모바일 생체 인식 본인 확인을 위한 동적 대체 워크플로우 (KO)

사용자 경험 최적화동적 대체 옵션이 있는 다단계 생체 인식 본인 확인을 구현하여 마찰을 줄이고 특히 저조도 환경이나 오래된 장치에서도 성공적인 인증을 늘리십시오.

사기 방지 강화초기 시도에서 높은 위험이나 잠재적 스푸핑이 감지될 경우 더욱 견고한 옵션으로 동적으로 전환하면서 수동, 3D 플래시 및 3D 액션 & 플래시 생체 인식 방법을 조합하여 활용하십시오.

보안 표준 유지낮은 생체 인식 점수 또는 잠재적 중복 얼굴과 같은 다양한 위험 요소에 대한 임계값 및 조치를 구성하여 자동으로 검토 또는 거부를 트리거하고, 규정 준수를 보장하며 정교한 공격을 방지하십시오.

Didit의 모듈식 이점Didit의 AI 기반 플랫폼을 통해 기업은 구성 가능한 규칙으로 유연한 생체 인식 워크플로우를 쉽게 구축하고 오케스트레이션할 수 있으며, 확장 가능하고 안전한 신원 확인을 위해 무료 핵심 KYC 및 설정 비용을 제공합니다.

오늘날 디지털 우선 시대에 생체 인식 본인 확인은 모바일 애플리케이션에서 안전한 신원 확인의 초석이 되었습니다. 은행 및 핀테크에서 소셜 미디어 및 전자상거래에 이르기까지, 사기꾼이 사진, 비디오 또는 딥페이크를 사용하는 대신 실제 살아있는 사람이 앱과 상호 작용하는지 확인하는 것이 가장 중요합니다. 그러나 단일 생체 인식 본인 확인 방법에 의존하면 낮은 조명, 오래된 장치 또는 잘못된 순간에 단순히 눈을 깜박이는 것과 같은 요인으로 인해 합법적인 사용자가 인증에 실패할 수 있어 최적화되지 않은 사용자 경험으로 이어질 수 있습니다. 바로 이 지점에서 동적 대체 워크플로우가 필수적입니다.

동적 대체 워크플로우는 초기 결과, 사용자 환경 및 구성된 위험 임계값에 따라 생체 인식 본인 확인 프로세스를 지능적으로 조정합니다. 단일 접근 방식 대신, 다양한 생체 인식 방법 간의 원활한 전환을 허용하여 보안 및 사용자 통과율을 모두 최적화합니다. Didit은 고급 수동 및 능동 생체 인식 기능을 통해 이러한 탄력적인 시스템을 구축하기 위한 이상적인 기반을 제공합니다.

동적 생체 인식 워크플로우의 필요성

기존의 생체 인식 본인 확인은 종종 통과 또는 실패라는 이진 결과를 제공합니다. 기본적인 스푸핑 시도에는 효과적이지만, 이 엄격한 접근 방식은 사용자 불만과 이탈로 이어질 수 있습니다. 새 은행 계좌를 개설하려고 시도했지만, 휴대폰 카메라 품질이 필요한 생체 인식 확인에 최적화되지 않았거나 어두운 방에 있어 거부당하는 사용자를 상상해 보십시오. 동적 워크플로우는 보안을 손상시키지 않으면서 대체 인증 경로를 제공함으로써 이러한 문제를 해결합니다.

예를 들어, 초기 시도는 단일 프레임에서 생명 징후를 분석하는 Didit의 수동 생체 인식과 같이 덜 침습적인 방법을 사용할 수 있습니다. 낮은 얼굴 품질 또는 잠재적 스푸핑 시도로 인해 실패할 경우, 시스템은 사용자에게 3D 플래시와 같은 더 강력한 방법을 시도하도록 자동으로 프롬프트할 수 있습니다. 이 에스컬레이션은 합법적인 사용자가 계속해서 인증을 완료할 수 있도록 보장하는 동시에 사기꾼은 점점 더 정교한 방어에 직면하게 됩니다.

