Didit 웹 SDK 라이브니스 감지로 웹 보안 강화 (KO)

정교한 사기 방지Didit의 라이브니스 감지(3D 액션 및 플래시, 수동 라이브니스 포함)는 딥페이크, 마스크, 비디오 재생으로부터 엔터프라이즈급 보호 기능을 제공하여 실제 사용자만 접근할 수 있도록 보장합니다.

원활한 통합 및 사용자 경험Didit 웹 SDK는 웹 애플리케이션에 고급 라이브니스 검사를 직접 쉽게 통합할 수 있도록 하여 높은 보안을 유지하면서도 부드럽고 직관적인 사용자 경험을 제공합니다.

종합적인 위험 평가Didit은 상세한 라이브니스 보고서와 구성 가능한 경고 메커니즘을 제공하여 기업이 낮은 점수, 중복된 얼굴, 차단 목록 일치와 같은 잠재적 위협을 이해하고 대응할 수 있도록 지원합니다.

AI 네이티브 및 모듈식 보호AI 네이티브 플랫폼인 Didit은 모듈식 아키텍처를 제공하여 기업이 검증 워크플로우를 구성하고, 신뢰를 자동화하며, 무료 Core KYC의 혜택을 누릴 수 있도록 합니다. 설정 비용 없이 다양한 보안 요구 사항에 맞춰 조정됩니다.

웹 보안에서 증가하는 프레젠테이션 공격의 위협

오늘날의 디지털 환경에서 웹 보안은 무엇보다 중요합니다. 그러나 기존의 인증 방식은 정교한 프레젠테이션 공격에 점점 더 취약해지고 있습니다. 사기꾼들은 더 이상 도난당한 암호에만 의존하지 않습니다. 그들은 딥페이크, 고품질 마스크, 비디오 재생과 같은 고급 기술을 활용하여 신원 확인 시스템을 우회합니다. 스푸핑이라고도 하는 이러한 공격은 사용자 계정, 민감한 데이터 및 온라인 플랫폼의 전반적인 무결성에 심각한 위협을 가합니다. 은행 및 의료에서 전자 상거래 및 소셜 미디어에 이르기까지 모든 분야의 기업들은 실제 사람과 사칭하려는 악의적인 시도를 정확하게 구별할 수 있는 강력한 방어책을 구현해야 한다는 엄청난 압력에 직면해 있습니다.

문제는 매우 안전하면서도 사용자 친화적인 솔루션을 찾는 데 있습니다. 지나치게 복잡한 확인 프로세스는 합법적인 사용자를 단념시킬 수 있으며, 느슨한 보안은 사기를 유발합니다. 바로 이 지점에서 고급 생체 인식 솔루션, 특히 라이브니스 감지가 필수 불가결해집니다. Didit의 라이브니스 감지는 웹 SDK를 통해 제공되며, 웹 애플리케이션과 상호 작용하는 사람이 실제로 물리적으로 존재하고 살아있는지 확인하는 중요한 방어 계층을 제공합니다.

Didit의 라이브니스 감지 방법 이해

Didit은 99.9%의 정확도와 0.1% 미만의 FAR(False Acceptance Rate)를 달성하기 위해 다양한 방법을 결합한 다면적인 라이브니스 감지 접근 방식을 제공합니다. 이러한 강력한 보호는 가장 진보된 스푸핑 시도로부터 보호하는 데 중요합니다. 당사의 웹 SDK를 사용하면 이러한 강력한 기능을 웹 애플리케이션에 직접 원활하게 통합하여 실시간 방어를 제공할 수 있습니다.

3D 액션 및 플래시: 최고의 보안 표준

최고의 보안이 요구되는 시나리오에서 Didit의 3D 액션 및 플래시 방법은 비할 데 없습니다. 이 방법은 다단계 생체 인식 확인과 무작위 동작 시퀀스(예: 눈 깜빡임 또는 고개 끄덕임) 및 동적 조명 패턴 분석을 결합합니다. 사용자에게는 간단하고 실시간으로 동작을 수행하도록 요청하는 동시에 시스템은 얼굴에 동적으로 조명 패턴을 투사합니다. 이 이중 계층 접근 방식은 행동 단서와 얼굴의 물리적 3D 구조를 모두 분석합니다. 딥러닝 알고리즘은 미세 표정 및 빛 반사 반응을 조사하여 정적 이미지, 비디오 또는 고급 마스크로 스푸핑하는 것을 거의 불가능하게 만듭니다. 이 방법은 은행, 의료 및 정부 서비스와 같은 고위험 애플리케이션에 이상적입니다.

