Flutter SDK를 활용한 Didit의 1:1 얼굴 매칭 가이드 (KO)

원활한 통합Didit의 Flutter SDK를 쉽게 통합하여 고급 1:1 얼굴 매칭 기능을 추가하고, 최소한의 개발 노력으로 사용자 인증 흐름을 향상시킬 수 있습니다.

강력한 사기 방지Didit의 AI 기반 라이브니스 감지 및 1:1 얼굴 매칭을 활용하여 사용자의 실시간 이미지와 신분증을 비교함으로써 스푸핑 및 신원 도용을 효과적으로 방지합니다.

실용적인 인증 보고서유사성 점수, 상태 및 중요한 경고를 포함한 상세한 face_match 보고서를 이해하여 사용자 온보딩 및 인증을 위한 지능적인 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

모듈식 및 개발자 친화적Didit은 개발자 우선 접근 방식과 함께 개방형 모듈식 신원 플랫폼을 제공하며, 유연하고 보안이 뛰어난 신원 솔루션을 위한 깔끔한 API와 Flutter SDK를 제공합니다.

디지털 신원에서 1:1 얼굴 매칭의 중요성

오늘날의 디지털 우선 세상에서 사용자의 신원을 정확하고 안전하게 확인하는 것은 매우 중요합니다. 신규 고객 온보딩부터 거래 인증에 이르기까지 기업은 서비스와 상호 작용하는 사람이 본인임을 확인하기 위한 강력한 도구가 필요합니다. 바로 이때 1:1 얼굴 매칭이 등장합니다. 이는 사용자의 실시간 이미지 또는 비디오를 일반적으로 신분증에서 추출한 참조 사진과 비교하는 중요한 생체 인증 기술입니다. 이 비교는 문서의 합법적인 소유권을 확인하고 신원 도용, 딥페이크 및 스푸핑 공격을 방지하는 데 도움이 됩니다.

이러한 고급 생체 인식 기능을 애플리케이션에 직접 통합하는 것은 복잡할 수 있지만, 올바른 도구를 사용하면 간단해집니다. Didit의 Flutter SDK는 포괄적인 솔루션을 제공하여 개발자가 최첨단 1:1 얼굴 매칭을 모바일 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있도록 합니다. 이는 사용자 경험을 간소화할 뿐만 아니라 보안 조치를 크게 강화하여 플랫폼을 더욱 신뢰할 수 있고 규정을 준수하게 만듭니다.

Didit의 Flutter SDK로 얼굴 매칭 시작하기

Didit의 Flutter SDK는 Flutter 애플리케이션에 1:1 얼굴 매칭을 포함한 신원 확인 기능을 추가하기 위한 원활한 통합 경험을 제공하도록 설계되었습니다. SDK는 기본 iOS 및 Android 구성 요소를 활용하여 NFC 여권 판독 및 고급 라이브니스 감지와 같은 강력한 기능을 제공합니다. 얼굴 매칭에 뛰어들기 전에 프로젝트에 SDK를 설정해야 합니다.

설치 및 기본 설정

먼저 Didit SDK를 Flutter 프로젝트에 추가합니다.

flutter pub add didit_sdk

iOS의 경우 Podfile에 DiditSDK pod를 추가했는지 확인합니다.

pod 'DiditSDK', :podspec => 'https://raw.githubusercontent.com/didit-protocol/sdk-ios/main/DiditSDK.podspec'

그런 다음 ios 디렉터리로 이동하여 pod install을 실행합니다.

Android의 경우 android/app/build.gradle.kts의 android 블록 안에 다음을 추가합니다.

packaging {
    resources {
        pickFirsts += "META-INF/versions/9/OSGI-INF/MANIFEST.MF"
    }
}

인증 세션 시작

얼굴 매칭을 수행하려면 먼저 인증 세션을 생성해야 합니다. 이는 일반적으로 Didit의 API에 백엔드 호출을 하여 session_token을 얻는 과정을 포함합니다. 이 토큰은 Flutter SDK에 전달되어 인증 흐름을 시작합니다. Didit의 모듈식 아키텍처는 ID 확인, 수동 및 능동 라이브니스, 1:1 얼굴 매칭을 핵심 구성 요소로 포함하는 사용자 지정 워크플로를 정의할 수 있도록 합니다.

백엔드는 API 키와 인증 단계의 순서를 결정하는 workflow_id를 사용하여 https://verification.didit.me/v3/session/에 POST 요청을 해야 합니다. 응답에는 Flutter 앱이 사용할 session_id 및 session_token이 포함됩니다.

