Didit 웹훅으로 강력한 라이브니스 대체 로직 구축하기 (KO)

동적 위험 평가Didit의 라이브니스 감지 보고서와 구성 가능한 경고 임계값을 활용하여 검증 결과에 대한 정보에 입각한 실시간 결정을 내리십시오.

자동화된 대체 워크플로초기 라이브니스 검사에서 불확실하거나 고위험 결과가 나올 경우 대체 검증 방법 또는 수동 검토를 프로그래밍 방식으로 트리거하여 보안을 손상시키지 않으면서 전환율을 향상시킵니다.

원활한 사용자 경험지능적인 대체 로직을 통해 합법적인 사용자를 필요한 단계로 안내하는 동시에 사기꾼을 효과적으로 저지하는 적응형 사용자 여정을 설계하십시오.

Didit의 모듈식 이점Didit의 AI 네이티브 라이브니스 감지는 웹훅 및 노코드 오케스트레이션 엔진과 결합되어 기업이 무료 Core KYC를 통해 고도로 사용자 정의 가능하고 탄력적인 신원 확인 워크플로를 구축할 수 있도록 합니다.

디지털 신원의 진화하는 환경에서 강력한 라이브니스 감지는 스푸핑 공격을 방지하고 모든 거래 뒤에 실제 사람이 있는지 확인하는 데 가장 중요합니다. 그러나 어떤 시스템도 완벽할 수는 없으며, 때로는 라이브니스 검사가 '검토 중' 상태, 낮은 신뢰도 점수 또는 추가 조사가 필요한 특정 경고를 반환할 수 있습니다. 이때 프로그래밍 가능한 대체 로직이 필수적입니다. 지능적인 대체 메커니즘을 구축함으로써 기업은 높은 보안 표준을 유지하면서 사용자 경험을 최적화하고 합법적인 사용자의 마찰을 최소화할 수 있습니다.

라이브니스 감지 결과 및 경고 이해

Didit의 라이브니스 감지는 단순한 통과/실패를 넘어섭니다. 당사 시스템은 라이브니스 상태(승인됨, 거부됨, 검토 중), 신뢰도 점수 및 자세한 경고를 포함한 포괄적인 보고서를 제공합니다. 이러한 경고는 라이브니스 검사가 왜 명확하게 '승인됨'이 아닐 수 있는지 이해하고 대체 전략을 수립하는 데 중요합니다.

예를 들어, Didit의 라이브니스 감지 경고는 다양한 시나리오를 설명합니다.

• NO_FACE_DETECTED: 얼굴이 감지되지 않았음을 나타내는 자동 거부 조건입니다.
• LIVENESS_FACE_ATTACK: 스푸핑 시도를 알리는 또 다른 자동 거부입니다.
• FACE_IN_BLOCKLIST: 얼굴이 차단 목록의 항목과 일치하는 경우 자동 거부됩니다.
• LOW_LIVENESS_SCORE: 구성 가능한 임계값을 통해 '검토 중' 또는 '거부됨' 상태를 트리거하는 점수를 설정할 수 있습니다.
• POSSIBLE_DUPLICATED_FACE / DUPLICATED_FACE: 잠재적인 중복 신원을 표시합니다.
• MULTIPLE_FACES_DETECTED: (수동 라이브니스용) 두 개 이상의 얼굴이 있었음을 나타냅니다.
• LOW_FACE_QUALITY / LOW_FACE_LUMINANCE / HIGH_FACE_LUMINANCE: 정확한 감지를 방해할 수 있는 이미지 품질과 관련된 경고입니다.

이러한 각 경고는 귀중한 컨텍스트를 제공합니다. 조명 불량(LOW_FACE_LUMINANCE)으로 인한 낮은 라이브니스 점수는 지침과 함께 재시도를 보증할 수 있는 반면, POSSIBLE_DUPLICATED_FACE는 더 깊은 조사 또는 추가 신원 증명을 요구할 수 있습니다. Didit의 라이브니스 감지는 ACTIVE_3D, FLASHING 및 PASSIVE의 세 가지 기본 방법을 제공하며, 각 방법은 다양한 보안 수준과 사용자 상호 작용 요구 사항을 가지고 있습니다. 이러한 방법과 그 출력을 이해하는 것이 효과적인 대체 로직을 설계하는 데 중요합니다.

지능적인 대체 전략 설계

프로그래밍 가능한 대체 로직은 보안을 약화시키는 것이 아니라 검증 프로세스를 더욱 탄력적이고 사용자 친화적으로 만드는 것입니다. 다음은 일반적인 시나리오와 접근 방식입니다.

시나리오 1: 낮은 라이브니스 점수 / 낮은 얼굴 품질

사용자가 낮은 라이브니스 점수를 받거나 시스템이 낮은 얼굴 품질(예: LOW_FACE_QUALITY, LOW_FACE_LUMINANCE)을 표시하는 경우, 이는 종종 명백한 사기보다는 환경적 요인이나 사용자 오류를 나타냅니다. 즉각적인 거부 대신 대체 로직은 다음을 수행할 수 있습니다.

