안정적인 사용자 경험을 위한 생체 인식 활성 감지 대체 워크플로우 (KO)

전략적 활성 감지 대체가장 안전한 방법부터 시작하여 사용자 상황, 장치 기능 및 위험 프로필에 따라 덜 엄격한 옵션으로 유연하게 전환함으로써 보안과 사용자 경험의 균형을 맞추는 계층화된 활성 감지 접근 방식을 구현합니다.

활성 감지 방법 이해3D 동작 및 플래시(최고 보안), 3D 플래시(높은 보안), 수동 활성 감지(표준 보안) 간의 차이를 이해하여 다양한 사용 사례 및 위험 수준에 적합한 방법을 선택합니다.

구성 가능한 경고 및 거부 조건활성 감지 점수, 얼굴 품질 및 잠재적인 스푸핑 시도에 대한 구성 가능한 임계값을 활용하여 의사 결정(승인, 검토, 거부)을 자동화하고 수동 개입을 줄입니다.

Didit의 모듈식 오케스트레이션Didit의 AI 기반 모듈식 플랫폼을 활용하여 코드가 없는 비즈니스 콘솔과 깔끔한 API를 통해 동적 대체 기능이 있는 유연하고 조합 가능한 활성 감지 워크플로우를 구축하고, 글로벌 확장성과 무료 핵심 KYC를 보장합니다.

디지털 신원 확인의 진화하는 환경에서 활성 감지는 스푸핑 및 딥페이크 공격에 대한 중요한 장벽 역할을 합니다. 그러나 모든 시나리오에 맞는 단일 활성 감지 방법은 없습니다. 개발자는 다양한 장치 기능, 네트워크 조건 및 위험 허용 범위를 수용하면서 보안과 사용자 친화적인 워크플로우를 설계해야 하는 과제에 직면합니다. 이는 종종 활성 감지를 위한 지능적인 대체 기능을 구현해야 함을 의미합니다.

조합 가능한 활성 감지의 중요성

사기 방지의 핵심 구성 요소인 활성 감지는 생체 인식 확인 중에 사진, 비디오 또는 3D 마스크가 아닌 실제 사람이 존재하는지 확인합니다. Didit은 각각 고유한 보안 수준과 사용자 경험을 제공하는 다양한 활성 감지 방법을 제공합니다.

• 3D 동작 및 플래시: 이 방법은 무작위 동작(눈 깜빡임 또는 고개 끄덕임 등)과 동적 조명 패턴 분석을 결합하여 3D 구조와 실시간 상호 작용을 확인하여 최고의 보안을 제공합니다. 은행 및 의료와 같은 고위험 애플리케이션에 이상적입니다.
• 3D 플래시: 높은 보안을 제공하는 이 방법은 조명 패턴을 투사하여 얼굴의 깊이 지도를 생성하여 평면 이미지와 구별합니다. 사진 및 2D 스푸핑에 대해 원활하고 효과적이며 금융 서비스 및 계정 액세스에 적합합니다.
• 수동 활성 감지: 이 표준 보안 방법은 단일 프레임 딥러닝 분석에 의존하여 활성 감지를 나타내는 아티팩트 및 텍스처 패턴을 감지합니다. 마찰이 적은 시나리오 및 소비자 애플리케이션에 빠르고 편리합니다.

조합 가능한 접근 방식은 이러한 방법을 동적으로 통합하는 것을 의미합니다. 고정된 단일 솔루션 대신 개발자는 초기 결과, 사용자 상황 및 사전 정의된 비즈니스 규칙에 따라 유연하게 저하 또는 확장을 허용하는 일련의 검사를 조정할 수 있습니다. 이러한 유연성은 보안 및 전환율을 모두 최적화하는 데 가장 중요합니다.

효과적인 대체 워크플로우 설계

견고한 활성 감지 워크플로우를 구축하려면 잠재적인 실패를 예측하고 해결을 위한 명확하고 자동화된 경로를 확보해야 합니다. 다음은 개발자가 효과적인 대체 전략을 설계하는 방법입니다.

1. 지능적인 확장을 통해 보안 우선

고위험 거래의 경우 가장 안전한 활성 감지 방법부터 시작합니다. 사용자의 장치가 3D 동작 및 플래시를 지원하지 않거나(예: 깊이 센서 없음, 플래시 분석을 위한 조명 불량) 사용자 오류(예: 제대로 눈 깜빡이지 않음)로 인해 초기 시도가 실패하는 경우 시스템은 지능적으로 다음으로 가장 안전한 방법인 3D 플래시로 대체해야 합니다. 이마저도 문제가 발생하면 수동 활성 감지로 최종 대체할 수 있으며, 활성 감지 보안 감소를 보완하기 위해 ID 확인 또는 전화 및 이메일 확인과 같은 추가 신원 확인을 트리거할 수 있습니다.