1:1 얼굴 매칭 보고서 및 경고 이해

사용자가 Flutter 앱에서 인증 흐름을 완료하면 Didit은 캡처된 데이터를 처리하고 상세한 face_match 보고서를 제공합니다. 이 보고서는 사용자의 신원에 대한 정보에 입각한 결정을 내리는 데 중요합니다. 보고서 구조에는 중요한 정보가 포함됩니다.

• status: 전반적인 결과('승인됨', '거부됨', '검토 중', '미완료')를 나타냅니다.
• score: 실시간 이미지와 참조 이미지 간의 유사성을 나타내는 숫자 값(0-100)입니다. 점수가 높을수록 일치도가 강하다는 의미입니다.
• source_image / target_image: 비교에 사용된 이미지의 임시 URL입니다. 이 URL은 보안이 유지되며 개인 정보 보호 강화를 위해 60분 후에 만료됩니다.
• warnings: 얼굴 매칭 프로세스 중에 발생한 잠재적 위험 또는 문제를 자세히 설명하는 개체 배열입니다.

얼굴 매칭 경고 해석

Didit의 시스템은 잠재적 문제를 이해하는 데 도움이 되는 특정 경고를 제공합니다. 주요 경고는 다음과 같습니다.

• LOW_FACE_MATCH_SIMILARITY: 이 경고는 제공된 실시간 이미지의 얼굴 특징이 참조 이미지와 밀접하게 일치하지 않음을 나타냅니다. 이는 잠재적인 신원 불일치 또는 낮은 품질의 캡처를 시사할 수 있습니다. 애플리케이션의 위험 허용 범위에 따라 이 경고에 대한 검토 및 거부 임계값을 구성할 수 있습니다.
• NO_REFERENCE_IMAGE: 이 치명적인 오류는 얼굴 비교를 위한 참조 이미지가 누락되었을 때 발생하며, 이는 항상 자동 거부로 이어집니다.

Didit은 애플리케이션이 이러한 경고를 처리하는 방법을 구성할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 특정 비율 미만의 점수를 가진 세션이 수동 검토를 위해 플래그 지정되는 '검토 임계값'과 자동 거부를 위한 '거부 임계값'을 설정할 수 있습니다. Didit의 AI 기반 기능과 결합된 이러한 세분화된 제어 수준은 인증 프로세스가 안전하고 특정 요구 사항에 맞춰지도록 보장합니다.

강화된 보안 및 사용자 경험을 위해 Didit 활용

Didit의 1:1 얼굴 매칭은 강력한 수동 및 능동 라이브니스 감지와 결합되어 신원 도용에 대한 강력한 방어 기능을 제공합니다. 라이브니스 감지는 사용자가 딥페이크, 사진 또는 비디오 스푸핑이 아닌 실제 존재하는 사람임을 보장합니다. 이어서 얼굴 매칭은 이 실시간 개인이 제공된 신분증의 소유자임을 확인합니다.

이러한 다층 생체 인증 접근 방식은 금융 서비스, 온라인 도박 및 민감한 개인 데이터를 다루는 모든 플랫폼과 같이 높은 수준의 보증이 필요한 산업에 매우 중요합니다. Didit의 Flutter SDK를 통합함으로써 단순히 기능을 추가하는 것이 아니라 비즈니스 요구 사항에 따라 확장되고 진화하는 사기 기술에 적응하는 포괄적인 AI 기반 신원 확인 인프라를 채택하는 것입니다.

Didit이 도움이 되는 방법

Didit은 Flutter 애플리케이션 내에서 1:1 얼굴 매칭 및 포괄적인 신원 확인을 구현하기 위한 탁월한 솔루션을 제공합니다. 당사의 모듈식 아키텍처를 통해 ID 확인(OCR, MRZ, 바코드), 수동 및 능동 라이브니스, 1:1 얼굴 매칭 기능을 원활하게 통합할 수 있습니다. Didit을 사용하면 무료 핵심 KYC를 통해 선행 비용 없이 신원 확인을 시작할 수 있습니다. 당사의 AI 기반 플랫폼은 사기 감지에서 높은 정확성과 지속적인 개선을 보장하며, 개발자 우선 접근 방식은 개발 프로세스를 가속화하기 위한 깔끔한 API, 즉각적인 샌드박스 및 포괄적인 문서를 제공합니다. 설정 비용이 없으며, 성공적인 확인당 지불 모델은 비용을 비즈니스 성장과 일치시킵니다. Didit은 전 세계적이고 확장 가능한 신뢰 자동화를 위한 구성 가능한 신원 기본 요소를 제공하는 인터넷의 개방형 모듈식 신원 계층이 되도록 설계되었습니다.

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