Didit SDK로 iOS 및 Android 앱에 완벽한 라이브니스 감지 통합 (KO)

스푸핑 공격 방어Didit의 Passive 및 Active 라이브니스 감지 기능은 기본 SDK를 통해 통합되어 고급 스푸핑 시도를 효과적으로 방지하고 실제 사용자만 액세스할 수 있도록 합니다.

간소화된 통합Didit의 React Native SDK를 활용하여 iOS 및 Android에서 통합된 TypeScript API 경험을 제공함으로써 개발을 간소화하고 배포를 가속화합니다.

구성 가능한 위험 관리Didit의 유연한 검증 설정을 통해 라이브니스 점수 임계값을 사용자 지정하고, 중복 얼굴을 처리하며, 여러 얼굴 감지를 관리할 수 있습니다.

Didit의 개발자 우선 강점Didit은 라이브니스 감지를 포함한 AI 기반의 모듈형 ID 기본 요소를 무료 핵심 KYC 및 설정 비용 없이 제공하여 모든 사람이 고급 보안에 액세스할 수 있도록 합니다.

모바일 앱에서 강력한 라이브니스 감지의 필요성 증가

오늘날의 디지털 우선 세계에서 모바일 애플리케이션은 사용자 상호 작용의 최전선에 있으며, 민감한 데이터와 거래를 처리합니다. 그러나 이러한 편리함은 특히 신분 확인을 우회하기 위해 딥페이크, 마스크 및 기타 스푸핑 기술을 사용하는 정교한 사기꾼으로부터의 위험 증가를 수반합니다. 기존의 정적 신분 확인만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 사용자 계정을 보호하고, 사기를 방지하며, 규제 요구 사항을 준수하기 위해 모바일 애플리케이션에 강력한 라이브니스 감지를 직접 통합하는 것이 필수적이 되었습니다. 라이브니스 감지는 신분 확인을 시도하는 사람이 확인 시점에 존재하는 실제 살아있는 개인이며, 정적 이미지나 사전 녹화된 비디오가 아님을 보장합니다.

개발자에게 있어 문제는 iOS 및 Android와 같은 다양한 모바일 생태계에서 이 복잡한 기술을 효율적이고 안전하게 구현하는 데 있습니다. 사용자 경험이 원활해야 하는 것이 가장 중요합니다. 왜냐하면 침해적이거나 느린 확인 프로세스는 높은 이탈률로 이어질 수 있기 때문입니다. 바로 이 지점에서 Didit과 같은 개발자 우선, AI 기반 플랫폼이 중요한 이점을 제공합니다. Didit은 사용성을 저해하거나 개발 오버헤드를 증가시키지 않고 고급 보안 기능을 통합할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다.

네이티브 SDK를 통한 Didit의 라이브니스 감지 통합

Didit은 네이티브 SDK를 통해 고급 라이브니스 감지를 모바일 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있도록 합니다. React Native를 사용하는 개발자를 위해 Didit은 전용 React Native SDK를 제공하여 통합된 TypeScript API를 제공하고 네이티브 iOS 및 Android 개발의 복잡성을 추상화합니다. 이는 Passive 및 Active Liveness, NFC 여권 판독 등을 포함한 Didit의 강력한 신분 확인 기능을 단일 코드베이스로 통합할 수 있음을 의미합니다.

React Native SDK는 최신 아키텍처(React Native 0.76+ with New Architecture / TurboModules)를 지원하며 Expo(개발 빌드 필요) 및 React Native CLI 프로젝트 모두와 호환됩니다. 설치는 간단합니다. Expo의 경우 간단한 npx expo install @didit-protocol/sdk-react-native와 app.json에 플러그인 추가로 대부분의 구성이 처리됩니다. React Native CLI의 경우 npm install @didit-protocol/sdk-react-native를 iOS 및 Android 각각에 대한 특정 Podfile 및 settings.gradle 항목과 결합하면 빠르게 시작할 수 있습니다. 이 간소화된 프로세스를 통해 개발자는 애플리케이션의 핵심 로직에 집중할 수 있으며, Didit은 생체 인식 보안의 복잡한 세부 사항을 처리합니다.

Didit의 라이브니스 감지 및 위험 보고서 이해

Didit의 라이브니스 감지는 단순한 통과/실패를 넘어섭니다. 각 확인 시도에 대한 심층적인 통찰력을 비즈니스에 제공하도록 설계된 포괄적인 보고서를 제공합니다. JSON 객체로 반환되는 이 보고서에는 중요한 정보가 포함된 liveness 객체가 포함됩니다.

