생체 보안, 활성 인식과 수동 인식: 최적의 선택은? (KO)

핵심 요약 1 수동 생체 인식은 높은 전환율 흐름에 이상적인 마찰 없는 사용자 경험을 제공하지만, 보안 수준은 낮습니다.

핵심 요약 2 활성 생체 인식은 정교한 스푸핑 공격에 대한 강력한 보호 기능을 제공하지만 사용자 여정에 마찰을 유발할 수 있습니다.

핵심 요약 3 활성 및 수동 생체 인식 간의 선택은 위험 감수 수준, 규정 준수 요구 사항 및 원하는 사용자 경험에 따라 달라집니다.

핵심 요약 4 최신 생체 인식 솔루션은 생체 보안을 위한 계층적 접근 방식을 위해 활성 및 수동 기술을 결합하는 추세입니다.

생체 보안에서의 생체 인식 활성 여부 확인 이해

디지털 시대에 사용자가 실제 사람인지, 봇, 딥페이크 또는 도난당한 사진을 사용하는 사람이 아닌지 확인하는 것이 중요합니다. 바로 이 지점에서 생체 인식 활성 여부 확인이 필요합니다. 생체 보안의 중요한 구성 요소이며, 더 넓은 범위의 사기 방지 분야에 속합니다. 생체 인식 활성 여부 확인 기술은 제시된 생체 데이터(일반적으로 얼굴 스캔)가 실제, 현재 개인에게서 비롯되었는지 확인하는 것을 목표로 합니다.

두 가지 주요 접근 방식이 있습니다. 활성 생체 인식과 수동 생체 인식입니다. 둘 다 가짜 생체 샘플을 사용하여 사람을 사칭하려는 시도인 프레젠테이션 공격을 방지하는 것을 목표로 합니다. 그러나 방법, 보안 수준 및 사용자 경험 측면에서 크게 다릅니다.

활성 생체 인식: 사용자에게 도전 과제 제시

활성 생체 인식은 사용자가 인증 프로세스 중에 적극적으로 참여하는 과제에 참여하도록 요구합니다. 이러한 과제는 스푸핑 시도가 복제하기 어렵도록 설계되었습니다. 일반적인 예는 다음과 같습니다:

• 무작위 동작: 사용자에게 눈을 깜빡이거나, 웃거나, 머리를 돌리거나, 기타 특정 동작을 수행하도록 요청할 수 있습니다.
• 미세 표정: 실제 인간 행동의 징후를 위해 미세한 얼굴 근육 움직임을 분석합니다.
• 심도 감지: 3D 센서를 사용하여 깊이와 윤곽을 가진 실제 얼굴의 존재를 확인합니다.

활성 생체 인식 기술은 일반적으로 사용자의 얼굴 움직임을 실시간으로 분석하는 컴퓨터 비전 알고리즘을 사용합니다. 보다 정교한 시스템은 2D 이미지 또는 비디오로 스푸핑하기 훨씬 더 어렵게 만드는 얼굴의 깊이 맵을 생성하기 위해 3D 이미징 및 적외선을 사용합니다. Didit이 보유한 iBeta Level 1 인증과 같은 인증은 활성 생체 인식 시스템의 높은 정확도와 프레젠테이션 공격에 대한 저항성을 입증합니다(99.9%의 정확도 달성).

활성 생체 인식의 장점:

• 높은 보안: 정교한 스푸핑 공격에 대한 강력한 보호 기능을 제공합니다.
• 신뢰성: 일반적으로 사용자의 생체 인식에 대한 높은 수준의 신뢰성을 제공합니다.

활성 생체 인식의 단점:

• 사용자 마찰: 필요한 동작은 사용자에게 방해가 되고 좌절감을 줄 수 있습니다.
• 접근성 문제: 장애가 있는 사용자의 경우 어려움이 있을 수 있습니다.

수동 생체 인식: 원활한 인증

반대로 수동 생체 인식은 사용자의 명시적인 조치 없이 백그라운드에서 조용히 작동합니다. 표준 셀카 촬영 중 비디오 스트림의 특징을 분석하여 제시된 얼굴이 실제인지 확인합니다. 기술은 다음과 같습니다:

• 텍스처 분석: 인쇄된 이미지 또는 비디오 디스플레이를 나타낼 수 있는 이상 현상을 감지하기 위해 피부의 미묘한 텍스처를 조사합니다.
• 반사 분석: 화면 또는 기타 반사 표면을 나타낼 수 있는 얼굴의 부자연스러운 반사를 감지합니다.
• 혈류 분석: 일부 고급 시스템은 생체 인식을 확인하기 위해 혈류로 인한 피부색의 미묘한 변화를 분석합니다.

