜 재생산물을 구분하는 미묘한 특징을 분석하며 얼굴 움직임과 눈 깜박임 미세 표정과 피부 질감 그림자와 얼굴 깊이와 같은 다양한 요소를 실시간으로 검사합니다. 시스템은 입력되는 얼굴 이미지가 촬영 당시 실제로 해당 장소에 있던 실제 사람으로부터 촬영된 것인지 확인하며 이 과정에서 체온과 소리의 반향 흐려짐과 주파수 반응 왜곡 등 다양한 요소들이 동시에 측정됩니다
라이브니스 감지 기술은 크게 사용자의 특정 동작을 요구하는 액티브 방식과 자연스러운 생체 반응을 감지하는 패시브 방식으로 나뉩니다.
▲ 패시브 방식은 사용자의 추가 행동 없이 생체 인증을 분석하는 고급 알고리즘을 사용합니다
▲ 사용자가 머리를 움직이거나 눈을 깜박일 것을 요청하는 대신 피부 질감과 그림자 얼굴 깊이와 같은 미묘한 세부 사항을 실시간으로 검사합니다
▲ 패시브 방식은 사용자가 의식하지 않는 상태에서도 자연스럽게 인증이 이루어져 편의성이 뛰어납니다
액티브 방식은 사용자에게 특정한 동작을 요구하여 실제 사람임을 확인하는 반면 패시브 방식은 고급 기술을 사용하여 딥페이크와 같은 사기를 감지할 수 있어 최근 더욱 주목받고 있습니다.
금융권에서 라이브니스 감지 기술 도입이 활발해지고 있습니다. 알체라는 금융결제원이 주관한 신분증 안면인식 공동시스템 구축 사업의 품질성능평가시험에서 얼굴인식 매칭과 얼굴 라이브니스 두 부문 모두 1위를 기록했습니다. 금융결제원은 신분증 도용으로 인한 피해를 막기 위해 금융회사에 비대면 계좌 개설 시 본인 확인 절차를 강화하도록 권고했으며 각 금융회사가 안면인식 시스템을 구축하기에는 비용과 시간이 많이 소요되어 공동시스템을 통한 효율적 활용이 이루어지고 있습니다. 안면인식 시스템은 크게 안면인증과 얼굴 라이브니스로 구분되며 라이브니스를 통해 실시간으로 입력된 얼굴이 실제 사람인지 여부를 확인하고 2D이미지나 디스플레이를 통한 영상 등을 통한 위조 시도를 판별함으로써 신분 도용을 효과적으로 방지합니다.
딥페이크 기술이 발전하면서 실존 인물의 영상과 인공지능이 만들어낸 인물의 영상을 구분하는 것이 어려워지고 있습니다. 이에 따라 디지털 신원 사기로 인한 피해가 늘어나면서 라이브니스 감지 기술이 주목받고 있으며 사진과 사전 녹화된 비디오 3D 마스크와 딥페이크 등 다양한 위조 시도를 탐지하여 신원 사기를 방지하는 역할을 합니다. 최근 보안 외신에 따르면 다크웹에서 인공지능 기반 피싱 도구인 프라우드GPT가 등장했으며 이는 AI 챗봇 기술을 활용해 BEC 공격을 자동화할 수 있도록 설계되었습니다. 이러한 위협에 대응하기 위해 라이브니스 감지 기술의 중요성이 더욱 커지고 있습니다.
현재 라이브니스 감지 기술은 다양한 플랫폼과 기기를 지원합니다.
▲ 맥OS와 윈도우 리눅스와 유닉스 등 다양한 플랫폼을 지원합니다
▲ PC와 서버 모바일기기 등 다양한 기기에서 구동 가능합니다
▲ 적외선 카메라와 3D 센서 AI 알고리즘 등이 결합되어 정교한 분석을 수행합니다
이러한 다양한 지원을 통해 기업과 정부 기관이 얼굴인식과 같은 생체 기술을 도입하여 높은 정확도로 보안을 강화하고 출입카드 분실 등으로 인한 보안 위험을 방지할 수 있으며 간단한 스캔 만으로 몇 초 만에 검증을 완료해 기존 비밀번호 입력 방식보다 효율적인 인증을 제공합니다.
