Didit JS SDK로 1:1 얼굴 매칭 구현하기 (KO)

원활한 통합직관적인 JavaScript SDK를 사용하여 Didit의 1:1 얼굴 매칭을 웹 애플리케이션에 통합하여 빠르고 안전한 생체 인식 확인 워크플로우를 구현하세요.

강력한 사기 방지AI 기반 안면 인식과 수동 및 능동 라이브니스 감지를 활용하여 사용자의 실시간 셀카를 신분증 사진과 정확하게 비교함으로써 신원 도용을 효과적으로 방지합니다.

구성 가능한 워크플로우얼굴 매칭 점수에 대한 확인 임계값을 사용자 지정하여 세션 검토 또는 자동 거절이 필요한 시점을 정의하고, 특정 위험 허용치에 맞게 프로세스를 조정할 수 있습니다.

Didit의 장점Didit은 무료 Core KYC, 설정 비용 없음, 깔끔한 API를 갖춘 AI 기반 모듈식 신원 플랫폼을 제공하여 모든 규모의 기업이 고급 생체 인식 확인을 쉽게 이용하고 확장할 수 있도록 합니다.

오늘날의 디지털 환경에서 사용자 신원 확인은 보안, 규정 준수 및 신뢰 구축에 있어 매우 중요합니다. 가장 효과적인 방법 중 하나는 1:1 얼굴 매칭으로, 사용자 실시간 생체 데이터(일반적으로 셀카)를 신분증 사진과 같은 신뢰할 수 있는 소스와 비교하는 것입니다. Didit은 이를 위한 최첨단 AI 기반 솔루션을 제공하며, Didit JavaScript(JS) SDK를 통해 웹 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있습니다.

1:1 얼굴 매칭 확인 이해

Didit의 1:1 얼굴 매칭은 강력한 신원 확인의 핵심 구성 요소로, 신분증을 제시하는 사람이 실제로 합법적인 소유자인지 확인하도록 설계되었습니다. 이 프로세스에는 두 가지 주요 단계가 포함됩니다.

1. 라이브니스 감지: 비교 전에 Didit은 수동 및 능동 라이브니스 검사를 모두 사용합니다. 이 단계는 시스템을 우회하려는 딥페이크, 사진 또는 비디오 스푸핑이 아닌 실제 살아있는 사람이 존재하는지 확인하므로 사기 방지에 매우 중요합니다.
2. 안면 비교: 라이브니스가 확인되면 시스템은 사용자 신분증에서 인물 사진을 추출하여(OCR, MRZ, 바코드 스캔과 같은 Didit의 신분증 확인 기능을 사용하여) 실시간 셀카와 비교합니다. 이 비교를 통해 두 얼굴이 동일한 개인에 속할 가능성을 나타내는 유사성 점수가 생성됩니다.

결과는 얼굴 매칭 점수, 상태(승인, 거절, 검토 중), 관련 경고를 포함하는 포괄적인 보고서입니다. 이는 서비스와 상호 작용하는 사람이 본인임을 높은 수준으로 보장합니다.

Didit JS SDK로 얼굴 매칭 통합하기

Didit JS SDK가 제공하는 개발자 우선 접근 방식과 깔끔한 API 덕분에 Didit의 1:1 얼굴 매칭을 웹 애플리케이션에 통합하는 것은 간단합니다. SDK는 사용자 생체 데이터를 캡처하고, Didit 백엔드로 보내고, 확인 결과를 받는 과정을 간소화합니다.

핵심 프로세스는 일반적으로 다음과 같습니다.

1. SDK 초기화: 필요한 API 키와 구성을 제공하여 애플리케이션에 Didit SDK를 설정합니다.
2. 생체 데이터 캡처: SDK는 구성된 라이브니스 방법에 따라 활성 과제(예: 머리 돌리기) 또는 수동 분석을 포함하여 사용자가 라이브니스 감지 및 셀카 캡처 프로세스를 안내하는 구성 요소 또는 기능을 제공합니다.
3. 확인 제출: 캡처된 데이터는 Didit 플랫폼으로 안전하게 전송됩니다.
4. 결과 수신: 애플리케이션은 확인 상태, 유사성 점수 및 경고가 포함된 face_match 객체를 포함하여 자세한 응답을 수신합니다.

