모바일 SDK 생체 인식 캡처 시 데이터 최소화의 중요성 (KO)

전략적인 데이터 수집 성공적인 인증에 필수적인 특정 생체 인식 데이터 포인트(예: 라이브니스 감지 및 얼굴 매칭을 위한 얼굴 특징)만 캡처하고 불필요한 정보를 과도하게 수집하지 않도록 데이터 최소화를 위해 처음부터 설계된 모바일 SDK를 구현합니다.

안전한 SDK 내 처리 초기 생체 인식 처리 및 특징 추출을 온디바이스에서 수행하여 백엔드 서버로 전송되는 원시 데이터를 최소화하고 설계상 개인 정보 보호를 강화하는 고급 모바일 SDK를 활용합니다.

강력한 데이터 보존 정책 생체 인식 데이터가 인증 및 규정 준수 목적으로 필요한 기간 동안만 저장되도록 엄격한 데이터 보존 정책을 수립하고 시행하며, 온디맨드 삭제 및 지역별 처리 옵션을 제공합니다.

Didit의 개인 정보 보호 우선 접근 방식 Passive & Active Liveness 및 1:1 Face Match와 같은 제품을 특징으로 하는 Didit의 모듈식 AI 네이티브 플랫폼은 데이터 최소화를 위해 설계되었으며, 보안과 개인 정보 보호의 균형을 맞추기 위한 구성 가능한 데이터 보존 및 온디바이스 처리 기능을 제공합니다.

생체 인식 캡처에서 데이터 최소화의 필수성

오늘날의 디지털 환경에서 생체 인식 인증은 안전한 신원 확인의 초석이 되었습니다. 특히 모바일 SDK는 원활하고 안전한 사용자 경험을 가능하게 하는 데 중요한 역할을 합니다. 그러나 생체 인식의 힘은 사용자 개인 정보 보호 및 데이터 보안과 관련하여 막중한 책임을 동반합니다. 특정 목적에 필요한 데이터만 수집하는 원칙인 데이터 최소화는 단순한 모범 사례가 아니라 법적, 윤리적 의무입니다.

모바일 SDK를 통해 생체 인식 데이터를 캡처할 때 강력한 보안과 엄격한 개인 정보 보호 사이의 올바른 균형을 맞추는 것이 가장 중요합니다. 데이터의 과도한 수집은 침해 위험을 증가시키고, GDPR과 같은 규정 준수를 복잡하게 만들며, 사용자 신뢰를 저해합니다. 반대로 불충분한 데이터는 확인의 정확성과 효율성을 손상시킬 수 있습니다. 문제는 매우 안전하면서도 개인 정보 보호를 유지하는 시스템을 설계하는 데 있습니다.

AI 네이티브 신원 플랫폼인 Didit은 이러한 중요한 균형을 이해합니다. 당사의 솔루션은 데이터 최소화를 핵심으로 구축되어 기업이 사용자 개인 정보 보호를 침해하지 않고 강력한 신원 확인을 달성할 수 있도록 보장합니다. 필수 데이터 포인트 및 처리 인텔리전스에 중점을 둠으로써 Didit의 모바일 SDK는 생체 인식 캡처를 위한 안전하고 규정을 준수하는 경로를 제공합니다.

온디바이스 데이터 최소화를 위한 기술 전략

생체 인식 캡처에서 효과적인 데이터 최소화는 종종 원천인 모바일 장치 자체에서 시작됩니다. 최신 모바일 SDK는 온디바이스에서 상당한 처리를 수행하도록 설계될 수 있어 사용자의 전화에서 벗어나는 원시적이고 민감한 데이터의 양을 줄일 수 있습니다. 이 접근 방식은 개인 정보 보호를 강화할 뿐만 아니라 성능을 향상시키고 대기 시간을 줄일 수도 있습니다.

하나의 주요 전략은 로컬에서 특징 추출을 수행하는 것입니다. 사용자의 얼굴 원시 이미지 또는 비디오 스트림을 전송하는 대신 SDK는 장치에서 특정 생체 인식 템플릿 또는 특징 벡터를 추출할 수 있습니다. 이러한 추상적인 표현은 여전히 개인에게 고유하지만 원본 미디어보다 개인 식별 정보가 훨씬 적습니다. 예를 들어 Didit의 Passive & Active Liveness 감지는 실제 사람이 있는지 확인하기 위해 생체 인식 특성을 분석하도록 설계되어 광범위한 원시 푸티지를 무기한 저장할 필요성을 최소화합니다.

또 다른 기술은 임시 데이터를 사용하는 것입니다. 문서 이미지가 캡처되는 ID 확인과 같은 프로세스의 경우 SDK는 이미지를 처리하여 관련 데이터(예: 이름, 생년월일, 문서 번호)를 추출한 다음 원본 이미지를 즉시 삭제하거나 엄격한 보존 정책에 따라 세션 기간 동안만 보존할 수 있습니다. 이는 원시 고해상도 문서 스캔이 아닌 구조화되고 필요한 데이터만 보존되도록 합니다. Didit의 OCR 기능은 데이터 최소화 원칙을 준수하면서 중요한 정보를 추출하도록 최적화되어 있습니다.

생체 인식 데이터의 안전한 전송 및 저장

온디바이스 처리에도 불구하고 일부 생체 인식 데이터 또는 파생 형태는 확인 및 저장을 위해 백엔드로 전송되어야 합니다. 이 단계에서는 보안이 가장 중요합니다. 원시 데이터든 처리된 데이터든 모든 데이터는 전송 중 및 저장 중 모두 암호화되어야 합니다. Didit은 전송 중 데이터에는 TLS 1.3과 같은 산업 표준 프로토콜을, 저장 중 데이터에는 AES-256을 사용하여 종단 간 암호화를 보장합니다. 이는 민감한 정보를 가로채기 및 무단 액세스로부터 보호합니다.