개인정보보호 측면에서도 라이브니스 감지 기술은 발전하고 있습니다. 금융결제원은 고객의 바이오 정보를 분할하여 거래 금융기관과 분산 관리 센터에 각각 보관하고 거래 시 분할된 정보를 합쳐서 인증하도록 하는 분산관리 표준을 제정했습니다. 바이오정보 분산 관리 솔루션은 개인의 얼굴에서 추출한 고유한 특징점을 담은 안면정보를 금융기관과 금융결제원의 데이터센터에 분산하여 보관하고 관리하는 솔루션으로 이를 통해 바이오 정보의 유출로 인한 피해를 방지하며 중앙집중형 관리의 위험을 줄이고 접근통제를 강화해 해킹이나 정보 유출 위험을 방지할 수 있습니다.
라이브니스 감지 기술은 전자 고객 확인 프로세스에서 중요한 역할을 합니다. 원격 신원 확인 프로세스에서 개인이 특정 장소에 물리적으로 있을 필요 없이 안전한 인증을 가능하게 하며 핀테크 분야에서는 온보딩 프로세스에 변화를 일으키고 있습니다. 신원 사기가 예방되어 사기꾼은 다른 사람의 이미지나 동영상을 제시하여 그 사람인 척할 수 없으며 사용자 개인 정보가 보호되어 합법적인 개인만 자신의 데이터에 액세스할 수 있도록 함으로써 사용자의 디지털 신원이 보호됩니다. 또한 기업이 고객확인 규정과 자금 세탁 방지를 준수하는 데 도움이 됩니다.
라이브니스 감지 기술에도 여전히 한계가 존재합니다. 보안과 이용성을 모두 잡아야 하는 시스템 디자이너들의 현 상황에서 일부 취약점이 발견되기도 합니다. 예를 들어 안경에 테이프를 붙여 안면 인식 기술을 우회하는 방법이 공개되기도 했으며 이는 현재의 라이브니스 탐지 기술이 더 향상되어야 함을 보여줍니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 더욱 정교한 위조 탐지가 가능한 딥러닝 알고리즘이 개발되고 있으며 실시간 처리 능력도 지속적으로 향상되고 있습니다. 피부 질감과 혈류 패턴 분석 등 더욱 정교한 방법을 사용하는 고급 시스템들이 등장하고 있습니다.
라이브니스 감지 기술의 신뢰성 확보를 위해 국제 표준화가 진행되고 있습니다. 국제 표준 기관의 테스트와 인증이 중요해지고 있으며 ISO/IEC 30107-3과 같은 국제 표준이 업계의 기준으로 자리잡고 있습니다. 이러한 표준화는 기술의 신뢰성을 높이고 글로벌 시장에서의 상호 운용성을 보장하며 기업들이 더욱 안전하고 검증된 라이브니스 감지 솔루션을 선택할 수 있도록 돕고 있습니다. 알체라와 같은 기술 선도 기업들은 GS인증 1등급을 획득하여 소프트웨어의 품질과 신뢰성을 보증받고 있으며 실제 운영 환경과 동일한 조건의 테스트베드를 기반으로 시험이 진행되어 기능 적합성과 성능 효율성 사용성과 신뢰성 보안성 등을 종합적으로 평가받고 있습니다.
라이브니스 감지 기술은 AI와 머신러닝 기술의 발전과 함께 지속적으로 진화하고 있습니다. 코로나19 팬데믹 이후 비접촉 인증에 대한 수요가 급증하면서 라이브니스 인증 기술의 중요성이 더욱 부각되고 있으며 과학기술정보통신부는 생체인식 성능시험 분야도 기존의 지문과 얼굴 중심에서 정맥 및 홍채 등으로 확대하고 AI 등 신기술을 활용해 생체 데이터를 대량 구축해 생체인식 물리보안 시장 확대 및 경쟁력 강화를 견인할 계획이라고 전했습니다. 딥페이크와 AI 기반 사기가 일상화된 현재 검증된 라이브니스 감지 솔루션을 통해 디지털 신원을 보호한다면 더욱 안전한 사회가 형성될 것이라 기대됩니다.
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