수동 생체 인식은 일반적으로 스푸핑 시도를 식별하도록 훈련된 고급 머신 러닝 알고리즘을 활용합니다. 사용자에게 보이지 않도록 설계된 보다 미묘한 접근 방식입니다.

수동 생체 인식의 장점:

• 마찰 없는 경험: 원활하고 끊김 없는 사용자 경험을 제공합니다.
• 높은 전환율: 사용자 불만으로 인한 이탈률을 줄입니다.

수동 생체 인식의 단점:

• 낮은 보안: 일반적으로 더 쉽게 우회할 수 있는 미묘한 단서에 의존하므로 활성 생체 인식보다 보안 수준이 낮습니다.
• 알고리즘 의존성: 효과는 기본 알고리즘의 품질과 훈련에 크게 의존합니다.

활성 및 수동 생체 인식 결합: 계층적 접근 방식

점점 더 효과적인 생체 보안 전략은 활성 및 수동 생체 인식 기술을 모두 결합하는 것입니다. 일반적인 구현은 마찰 없는 초기 확인을 위해 수동 생체 인식으로 시작할 수 있습니다. 이상 현상이 감지되거나 위험 점수가 높은 경우 시스템은 보다 철저한 확인을 위해 활성 생체 인식 과제로 에스컬레이션할 수 있습니다. 이 계층적 접근 방식은 보안과 사용자 경험의 균형을 유지합니다.

Didit은 생체 인식 활성 여부 확인을 어떻게 지원하나요?

Didit은 수동 및 활성 생체 인식 활성 여부 확인 기능을 모두 제공하여 기업이 특정 요구 사항에 맞는 솔루션을 선택할 수 있도록 합니다. 당사의 수동 생체 인식은 전환이 중요한 온보딩 흐름에 이상적인 최소한의 마찰을 위해 설계되었습니다. iBeta Level 1 표준에 따라 인증된 당사의 활성 생체 인식은 정교한 사기 방지 요구 사항에 대한 강력한 보호 기능을 제공합니다. Didit 플랫폼을 사용하면 시각적 노코드 워크플로 빌더를 통해 생체 인식과 ID 문서 확인 및 AML 스크리닝과 같은 다른 확인 방법을 결합한 복잡한 신원 워크플로를 오케스트레이션할 수 있습니다.

시작할 준비가 되셨나요?

올바른 생체 인식 활성 여부 확인 방법을 선택하는 것은 비즈니스와 사용자를 보호하는 데 중요합니다. Didit의 포괄적인 신원 확인 플랫폼을 살펴보고 생체 보안을 강화하고 사기를 방지하는 방법을 알아보세요.

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FAQ

Q: 생체 인식 활성 여부 확인과 얼굴 매칭의 차이점은 무엇인가요?

생체 인식 활성 여부 확인은 사용자가 실제 사람인지 확인하는 반면, 얼굴 매칭은 셀카를 기존 이미지(예: ID 문서의 이미지)와 비교합니다. 상호 보완적인 기술입니다. 생체 인식 활성 여부 확인은 셀카가 실제 사람으로부터 나온 것인지 확인하고, 얼굴 매칭은 신원을 확인합니다.

Q: 수동 생체 인식 활성 여부 확인이 고위험 애플리케이션에 충분한가요?

금융 거래 또는 정부 서비스와 같은 고위험 애플리케이션의 경우 수동 생체 인식 활성 여부 확인만으로는 충분하지 않을 수 있습니다. 수동 생체 인식과 활성 생체 인식 및 기타 확인 방법을 결합한 계층적 접근 방식을 권장합니다.

Q: 활성 생체 인식 활성 여부 확인은 장애가 있는 사용자를 어떻게 처리하나요?

좋은 활성 생체 인식 솔루션은 장애가 있는 사용자를 수용하기 위해 대체 과제 또는 접근성 옵션을 제공해야 합니다. Didit은 접근성을 우선시하며 포괄성을 보장하기 위해 구성 가능한 옵션을 제공합니다.

Q: 생체 인식 활성 여부 확인에 대한 iBeta Level 1 인증은 무엇인가요?

iBeta Level 1은 프레젠테이션 공격에 대한 생체 인식 활성 여부 확인 시스템의 성능과 보안을 검증하는 엄격한 독립적인 인증입니다. 스푸핑에 대한 높은 수준의 저항성을 나타내며 신뢰할 수 있는 솔루션의 귀중한 지표입니다.