FHE와 Didit을 활용한 개인 정보 보호 KYC (KO)

개인 정보 보호의 필수성: 기존 KYC는 민감한 개인 데이터를 공유하는 경우가 많아 GDPR과 같은 규정 하에서 상당한 개인 정보 보호 위험과 규정 준수 부담을 초래합니다.

FHE의 약속: 완전 동형 암호화(FHE)는 암호화된 데이터에 대해 직접 신원 확인을 수행할 수 있도록 하는 획기적인 접근 방식을 제공하여 프로세스 전반에 걸쳐 데이터의 개인 정보를 보장합니다.

구현의 난관: FHE는 잠재력에도 불구하고 현재 복잡하고 계산 집약적이어서 실용적이고 실시간 KYC 배포에 상당한 어려움을 초래합니다.

Didit의 즉각적인 솔루션: Didit은 구성 가능한 데이터 보존 및 보안 처리를 제공하는 모듈식 AI 네이티브 플랫폼을 통해 오늘날 강력한 개인 정보 보호 KYC를 제공하며, FHE의 현재 한계에 대한 실용적인 대안을 제시합니다.

KYC에서 개인 정보 보호의 필요성 증가

오늘날의 디지털 환경에서 신원 확인(KYC)은 금융에서 게임에 이르기까지 다양한 부문의 기업에게 필수적인 요구 사항입니다. 그러나 이 과정은 정부 발행 신분증, 생체 정보, 주소 증명과 같은 방대한 양의 민감한 개인 데이터를 수집하고 저장하는 경우가 많습니다. 이러한 중앙 집중식 데이터 저장은 심각한 취약점을 야기하여 조직을 사이버 공격 및 데이터 침해의 매력적인 표적으로 만듭니다. 또한 GDPR 및 CCPA와 같은 엄격한 데이터 보호 규정은 비준수 시 막대한 벌금을 부과하여 기업이 데이터 처리 관행을 재평가하도록 강요합니다.

핵심 과제는 강력한 검증의 필요성과 개인 정보 보호라는 근본적인 권리 사이의 균형을 맞추는 것입니다. 기업은 사용자의 가장 개인적인 정보를 노출하지 않고 어떻게 신원을 정확하게 확인하고 사기를 방지할 수 있을까요? 이러한 딜레마는 고급 암호화 솔루션에 대한 탐구를 촉진했으며, 완전 동형 암호화(FHE)는 복잡하지만 유망한 경쟁자로 부상했습니다.

완전 동형 암호화(FHE) 이해

완전 동형 암호화(FHE)는 암호화된 데이터를 먼저 해독하지 않고도 암호화된 데이터에 대해 직접 계산을 수행할 수 있도록 하는 혁신적인 암호화 기술입니다. 사용자의 암호화된 생년월일에 대해 알고리즘을 실행하여 18세 이상인지 확인하거나, 암호화된 셀카를 암호화된 신분증과 비교하는 것을 상상해 보세요. 이 모든 것이 기본 민감한 정보를 노출하지 않고 가능합니다. 이러한 기능이 FHE를 개인 정보 보호 응용 프로그램에 매우 강력하게 만드는 이유입니다.

KYC 맥락에서 FHE는 이론적으로 다음을 가능하게 할 수 있습니다.

• 암호화된 문서 분석: 신분증 문서를 스캔하고 암호화한 후, 모든 후속 OCR, 데이터 추출 및 사기 확인을 암호화된 데이터에서 수행할 수 있습니다.
• 비공개 생체 인식 매칭: 사용자의 암호화된 얼굴 스캔을 암호화된 참조 이미지(예: 신분증)와 매칭할 수 있으며, 두 이미지 모두 평문으로 노출되지 않습니다.
• 기밀 AML 심사: 이름 및 기타 개인 식별자를 암호화된 상태로 제재 목록과 비교하여 심사할 수 있으므로 심사 제공업체로의 데이터 유출을 방지할 수 있습니다.

KYC에서 데이터 개인 정보를 재정의할 FHE의 잠재력은 엄청나며, 처리 중에도 개인 데이터가 영구적으로 암호화된 미래를 제공합니다.

KYC에서 FHE 구현의 현재 과제

FHE의 이론적 이점은 명확하지만, 실제 KYC 시나리오에 대한 실제 구현은 아직 초기 단계입니다. 주요 장애물은 다음과 같습니다.

1. 계산 오버헤드: FHE 작업은 평문 데이터에 대한 작업보다 훨씬 더 계산 집약적입니다. 이로 인해 처리 시간이 훨씬 길어지고 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요하므로 즉각적인 결과를 요구하는 실시간 검증 요구 사항에는 비실용적입니다.
2. 개발의 복잡성: FHE 기반 애플리케이션을 개발하고 배포하려면 고도로 전문화된 암호화 전문 지식이 필요합니다. 학습 곡선이 가파르고 도구 및 프레임워크는 아직 성숙 단계에 있습니다.
3. 확장성 문제: FHE 솔루션을 현대 신원 확인 플랫폼의 일반적인 높은 트랜잭션 볼륨을 처리하도록 확장하는 것은 엄청난 도전입니다. 리소스 요구 사항은 빠르게 엄청난 비용이 될 수 있습니다.
4. 제한된 실제 사용 사례: FHE는 임의의 계산을 수행할 수 있지만, 신원 확인에 사용되는 특정하고 종종 복잡한 알고리즘(고급 OCR, 라이브니스 감지, 생체 인식 매칭 등)에 맞게 조정하는 것은 여전히 주로 연구 중인 엄청난 작업입니다.