3D 플래시: 원활한 경험을 통한 높은 보안

3D 플래시 방법은 명시적인 사용자 상호 작용 없이 프레젠테이션 공격에 대한 높은 보안을 제공합니다. 이 방법은 초당 30프레임 이상으로 얼굴에 일련의 조명 패턴을 투사하여 반사를 분석하여 깊이 맵을 생성합니다. 이 깊이 맵은 얼굴의 3차원 구조를 확인하여 평면 이미지 또는 2D 스푸핑과 효과적으로 구별합니다. 사용자 흐름이 중요한 금융 서비스, 계정 접근 및 일반 신원 확인에 완벽한 매우 안전하면서도 원활한 경험을 제공합니다.

수동 라이브니스: 빠르고 편리한 확인

마찰이 적은 시나리오 및 소비자 애플리케이션의 경우 Didit의 수동 라이브니스 방법은 표준 보안을 제공합니다. 이 방법은 단일 프레임 딥러닝 분석에 의존하여 라이브니스 징후를 감지합니다. 이미지에서 아티팩트, 질감 패턴 및 실제 얼굴과 스푸핑을 구별하는 기타 미묘한 지표를 검사합니다. 컨볼루션 신경망(CNN)은 얼굴 특징을 검증하고 인쇄된 사진 또는 디지털 화면에서 발생하는 것과 같은 이상 징후를 식별합니다. 빠르고 편리한 확인을 제공하면서도 일반적인 사용 사례에 대한 강력한 보호 기능을 제공합니다.

라이브니스 감지 보고서 및 경고 해석

Didit의 라이브니스 감지 프로세스는 웹 SDK를 통해 액세스할 수 있는 상세 보고서를 통해 포괄적인 통찰력을 제공하여 보안 평가 및 잠재적 위험을 이해하는 데 도움을 줍니다. 각 보고서에는 주요 섹션이 포함된 라이브니스 객체가 포함됩니다.

• 라이브니스 상태: 전반적인 확인 상태(승인, 거부, 검토 중, 미완료) 및 신뢰 점수.
• 미디어 참조: 검토를 위해 캡처된 이미지 및 비디오에 대한 임시 URL.
• 방법 세부 정보: 사용된 특정 라이브니스 감지 방법에 대한 정보(예: ACTIVE_3D, FLASHING, PASSIVE).
• 위험 평가: LOW_LIVENESS_SCORE, LIVENESS_FACE_ATTACK 또는 FACE_IN_BLOCKLIST와 같은 특정 태그를 포함하여 감지된 경고 및 잠재적 보안 문제.
• 확인 메타데이터: 연령 추정, 얼굴 일치에 대한 유사성 백분율, 타임스탬프와 같은 추가 세부 정보.

Didit의 시스템은 NO_FACE_DETECTED, LIVENESS_FACE_ATTACK(스푸핑 시도 표시) 또는 FACE_IN_BLOCKLIST(얼굴이 차단 목록의 항목과 일치하는 경우)와 같은 중요한 조건에서 시도를 자동으로 거부합니다. LOW_LIVENESS_SCORE 또는 POSSIBLE_DUPLICATED_FACE와 같은 다른 위험의 경우 기업은 특정 위험 정책에 맞춰 임계값 및 작업(거부, 검토 또는 승인)을 구성하여 확인 결과에 대한 세분화된 제어를 보장할 수 있습니다.

Didit이 도움이 되는 방법

Didit은 탁월한 라이브니스 감지 기능으로 웹 보안을 강화하도록 설계된 AI 네이티브, 개발자 우선의 신원 플랫폼입니다. 당사의 모듈식 아키텍처는 기업이 직관적인 웹 SDK를 사용하여 모든 웹 애플리케이션에 고급 생체 인식 확인을 쉽게 통합할 수 있도록 합니다. 당사는 무료 Core KYC를 제공하여 필수 신원 확인에 누구나 접근할 수 있도록 하며, 설정 비용 없이 성공적인 확인 건당 지불 모델을 제공합니다.

Didit을 사용하면 최첨단 라이브니스 감지(수동 및 능동 라이브니스)를 배포하여 딥페이크 및 프레젠테이션 공격과 같은 정교한 사기 시도를 방지할 수 있습니다. 당사 플랫폼의 AI 네이티브 설계는 새로운 사기 벡터에 대한 지속적인 개선 및 적응을 보장합니다. Didit은 라이브니스를 넘어 ID 확인(OCR, MRZ, 바코드), 1:1 얼굴 일치 및 얼굴 검색, AML 심사 및 모니터링, 주소 증명, 연령 추정 등 포괄적인 신원 확인 도구 스위트를 제공하며, 이 모든 것은 깔끔한 API 또는 코드 없는 비즈니스 콘솔을 통해 액세스할 수 있습니다. 이러한 통합 접근 방식을 통해 강력한 확인 워크플로우를 구성하고, 위험을 조정하며, 전 세계적으로 대규모로 신뢰를 자동화하여 웹 보안 상태를 크게 향상시킬 수 있습니다.

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