Didit의 모듈식 아키텍처는 얼굴 매칭을 독립적인 구성 요소로 통합하거나 신분증 확인, AML 스크리닝 및 기타 검사를 포함하는 더 광범위한 오케스트레이션된 워크플로우의 일부로 통합할 수 있음을 의미합니다.

얼굴 매칭 보고서 및 경고 이해

API 응답 내의 face_match 객체는 의사 결정에 중요한 세부 정보를 제공합니다. 주요 필드는 다음과 같습니다.

• status: '승인', '거절', '검토 중' 또는 '미완료'를 나타냅니다.
• score: 두 얼굴 간의 유사성을 나타내는 숫자 값(0-100)입니다.
• source_image 및 target_image: 비교에 사용된 이미지의 임시 URL로, 보안 강화를 위해 60분 후에 만료됩니다.
• warnings: 프로세스 중에 발생한 문제를 자세히 설명하는 객체 배열입니다.

경고는 잠재적 위험을 이해하는 데 특히 중요합니다. 예를 들어, LOW_FACE_MATCH_SIMILARITY 경고는 얼굴 특징이 가깝게 일치하지 않아 신원 불일치가 발생할 수 있음을 나타냅니다. 또 다른 중요한 경고는 NO_REFERENCE_IMAGE로, 비교 이미지가 없어서 얼굴 매칭을 완료할 수 없음을 의미합니다.

Didit을 사용하면 이러한 경고에 대한 임계값을 구성할 수 있습니다. 점수가 이 값 미만인 세션에 수동 검토 플래그를 지정하는 '검토 임계값'과 자동 거절을 위한 '거절 임계값'을 설정할 수 있습니다. 이 수준의 제어를 통해 기업은 사용자 경험과 특정 위험 허용치 간의 균형을 맞출 수 있습니다.

보안 및 모범 사례

생체 데이터를 다룰 때는 보안이 가장 중요합니다. Didit은 엄격한 보안 프로토콜을 준수하여 이미지의 임시 URL이 빠르게 만료되도록 합니다. 모범 사례로서, 애플리케이션은 확인 상태와 유사성 점수만 저장하고, 서버에 민감한 생체 데이터를 보관하는 것을 최소화해야 합니다. 이 접근 방식은 개인 정보 보호 규정을 준수하고 데이터 발자국을 줄입니다.

Didit의 안전한 인프라를 활용하고 권장 사례를 따르면 매우 안전하고 규정을 준수하는 신원 확인 시스템을 배포할 수 있습니다.

Didit이 도움이 되는 방법

Didit은 고급 얼굴 매칭을 접근 가능하고 강력하게 만드는 AI 기반 개발자 우선 신원 플랫폼입니다. 당사의 1:1 얼굴 매칭 및 수동 및 능동 라이브니스 제품은 최첨단 AI 및 컴퓨터 비전으로 구동되어 빠르고 정확하며 안전한 신원 확인을 보장합니다. Didit의 모듈식 아키텍처를 통해 신분증 확인 및 얼굴 매칭 및 얼굴 검색을 포함한 신원 확인 기능을 깔끔한 API 또는 노코드 비즈니스 콘솔을 통해 기존 워크플로우에 쉽게 플러그 앤 플레이 방식으로 통합할 수 있습니다.

저희는 무료 Core KYC를 제공하여 초기 비용 없이 신원을 확인할 수 있도록 합니다. 설정 비용이 없으며, 성공적인 확인 건당 지불 모델을 통해 사용한 만큼만 지불합니다. Didit의 포괄적인 생체 인식 인증은 라이브니스 감지와 얼굴 매칭을 하나의 원활한 흐름으로 결합하여 사용자 인증 시도에 대한 완전한 정보를 제공하고 사기를 크게 방지합니다. Didit을 통해 개방적이고 모듈식이며 전 세계적으로 설계된 신원 솔루션을 얻을 수 있으며, 이는 신뢰를 자동화하고 비즈니스 요구에 따라 확장됩니다.

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