Didit WebView를 활용한 라이브니스 감지 워크플로우 최적화 (KO)

원활한 통합Didit의 WebView 통합을 통해 기존 모바일 애플리케이션 내에 고급 라이브니스 감지를 손쉽게 배포할 수 있어 개발 오버헤드를 최소화합니다.

강력한 사기 방지Didit의 수동 및 능동 라이브니스 감지를 활용하여 딥페이크 및 스푸핑 시도를 효과적으로 방지하고 사용자 온보딩 및 거래를 보호합니다.

구성 가능한 위험 관리특정 비즈니스 위험 허용 범위에 맞춰 라이브니스 임계값 및 경고 매개변수를 사용자 정의하여 보안과 사용자 경험 간의 최적의 균형을 보장합니다.

AI-네이티브 이점Didit의 AI-네이티브 플랫폼은 무료 코어 KYC 및 설정 비용 없이 새롭게 등장하는 사기 기술에 대한 탁월한 보호를 제공하며, 고도로 정확하고 지속적으로 발전하는 라이브니스 감지를 제공합니다.

오늘날의 디지털 환경에서 정교한 사기 시도로부터 온라인 신원을 보호하는 것은 무엇보다 중요합니다. 신원 확인의 핵심 구성 요소인 라이브니스 감지는 시스템과 상호 작용하는 사람이 사진, 비디오 또는 딥페이크를 사용한 스푸핑 시도가 아닌 실제 살아있는 개인임을 보장합니다. 네이티브 SDK는 가장 통합되고 최적화된 경험을 제공하지만, WebView 통합은 전용 네이티브 SDK가 없는 플랫폼이나 신속한 배포를 원하는 기업에게 여전히 중요한 솔루션입니다. Didit은 라이브니스 감지 기능에 강력하고 유연한 WebView 통합을 제공하여 기업이 신원 사기로부터 모바일 애플리케이션을 강화할 수 있도록 합니다.

WebView 환경에서 라이브니스 감지 이해하기

WebView 내에서 라이브니스 감지를 통합하려면 보안과 원활한 사용자 경험을 모두 보장하기 위해 신중한 고려가 필요합니다. Didit의 접근 방식은 강력하면서도 간단한 통합 경로를 제공하는 데 중점을 둡니다. 핵심 프로세스는 백엔드가 Didit과 확인 세션을 시작하여 고유한 확인 URL을 반환하는 것입니다. 이 URL은 모바일 애플리케이션 내의 WebView에 로드됩니다. 사용자는 이 WebView 내에서 라이브니스 확인을 완료하고, 성공적으로 완료되면 WebView는 미리 정의된 콜백 URL로 이동하여 애플리케이션이 백엔드에서 전체 결과를 검색하도록 알립니다.

Didit의 라이브니스 감지는 포괄적인 사기 방지를 위해 수동 및 능동 라이브니스 기술을 모두 사용합니다. 수동 라이브니스는 명시적인 사용자 상호 작용 없이 비디오 스트림의 미묘한 단서를 분석하여 사용자의 라이브니스를 평가합니다. 반면에 능동 라이브니스는 사용자에게 간단한 동작(예: 고개 돌리기 또는 눈 깜빡이기)을 수행하도록 요청하여 존재를 확인합니다. 이 이중 접근 방식은 정교한 딥페이크를 포함한 다양한 스푸핑 방법에 대한 정확성과 복원력을 크게 향상시킵니다.

Didit 라이브니스 감지 보고서의 주요 구성 요소

사용자가 라이브니스 확인을 완료하면 Didit은 JSON 객체를 통해 액세스할 수 있는 자세한 라이브니스 감지 보고서를 제공합니다. 이 보고서를 이해하는 것은 효과적인 위험 평가 및 의사 결정을 위해 중요합니다. 주요 섹션은 다음과 같습니다.

• 라이브니스 상태: 전반적인 확인 결과(예: '승인됨', '거부됨', '검토 중')를 나타냅니다.
• 방법 세부 정보: 'ACTIVE_3D', 'FLASHING' 또는 'PASSIVE' 라이브니스 감지가 사용되었는지 여부를 지정합니다.
• 점수: 실제 라이브니스 가능성을 반영하는 신뢰도 점수입니다.
• 미디어 참조: 필요한 경우 수동 검토에 유용한 캡처된 이미지 및 비디오에 대한 임시 URL입니다.
• 위험 평가: 프로세스 중에 감지된 중요한 경고 및 잠재적인 보안 문제입니다. 여기에는 스푸핑 시도를 나타내는 LIVENESS_FACE_ATTACK 또는 LOW_LIVENESS_SCORE와 같은 플래그가 포함될 수 있습니다.
• 연령 추정: 구성된 경우 대상 개인에 대한 개인 정보 보호 연령 추정(연도)을 제공합니다. 이는 연령 확인이 필요한 애플리케이션에 특히 유용합니다.