Didit의 모듈식 아키텍처를 통해 개발자는 코드가 없는 비즈니스 콘솔 내에서 또는 깔끔한 API를 통해 이러한 오케스트레이션 규칙을 정의할 수 있습니다. 예를 들어, 워크플로우는 다음과 같이 구성될 수 있습니다. 3D 동작 및 플래시 시도 > 실패 또는 지원되지 않으면 3D 플래시 시도 > 실패하면 수동 활성 감지 시도 및 수동 검토 또는 추가 ID 확인 트리거.

2. 구성 가능한 경고 및 거부 조건 활용

Didit의 활성 감지 보고서는 활성 감지 점수, 사용된 방법 및 자세한 경고를 포함한 포괄적인 통찰력을 제공합니다. 개발자는 시스템이 다양한 문제를 처리하는 방법을 구성할 수 있습니다.

• 낮은 활성 감지 점수: 검토 및 거부 임계값을 설정합니다. 예를 들어, 70점 미만은 "검토 중" 상태를 트리거하고 50점 미만은 자동 "거부"를 초래합니다.
• 얼굴 품질 및 광도: 수동 활성 감지의 경우 낮은 또는 높은 얼굴 품질/광도에 대한 임계값을 설정하여 재시도를 요청하거나 더 강력한 방법으로 전환할 수 있습니다.
• 자동 거부: NO_FACE_DETECTED, LIVENESS_FACE_ATTACK(스푸핑 시도) 또는 FACE_IN_BLOCKLIST(1:1 얼굴 일치 및 얼굴 검색을 통해 알려진 사기꾼과 일치)와 같은 조건은 대체 설정에 관계없이 항상 자동 거부를 초래합니다.

이러한 규칙을 정의함으로써 개발자는 의사 결정을 자동화하여 수동 검토의 필요성을 줄이고 합법적인 사용자의 확인 프로세스 속도를 높이는 동시에 강력한 사기 방지를 유지할 수 있습니다.

3. 명확한 지침으로 사용자 경험 최적화

활성 감지 검사가 실패할 경우 사용자에게 명확하고 실행 가능한 피드백을 제공하는 것이 중요합니다. 일반적인 "실패" 대신 시스템은 실패 원인을 설명해야 합니다(예: "얼굴에 조명이 잘 비치는지 확인하세요", "다시 시도하고 가만히 있으세요" 또는 "동작을 명확하게 수행하세요"). 이는 사용자가 다음 시도에서 프로세스를 성공적으로 완료하는 데 도움이 되어 좌절감과 이탈률을 줄입니다. 대체 기능도 투명하게 전달해야 합니다. 예를 들어, "이 방법으로는 활성 감지를 확인할 수 없습니다. 다른 확인 방법을 시도해 주세요."

Didit이 도움이 되는 방법

Didit은 유연하고 견고한 신원 확인 워크플로우 구축을 위해 설계된 AI 기반 개발자 우선 신원 플랫폼입니다. 당사의 모듈식 아키텍처를 통해 기업은 특정 요구 사항에 맞게 동적 대체 기능이 있는 고급 활성 감지를 포함한 확인 단계를 구성할 수 있습니다. Didit의 코드가 없는 비즈니스 콘솔을 통해 개발자는 복잡한 오케스트레이션 흐름을 시각적으로 설계하고, 언제 확장, 축소 또는 다른 활성 감지 방법이나 ID 확인 또는 연령 추정과 같은 다른 신원 확인으로 대체할지 규칙을 정의할 수 있습니다.

Didit의 장점은 다음과 같습니다.

• 무료 핵심 KYC: 필수 신원 확인을 무료로 시작하세요.
• 모듈식 및 조합 가능: 수동 및 능동 활성 감지, 1:1 얼굴 일치 및 NFC 확인을 포함한 다양한 신원 기본 요소를 사용자 지정 워크플로우에 쉽게 통합합니다.
• AI 기반: 당사의 고급 알고리즘은 딥페이크와 같은 정교한 공격에 대해 높은 정확도(활성 감지의 경우 99.9%)와 강력한 사기 방지를 보장합니다.
• 설정 수수료 없음: 숨겨진 비용 없이 빠르게 시작하고 운영을 확장하세요.
• 자세한 보고: 신뢰 점수, 방법 세부 정보 및 위험 평가가 포함된 포괄적인 활성 감지 보고서에 액세스하여 대체 논리 및 수동 검토 프로세스에 정보를 제공합니다.

Didit을 활용함으로써 개발자는 실제 조건에 적응하고 사용자 마찰을 최소화하며 보안을 극대화하는 탄력적인 활성 감지 시스템을 구축하여 원활하고 안전한 온보딩 경험을 보장할 수 있습니다.

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