• 상태: Approved, Declined, In Review 또는 Not Finished.
• 방법: ACTIVE_3D, FLASHING 또는 PASSIVE 라이브니스 중 어떤 것이 사용되었는지 나타냅니다.
• 점수: 살아있는 사람일 가능성을 반영하는 신뢰도 점수입니다.
• 미디어 참조: 검토를 위해 캡처된 이미지 및 비디오에 대한 임시 URL입니다.
• 연령 추정: 대상 이미지에 대한 예상 연령(년 단위)으로, 연령 제한 서비스에 유용합니다.
• 일치: 이전 세션 또는 차단 목록에 대한 잠재적인 얼굴 일치에 대한 세부 정보(예: similarity_percentage 및 is_blocklisted 상태 포함). 이는 반복적인 사기꾼 또는 연결된 계정을 감지하는 데 중요합니다.
• 경고: risk, short_description 및 long_description을 포함한 잠재적 위험에 대한 자세한 배열로, 특정 보안 문제를 이해하는 데 도움이 됩니다.

이러한 세분화된 데이터는 비즈니스가 특정 위험 감수 수준 및 규정 준수 요구 사항에 따라 확인 시도를 자동으로 승인, 거부 또는 수동 검토를 위해 보낼지 여부에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 합니다. Didit의 AI 기반 접근 방식은 사기 감지에 대한 높은 정확성과 지속적인 개선을 보장합니다.

비즈니스 요구에 맞게 라이브니스 감지 구성

Didit의 주요 강점 중 하나는 모듈성과 구성 가능한 검증 설정입니다. 비즈니스는 시스템이 다양한 라이브니스 감지 시나리오를 처리하는 방식을 맞춤 설정하여 모든 경우에 적용되는 단일 접근 방식을 넘어설 수 있습니다. 예를 들어 다음을 구성할 수 있습니다.

• 낮은 라이브니스 점수: 낮은 라이브니스 점수로 인해 세션이 In Review로 플래그되거나 자동으로 Declined되어야 하는 시점에 대한 별도의 임계값을 설정합니다. 이는 사용자 경험과 보안의 균형을 맞추는 데 중요합니다.
• 중복 얼굴 감지: POSSIBLE_DUPLICATED_FACE 또는 DUPLICATED_FACE가 식별된 세션을 Decline, Review 또는 Approve할지 결정합니다. 이는 사기꾼에 의한 계정 탈취 및 대량 계정 생성을 방지하는 데 도움이 됩니다.
• 여러 얼굴 감지: Passive Liveness의 경우 MULTIPLE_FACES_DETECTED가 발생하는 시나리오를 처리합니다. 이러한 경우를 Decline, Review 또는 Approve하도록 시스템을 구성할 수 있으며, 가장 큰 얼굴이 항상 점수 매기기 및 비교에 사용된다는 보장을 받습니다.
• 얼굴 품질 및 밝기: LOW_FACE_QUALITY, LOW_FACE_LUMINANCE 또는 HIGH_FACE_LUMINANCE에 대한 임계값을 미세 조정합니다. 이러한 설정을 통해 높은 검증 표준을 유지하면서 다양한 사용자 환경에 적응할 수 있으며, 이러한 조건이 Review 또는 Decline을 보증하는지 결정할 수 있습니다.

Didit은 또한 NO_FACE_DETECTED, LIVENESS_FACE_ATTACK(스푸핑 시도 표시) 또는 FACE_IN_BLOCKLIST와 같은 중요한 문제에 대한 자동 거부 조건을 제공합니다. 이러한 즉각적인 거부는 가장 심각한 형태의 사기를 방지하여 강력한 보호 계층을 제공합니다.

Didit이 도움이 되는 방법

Didit은 고급 신분 확인을 접근 가능하고 유연하게 만들도록 설계된 AI 기반, 개발자 우선 신분 플랫폼입니다. 당사의 모듈형 아키텍처를 통해 비즈니스는 강력한 Passive & Active Liveness 감지, 신분증 확인(OCR, MRZ, 바코드), 1:1 얼굴 일치 및 NFC 확인(ePassport/eID)을 포함하여 필요한 신분 확인을 네이티브 SDK를 통해 iOS 및 Android 애플리케이션에 직접 통합할 수 있습니다. 당사는 통합된 깔끔한 API와 오케스트레이션을 위한 노코드 비즈니스 콘솔을 제공하여 이질적인 시스템을 통합하는 복잡성을 제거합니다.

Didit을 사용하면 무료 핵심 KYC의 혜택을 누릴 수 있습니다. 즉, 선불 비용 없이 신분 확인을 시작할 수 있습니다. 성공적인 확인당 지불 모델과 설정 비용 없음으로 비용 효율성과 확장성을 보장합니다. Didit의 AI 기반 라이브니스 감지를 활용하여 딥페이크 및 스푸핑 공격에 자신 있게 맞서고, 사용자 온보딩을 간소화하며, 모바일 애플리케이션의 전반적인 보안 상태를 강화하는 동시에 원활한 사용자 경험을 제공할 수 있습니다.

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