암호화 외에도 안전한 스토리지가 중요합니다. 생체 인식 데이터는 다른 개인 데이터와 분리된 고도로 안전하고 액세스 제어된 환경에 저장되어야 합니다. 이 데이터에 대한 액세스는 역할 기반 액세스 제어(RBAC)를 통해 엄격하게 제한되어 권한 있는 직원 또는 시스템만 상호 작용할 수 있도록 해야 합니다. Didit의 인프라는 ISO 27001 인증을 포함한 엔터프라이즈급 보안으로 구축되어 민감한 데이터를 처리하기 위한 안전한 기반을 제공합니다.

또한 데이터 최소화 원칙은 데이터가 저장되는 기간에도 적용됩니다. 조직은 목적이 달성되면 데이터를 삭제하는 엄격한 데이터 보존 정책을 정의하고 준수해야 합니다. 이는 기술적인 고려 사항일 뿐만 아니라 GDPR과 같은 규정의 영향을 크게 받는 법적인 고려 사항이기도 합니다. Didit은 데이터 처리자로서 고객(데이터 컨트롤러)이 데이터 보존 기간을 구성할 수 있도록 하여 규정 준수를 촉진하면서 유연성을 제공합니다. 세션은 온디맨드로 삭제할 수 있으며, 엔터프라이즈 계정의 경우 기본적으로 EU와 같은 특정 지역으로 처리를 제한하여 데이터 개인 정보 보호를 더욱 강화할 수 있습니다.

생체 인식 확인을 통한 보안 및 규정 준수 균형

생체 인식에서 데이터 최소화의 핵심 과제는 규정 준수 및 개인 정보 보호를 유지하면서 보안 조치의 효율성을 유지하는 것입니다. 예를 들어 1:1 Face Match에서 사용자의 실시간 생체 인식 캡처는 신원을 확인하기 위해 참조 이미지(예: ID 문서에서)와 비교됩니다. 이 작업에는 두 이미지에 대한 임시 액세스가 필요하지만, 시스템은 법률 또는 사용자 동의에 의해 명시적으로 요구되지 않는 한 원시 이미지 자체가 아닌 비교 결과 및 필요한 감사 추적만 보존하도록 설계되어야 합니다.

Passive & Active Liveness 및 1:1 Face Match를 포함한 Didit의 생체 인식 솔루션은 이러한 균형을 염두에 두고 개발되었습니다. 당사의 시스템은 원본 생체 인식 캡처를 무기한 저장할 필요 없이 라이브니스 점수, 얼굴 일치 유사성 및 전반적인 확인 상태를 자세히 설명하는 생체 인식 인증 보고서를 통해 포괄적인 통찰력을 제공합니다. 또한 LOW_LIVENESS_SCORE 또는 LIVENESS_FACE_ATTACK과 같은 잠재적인 문제에 대한 자세한 경고를 제공하여 구성 가능한 임계값에 따라 세부적인 제어 및 자동 또는 수동 검토를 허용하며, 이 모든 것이 보존되는 데이터를 최소화합니다.

GDPR 및 EU AI Act와 같은 향후 프레임워크와 같은 규정 준수는 협상할 수 없습니다. Didit은 GDPR을 준수할 뿐만 아니라 생체 인식 프레젠테이션 공격 감지(ISO 30107-3)에 대해 iBeta 레벨 1 인증을 받았으며 EU AI Act에 대비하도록 설계되었습니다. 보안 및 규정 준수에 대한 이러한 약속은 Didit의 모바일 SDK를 사용하는 기업이 사용자 개인 정보 보호를 존중하고 규제 요구 사항을 충족하는 생체 인식 확인 솔루션을 자신 있게 배포할 수 있도록 보장합니다.

Didit이 도움이 되는 방법

Didit은 AI 네이티브, 개발자 우선 신원 플랫폼을 통해 안전하고 개인 정보 보호를 유지하는 생체 인식 캡처를 가능하게 하는 데 앞장서고 있습니다. 당사의 모듈식 아키텍처는 기업이 Passive & Active Liveness 및 1:1 Face Match와 같은 특정 신원 확인을 처음부터 데이터 최소화에 중점을 두고 통합할 수 있도록 합니다.

당사의 모바일 SDK는 온디바이스 처리 및 특징 추출을 수행하도록 설계되어 전송 및 저장되는 원시 생체 인식 데이터의 양을 크게 줄입니다. 예를 들어, 당사의 Passive & Active Liveness 제품은 동적 생체 인식 신호에 중점을 두어 광범위한 고해상도 비디오 저장 없이 스푸핑 시도를 정확하게 감지합니다. 마찬가지로 당사의 1:1 Face Match 기술은 구성 가능한 데이터 보존 정책을 준수하면서 매우 정확한 비교를 제공하여 민감한 데이터가 필요 이상으로 오래 보관되지 않도록 합니다.

Didit은 Free Core KYC를 제공하여 기업이 선불 비용 없이 필수 신원 확인 프로세스를 구현할 수 있도록 합니다. 당사 플랫폼의 유연성과 설정 비용 없음은 모든 규모의 기업이 데이터 최소화의 모범 사례를 채택할 수 있도록 지원합니다. 당사는 데이터 처리자로서 귀하가 데이터 컨트롤러로 남아 온디맨드 삭제 및 처리 지역 선택을 포함하여 자체 데이터 보존 정책을 정의할 수 있도록 지원합니다. 이러한 제어는 ISO 27001 및 GDPR 준수와 같은 인증에 대한 당사의 약속과 결합되어 귀하의 생체 인식 캡처 전략이 보안 및 개인 정보 보호를 모두 존중하도록 보장합니다.

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