• 사용자에게 더 명확한 지침(예: "조명을 밝게 하고 기기를 흔들리지 않게 잡으십시오")과 함께 라이브니스 검사를 재시도하도록 요청합니다.
• PASSIVE 라이브니스 검사에서 더 강력한 FLASHING 또는 ACTIVE_3D 방법으로 전환하여 더 높은 신뢰도를 제공합니다.
• 여러 번 재시도에 실패하면 수동 검토로 에스컬레이션하여 에이전트가 제공된 미디어(Didit의 라이브니스 보고서에는 reference_image 및 video_url 포함)를 평가할 수 있습니다.

시나리오 2: 잠재적인 중복 얼굴

Didit의 1:1 얼굴 매칭 또는 얼굴 검색이 POSSIBLE_DUPLICATED_FACE를 감지하면 주의가 필요한 위험 신호입니다. 대체 로직은 다음을 수행할 수 있습니다.

• 추가 신원 확인 양식(예: Didit의 신원 확인을 사용하여 보조 문서 스캔)을 요청합니다.
• 지식 기반 인증(KBA) 챌린지를 트리거합니다.
• 수동 검토를 시작하고, 다른 내부 데이터베이스와 교차 참조하거나 Didit의 AML 심사를 활용하여 강화된 실사 작업을 수행할 수 있습니다.

시나리오 3: '검토 중' 상태

'검토 중' 상태는 시스템이 라이브니스 검사를 명확하게 승인하거나 거부할 수 없음을 나타내며, 종종 사소한 경고 또는 경계 점수의 조합으로 인해 발생합니다. 이는 수동 검토 대기열로 자동 대체될 수 있는 주요 후보입니다. 웹훅 알림에는 에이전트가 점수, 방법 및 관련 경고를 포함하여 정보에 입각한 결정을 내리는 데 필요한 라이브니스 보고서의 모든 세부 정보가 포함됩니다.

Didit 웹훅으로 대체 구현

Didit의 모듈식 아키텍처와 웹훅은 이러한 동적 워크플로를 구축하기 위해 정확하게 설계되었습니다. 라이브니스 검사가 완료되면 Didit은 전체 라이브니스 보고서(상태, 점수, 방법 및 경고 포함)와 함께 웹훅 알림을 시스템에 보낼 수 있습니다. 그러면 애플리케이션은 이 JSON 페이로드를 처리하고 미리 정의된 로직을 실행합니다.

다음은 웹훅 핸들러가 작동하는 방식에 대한 간단한 예입니다.

1. 웹훅 수신: 엔드포인트가 Didit에서 liveness 객체를 포함하는 JSON 페이로드를 수신합니다.
2. 상태 및 점수 구문 분석: liveness.status 및 liveness.score를 추출합니다.
3. 경고 확인: 특정 위험 지표에 대해 liveness.warnings를 반복합니다.
4. 로직 실행:
   • status == 'Approved'인 경우: 온보딩을 진행합니다.
   • status == 'Declined'이고 LIVENESS_FACE_ATTACK 또는 FACE_IN_BLOCKLIST인 경우: 사용자 차단, 사기 팀에 알립니다.
   • LOW_LIVENESS_SCORE(엄격한 임계값 미만)로 인해 status == 'Declined'인 경우: 사용자에게 개선된 지침으로 재시도를 요청합니다.
   • status == 'In Review' 또는 LOW_FACE_QUALITY인 경우: 수동 검토 대기열에 추가하거나 대체 검증 방법을 제공합니다.
   • POSSIBLE_DUPLICATED_FACE인 경우: 추가 신분 증명을 요청합니다.

이를 통해 라이브니스 감지 결과의 모든 뉘앙스에 프로그래밍 방식으로 반응하여 고도로 맞춤화되고 안전한 사용자 여정을 만들 수 있습니다.

Didit이 도움이 되는 방법

Didit은 AI 네이티브, 개발자 우선 신원 플랫폼으로, 기업이 라이브니스 감지를 위한 강력한 대체 로직을 포함하여 정교한 검증 워크플로를 구축할 수 있도록 지원합니다. 당사의 모듈식 아키텍처는 고급 수동 및 능동 라이브니스 기능을 ID 확인 및 1:1 얼굴 매칭과 같은 다른 신원 기본 요소와 원활하게 통합할 수 있음을 의미합니다.

당사는 99.9% 정확도와 다양한 보안 요구 사항에 맞는 여러 방법(3D 액션 및 플래시, 3D 플래시, 수동)을 제공하는 포괄적인 라이브니스 감지를 제공합니다. 당사의 자세한 라이브니스 보고서와 구성 가능한 경고 임계값은 지능적인 대체 로직을 구축하는 데 필요한 세분화된 데이터를 제공합니다. Didit의 웹훅과 노코드 오케스트레이션 엔진을 통해 재시도, 수동 검토 또는 대체 검증 단계를 자동으로 트리거하는 복잡한 규칙을 정의하여 보안과 원활한 사용자 경험을 모두 보장할 수 있습니다.

Didit은 무료 Core KYC, 설정 수수료 없음, 성공적인 확인당 지불 모델로 모든 규모의 기업이 고급 신원 확인에 접근할 수 있도록 합니다. 당사의 AI 네이티브 접근 방식은 라이브니스 감지가 새로운 스푸핑 기술에 지속적으로 학습하고 적응하여 새로운 위협으로부터 플랫폼을 안전하게 유지하도록 보장합니다.

시작할 준비가 되셨습니까?

Didit이 작동하는 것을 볼 준비가 되셨습니까? 지금 무료 데모를 받으십시오.

Didit의 무료 등급으로 무료로 신원을 확인하십시오.