이러한 이유로 FHE는 오늘날 개인 정보 보호 KYC를 구현하려는 대부분의 기업에게 아직 실현 가능한 솔루션이 아닙니다. 업계는 속도, 정확성 또는 비용 효율성을 저해하지 않고 개인 정보 보호 문제를 해결하는 실용적이고 강력하며 즉시 배포 가능한 솔루션이 필요합니다.

FHE 없이(아직) 개인 정보 보호 우선 KYC 구축

FHE 없이도 기업은 확립된 모범 사례와 고급 플랫폼 기능을 활용하여 고도로 개인 정보 보호 KYC 솔루션을 구현할 수 있습니다. 핵심은 데이터 수집을 최소화하고, 저장 및 전송 중인 데이터를 암호화하며, 엄격한 액세스 제어를 구현하고, 사용자에게 데이터에 대한 투명성과 제어권을 제공하는 것입니다.

예를 들어, Didit의 연령 추정 제품은 개인 식별 정보 공개를 요구하지 않고 연령을 확인할 수 있도록 개인 정보 보호를 염두에 두고 설계되었습니다. 마찬가지로 당사의 신분증 확인 및 라이브니스 감지 제품은 보안 및 개인 정보를 염두에 두고 구축되었으며, 안전한 환경에서 데이터를 처리하고 구성 가능한 데이터 보존 정책을 제공합니다. Didit은 데이터 처리자 역할을 함으로써 기업(데이터 컨트롤러)이 확인 입력, 출력 및 파생된 결과를 얼마나 오랫동안 저장할지 정의할 수 있도록 지원합니다. 이 제어는 GDPR 및 기타 데이터 보호 의무를 충족하는 데 중요합니다.

또한 국내 처리 및 강력한 규정 준수 증명(예: DPA 및 TOM)을 제공하는 솔루션은 글로벌 운영에 필수적입니다. 안전한 데이터 처리, 저장 기간 최소화 및 데이터 상주 요구 사항 충족에 중점을 두어야 합니다.

Didit이 도움이 되는 방법

Didit은 개인 정보 보호 중심의 신원 확인 솔루션을 제공하는 선두에 서서, FHE가 성숙되기를 기다리지 않고도 기업이 규정 준수 요구 사항을 충족하고 사용자 데이터를 보호할 수 있도록 합니다. 당사의 AI 네이티브 모듈식 플랫폼은 즉각적이고 실행 가능한 개인 정보 보호 기능을 제공합니다:

• 구성 가능한 데이터 보존: Didit을 사용하면 확인 데이터가 저장되는 기간을 1개월에서 10년까지 또는 온디맨드 삭제까지 정확하게 제어할 수 있습니다. 이를 통해 특정 규제 의무 및 개인 정보 보호 정책을 충족할 수 있으며, Didit이 보안 데이터 처리자 역할을 하는 동안 귀하가 데이터 컨트롤러가 됩니다.
• 보안 데이터 처리: 기본적으로 데이터는 EU에서 처리되며, 주권 문제를 추가로 해결하기 위해 국내 처리(현지 데이터 상주)를 위한 엔터프라이즈 옵션이 제공됩니다.
• 모듈식 아키텍처: 당사 플랫폼은 기본적으로 개인 정보 보호를 위해 설계되었습니다. 필요한 신원 확인만 선택하여 데이터 수집을 최소화할 수 있습니다. 예를 들어, 개인 정보 보호 연령 확인을 위해 연령 추정을 사용하거나, 전체 KYC를 위해 엄격한 보존 정책이 적용된 신분증 확인을 사용하세요.
• 개발자 우선 접근 방식: Didit은 깔끔한 API와 코드 없는 비즈니스 콘솔을 제공하여 데이터 흐름 및 개인 정보 보호 설정에 대한 원활한 통합 및 세분화된 제어를 가능하게 합니다.
• 무료 핵심 KYC: 필수 신원 확인을 무료로 시작하여 초기 투자 없이 첫날부터 강력하고 개인 정보 보호를 고려한 프로세스를 구현할 수 있습니다. 성공적인 확인당 지불 모델과 설정 비용 없음으로 비용 효율성을 보장합니다.

FHE는 흥미로운 미래를 나타내지만, Didit은 오늘날 기업이 신뢰를 구축하고 규정 준수를 효과적으로 보장하는 데 필요한 실용적이고 안전하며 개인 정보 보호에 중점을 둔 KYC 솔루션을 제공합니다.

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