이 포괄적인 데이터는 기업이 자동 승인, 거부 또는 수동 검토를 위한 확인 플래그 지정 여부에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. Didit의 구조화된 신원 데이터는 추가 처리 또는 감사를 위해 필요한 모든 정보를 즉시 사용할 수 있도록 보장합니다.

라이브니스 감지 경고 및 임계값 구성

Didit의 라이브니스 감지는 만능 솔루션이 아닙니다. 특정 위험 프로필에 맞게 구성 가능한 설정을 제공합니다. 이러한 유연성은 보안과 사용자 경험의 균형을 맞추는 데 중요합니다. 기업은 시스템이 다양한 확인 문제를 처리하는 방법을 정의할 수 있습니다.

1. 낮은 라이브니스 점수: 구성 가능한 검토 및 거부 임계값을 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 70점 미만의 점수는 '검토 중' 상태를 트리거할 수 있으며, 50점 미만의 점수는 자동 '거부됨'으로 이어질 수 있습니다.
2. 중복 얼굴: Didit은 얼굴이 기존 항목과 일치하는지 감지할 수 있습니다. POSSIBLE_DUPLICATED_FACE 또는 DUPLICATED_FACE 인스턴스에 대한 작업(거부, 검토 또는 승인)을 구성할 수 있습니다.
3. 여러 얼굴 감지: 수동 라이브니스 시나리오에서 여러 얼굴이 감지되면 시스템을 세션 거부, 검토 또는 승인으로 설정할 수 있습니다. Didit은 항상 가장 큰 얼굴을 점수 매기기에 사용합니다.
4. 얼굴 품질 및 밝기: 수동 라이브니스에서는 낮은 또는 높은 얼굴 품질 및 밝기에 대한 임계값을 설정하여 검토 또는 거부를 트리거하여 최적의 생체 데이터 캡처를 보장할 수 있습니다.

그러나 특정 조건은 구성과 관계없이 위험도가 높기 때문에 항상 자동 거부됩니다. 여기에는 NO_FACE_DETECTED, LIVENESS_FACE_ATTACK(확인된 스푸핑 시도) 및 FACE_IN_BLOCKLIST(얼굴이 차단 목록의 항목과 일치하는 경우)가 포함됩니다. 이러한 강력한 AI-네이티브 사기 방지 메커니즘은 Didit 제품의 핵심입니다.

Didit이 도움이 되는 방법

Didit은 신원 확인을 간소화하고 보호하도록 설계된 AI-네이티브, 개발자 우선 신원 플랫폼입니다. 라이브니스 감지를 위해 WebView 통합을 활용하는 기업에게 Didit은 탁월한 이점을 제공합니다.

• 모듈식 및 유연성: Didit의 모듈식 아키텍처를 통해 기존 WebView 흐름에 라이브니스 감지를 원활하게 연결할 수 있습니다. 깨끗한 API와 포괄적인 문서는 복잡한 워크플로우에서도 통합을 간단하게 만듭니다.
• 고급 라이브니스 감지: 수동 및 능동 라이브니스 기능을 모두 갖춘 Didit은 딥페이크를 포함한 고급 스푸핑 기술을 효과적으로 방지하여 실제 사용자만 액세스할 수 있도록 합니다. AI-네이티브 접근 방식은 당사 시스템이 새로운 사기 방법에 지속적으로 학습하고 적응하고 있음을 의미합니다.
• 구성 가능한 워크플로우: 당사의 코드 없는 비즈니스 콘솔을 통해 단 한 줄의 코드도 작성하지 않고 라이브니스 임계값, 경고 조건 및 검토 프로세스를 사용자 정의하여 위험을 조정하고 신뢰를 자동화할 수 있습니다. 이러한 유연성은 확인 프로세스가 비즈니스 요구 사항 및 규제 요구 사항과 완벽하게 일치하도록 보장합니다.
• 무료 코어 KYC: Didit은 무료 코어 KYC를 제공하여 모든 규모의 기업이 강력한 신원 확인에 액세스할 수 있도록 합니다. 성공적인 확인당 지불 모델과 설정 비용이 없다는 점이 결합되어 엄청난 비용 없이 엔터프라이즈급 보안을 얻을 수 있습니다.
• 개발자 우선 경험: 즉각적인 샌드박스 및 공개 문서를 통해 개발자는 WebView를 통한 라이브니스 감지를 포함하여 Didit의 솔루션을 신속하게 통합하고 테스트하여 개발 주기를 간소화할 수 있습니다.

Didit은 WebView 기반 라이브니스 확인이 단순한 점검 사항이 아니라 신원 사기에 대한 강력하고 지능적인 방어이며, 모든 확인 시도에 대한 자세한 통찰력과 실행 가능한 데이터를 제공하도록 보장합니다.

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