또한, 위협 환경은 끊임없이 진화하고 있습니다. 딥페이크와 고급 프레젠테이션 공격은 유연한 방어를 요구합니다. 생체 인식 방법을 동적으로 조정함으로써 기업은 각 고유한 상황에 적합한 수준의 보안을 배포하여 사기꾼보다 앞서 나갈 수 있습니다. Didit의 AI 기반 접근 방식은 생체 인식 본인 확인 방법이 새로운 공격 벡터에 지속적으로 학습하고 적응하도록 보장합니다.

동적 대체 전략 설계

효과적인 동적 대체 워크플로우를 구축하려면 몇 가지 주요 고려 사항이 필요합니다.

1. 사용자 경험 우선순위: 가장 침습적이지 않고 빠른 방법으로 시작하십시오. Didit의 수동 생체 인식은 최소한의 사용자 노력으로 표준 보안을 제공하여 이에 탁월합니다. 점수가 높고 경고가 트리거되지 않으면 사용자는 빠르게 진행할 수 있습니다.

2. 위험 임계값 정의: 생체 인식 점수 및 경고 유형에 대한 명확한 임계값을 설정하십시오. Didit의 생체 인식 본인 확인 보고서는 상세한 점수 및 경고(예: LOW_LIVENESS_SCORE, LIVENESS_FACE_ATTACK, POSSIBLE_DUPLICATED_FACE)를 제공합니다. 이를 기반으로 애플리케이션을 구성하여 자동으로 승인, 검토 또는 거부할 수 있습니다. 예를 들어, 70 미만의 점수는 대체를 트리거할 수 있지만, 50 미만의 점수는 자동 거부로 이어질 수 있습니다.

3. 계층형 생체 인식 방법 구현:

   • 1단계 (표준 보안): 수동 생체 인식. 빠르고 편리하며 저위험 사용 사례 또는 첫 시도로 적합합니다. LOW_LIVENESS_SCORE 경고가 트리거되거나 MULTIPLE_FACES_DETECTED (수동 모드) 또는 LOW_FACE_QUALITY가 발생하면 2단계로 이동합니다.
   • 2단계 (고보안): 3D 플래시. 수동 생체 인식이 높은 위험을 나타내거나 실패할 경우, 사용자에게 3D 플래시 확인을 요청합니다. 이 방법은 동적 조명 패턴을 투사하여 깊이 맵을 생성하여 사진 또는 2D 스푸핑에 대한 높은 보안을 제공하면서 원활한 경험을 유지합니다.
   • 3단계 (최고 보안): 3D 액션 & 플래시. 가장 위험한 시나리오(예: 고가치 거래, 계정 복구) 또는 3D 플래시가 여전히 우려를 제기하는 경우(예: LIVENESS_FACE_ATTACK) 3D 액션 & 플래시로 에스컬레이션합니다. 이는 무작위 동작(눈 깜빡임과 같은)과 동적 조명 분석을 결합하여 딥페이크 또는 고급 마스크로 스푸핑하는 것을 거의 불가능하게 만듭니다.

4. 자동 거부 조건 처리: 특정 조건은 대체 전략과 관계없이 항상 자동 거부로 이어져야 합니다. Didit은 NO_FACE_DETECTED, LIVENESS_FACE_ATTACK 또는 FACE_IN_BLOCKLIST (얼굴이 Didit의 1:1 얼굴 일치 및 얼굴 검색을 통해 차단 목록의 항목과 일치하는 경우)와 같이 이를 명확하게 표시합니다. 이는 협상할 수 없는 보안 실패입니다.

5. 명확한 사용자 지침 제공: 대체가 트리거될 때 사용자에게 다른 단계가 필요한 이유와 성공적으로 완료하는 방법을 명확하게 설명하십시오. 이는 불만을 줄이고 완료율을 향상시킵니다.

오케스트레이션을 위한 Didit의 생체 인식 본인 확인 보고서 활용

Didit의 포괄적인 생체 인식 본인 확인 보고서는 이러한 동적 워크플로우를 구축하는 데 핵심입니다. JSON 객체로 반환되는 이 보고서는 중요한 정보를 제공합니다.

• status: 전반적인 확인 상태('승인됨', '거부됨', '검토 중', '미완료').
• method: 사용된 특정 생체 인식 방법('ACTIVE_3D', 'FLASHING', 'PASSIVE').
• score: 생체 인식 가능성을 나타내는 신뢰도 점수.
• age_estimation: 연령 제한 서비스에 유용하며, 생체 인식 응답 내에 직접 통합됩니다.
• warnings: LOW_LIVENESS_SCORE, POSSIBLE_DUPLICATED_FACE 또는 HIGH_FACE_LUMINANCE와 같이 감지된 위험을 자세히 설명하는 중요한 배열입니다. 각 경고에는 risk 유형, short_description 및 log_type이 포함됩니다.
• matches: 얼굴 검색이 사용된 경우, 일치하는 세션과 유사성 백분율(일치하는 얼굴이 is_blocklisted인지 여부 포함)을 보여줍니다.

이 보고서를 분석함으로써 애플리케이션은 지능적이고 실시간 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, score가 '검토 임계값'보다 낮지만 '거부 임계값'보다 높고 LOW_LIVENESS_SCORE 경고가 있는 경우, 워크플로우는 Didit의 3D 플래시 방법을 사용하여 더 높은 보안 생체 인식 확인을 위한 프롬프트를 자동으로 시작할 수 있습니다. FACE_IN_BLOCKLIST가 감지되면 거래는 즉시 거부될 수 있습니다.

Didit이 도움이 되는 방법

Didit은 생체 인식 본인 확인을 위한 강력하고 동적인 대체 워크플로우를 구축하는 데 기업을 도울 수 있는 독특한 위치에 있습니다. 당사의 모듈식 AI 기반 플랫폼은 유연성과 보안을 위해 설계된 포괄적인 도구 모음을 제공합니다.

• 모듈식 생체 인식 방법: Didit은 수동, 3D 플래시 및 3D 액션 & 플래시 생체 인식을 제공하여 특정 보안 요구 사항 및 위험 허용 범위에 따라 방법을 선택하고 동적으로 전환할 수 있습니다. 이러한 모듈성은 기본 확인으로 시작하여 필요에 따라 에스컬레이션할 수 있음을 의미하며, 보안과 사용자 경험을 모두 보장합니다.
• AI 기반 정확성: 당사의 생체 인식 본인 확인은 딥페이크를 포함한 정교한 스푸핑 공격에 효과적으로 대응하여 0.1% 미만의 오인율로 99.9%의 정확도를 자랑합니다.
• 구성 가능한 워크플로우: Didit의 코드 없는 비즈니스 콘솔과 깔끔한 API를 통해 기업은 복잡한 신원 확인 워크플로우를 쉽게 오케스트레이션할 수 있습니다. 규칙을 정의하고, 생체 인식 점수에 대한 임계값을 설정하고, 다양한 경고에 대한 조치(예: LOW_FACE_QUALITY의 경우 '검토', LIVENESS_FACE_ATTACK의 경우 '거부')를 구성할 수 있습니다.
• 포괄적인 보고: 상세한 생체 인식 본인 확인 보고서는 동적 의사 결정 엔진을 구동하는 데 필요한 모든 데이터 포인트(점수, 방법, 경고 및 메타데이터)를 제공합니다.
• 개발자 우선 접근 방식: Didit은 즉각적인 샌드박스와 공개 문서를 제공하여 개발자가 모바일 애플리케이션에 생체 인식 본인 확인을 통합하고 사용자 지정하기 쉽게 만듭니다.
• 무료 핵심 KYC: 필수 신원 확인 기능을 무료로 시작하여 초기 투자 없이 강력한 생체 인식 본인 확인을 구현하고 동적 워크플로우를 탐색할 수 있습니다.

Didit의 기능을 활용함으로써 기업은 원활하면서도 안전한 사용자 여정을 만들고, 합법적인 사용자의 마찰을 줄이는 동시에 사기꾼을 효과적으로 저지할 수 있습니다. Didit 아키텍처의 유연성은 생체 인식 본인 확인 전략이 끊임없이 변화하는 위협 환경에 따라 진화할 수 있도록 보장합니다.

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