Didit JS SDK로 브라우저에서 끊김 없는 라이브니스 감지 구현 (KO)

손쉬운 통합Didit의 JS SDK를 사용하면 개발자는 최소한의 코드로 고급 라이브니스 감지 기능을 웹 애플리케이션에 직접 임베드할 수 있으며, 수동 및 능동 메서드를 모두 지원합니다.

강력한 사기 방지3D 액션 & 플래시, 3D 플래시, 패시브 라이브니스 등 AI 기반의 스푸핑 방지 기술을 활용하여 딥페이크 및 마스크와 같은 정교한 프레젠테이션 공격에 대응합니다.

맞춤형 보안점수, 얼굴 품질, 휘도에 대한 사용자 지정 가능한 임계값을 통해 라이브니스 검사를 조정하여 비즈니스에서 보안 요구 사항과 사용자 경험 간의 균형을 맞출 수 있습니다.

포괄적인 인사이트각 라이브니스 검사에 대한 상태, 메서드, 점수, 특정 경고를 포함한 자세한 JSON 보고서를 받아 정보에 입각한 의사 결정을 가능하게 하고 위험 평가를 간소화합니다.

브라우저 기반 라이브니스 감지의 증가하는 필요성

오늘날의 디지털 우선 시대에 기업들은 정교한 사기꾼들과 끊임없이 싸우고 있습니다. 계정 탈취부터 합성 신원 사기에 이르기까지, 악의적인 행위자들이 사용하는 방법은 빠르게 진화하고 있습니다. 이 싸움에서 중요한 방어선은 라이브니스 감지이며, 이는 시스템과 상호 작용하는 사람이 사진, 비디오 또는 고급 딥페이크를 사용한 스푸핑 시도가 아닌 실제 살아있는 개인임을 확인합니다. 모바일 앱은 오랫동안 통합된 라이브니스 검사의 혜택을 누려왔지만, 이 기능을 브라우저에 직접 도입하는 것은 원활하고 안전한 웹 경험을 위해 필수적입니다.

브라우저 기반 라이브니스 감지는 사용자가 별도의 앱으로 전환할 필요가 없어 온보딩 및 인증 흐름의 마찰을 줄입니다. 그러나 이러한 시스템을 구현하는 데에는 다양한 브라우저 간의 호환성 보장, 성능 관리, 다양한 공격 벡터에 대한 높은 정확도 유지 등 고유한 과제가 따릅니다. AI 기반 플랫폼으로 구동되는 Didit의 라이브니스 감지는 이러한 과제를 정면으로 해결하여 99.9%의 정확도와 0.1% 미만의 오수락률(FAR)을 제공합니다.

Didit의 라이브니스 감지 방법 이해하기

Didit은 JS SDK를 통해 다양한 보안 요구 사항과 사용자 경험 선호도를 충족하도록 설계된 라이브니스 감지 방법 제품군을 제공합니다. 각 방법은 고급 컴퓨터 비전 및 머신러닝 알고리즘을 사용하여 살아있는 사람과 프레젠테이션 공격을 구별합니다.

• 패시브 라이브니스: 이 방법은 가장 낮은 마찰을 제공하며, 단일 프레임 분석만 필요합니다. 이미지의 아티팩트, 텍스처 패턴 및 미묘한 지표를 검사하여 사진이나 디지털 화면에서 스푸핑 시도를 감지합니다. 속도와 편의성이 가장 중요한 저위험 시나리오에 이상적입니다.

• 3D 플래시: 더 높은 보안 옵션인 3D 플래시는 일련의 동적 광 패턴을 사용자 얼굴에 투사합니다. 초당 30프레임 이상으로 반사를 분석하여 얼굴의 3차원 구조를 확인하는 깊이 지도를 생성하여 평면 이미지 또는 2D 스푸핑을 효과적으로 무력화합니다. 명시적인 사용자 상호 작용 없이 원활한 경험을 제공합니다.

• 3D 액션 & 플래시: 최고 수준의 보안을 제공하는 이 방법은 동적 광 패턴 분석과 무작위 동작 시퀀스(예: 눈 깜빡임 또는 고개 끄덕임)를 결합합니다. 딥러닝 알고리즘은 미세 표정 및 광 반사 반응을 모두 분석합니다. 이 이중 요소 접근 방식은 고급 마스크 또는 딥페이크로도 스푸핑하기 매우 어렵게 만들어 은행 또는 의료와 같은 고보안 애플리케이션에 적합합니다.

Didit JS SDK를 사용하면 개발자는 이러한 메서드를 쉽게 통합할 수 있어 특정 사용 사례에 맞는 보안과 사용자 경험의 적절한 균형을 선택할 수 있는 유연성을 제공합니다.

Didit의 JS SDK로 라이브니스 감지 통합하기

Didit의 JS SDK를 사용하여 웹 애플리케이션에 라이브니스 감지를 통합하는 것은 간단하고 개발자 친화적입니다. SDK는 카메라 액세스, 이미지 캡처 및 Didit 백엔드와의 보안 통신 복잡성을 처리하여 애플리케이션의 핵심 로직에 집중할 수 있도록 합니다. Didit 플랫폼의 모듈식 아키텍처는 기존 ID 워크플로에 라이브니스 검사를 쉽게 연결할 수 있음을 의미합니다.

이 프로세스는 일반적으로 SDK를 초기화하고, 사용자에게 카메라 액세스를 요청하고, 선택한 라이브니스 챌린지(활성인 경우)를 통해 안내하고, 캡처된 데이터를 분석을 위해 제출하는 과정을 포함합니다. SDK는 사용자에게 실시간 피드백을 제공하여 전반적인 경험을 향상시킵니다. 완료되면 백엔드는 라이브니스 상태, 사용된 메서드, 신뢰도 점수 및 감지된 경고를 포함하는 포괄적인 JSON 보고서를 반환합니다. 이 상세 보고서는 기업이 세션을 자동으로 승인, 거부 또는 수동 검토를 위해 플래그 지정할지 여부에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

라이브니스 보고서 해석 및 위험 관리

Didit의 라이브니스 감지의 주요 장점은 각 확인 보고서에 제공되는 상세한 인사이트입니다. JSON 응답에는 status(승인됨, 거부됨, 검토 중, 미완료), method, score 및 warnings 배열과 같은 중요한 필드가 포함됩니다. score는 라이브니스 감지의 신뢰도 수준을 나타내며, warnings는 프로세스 중에 감지된 잠재적 위험 또는 문제에 대한 구체적인 세부 정보를 제공합니다.

예를 들어, LIVENESS_FACE_ATTACK과 같은 경고는 잠재적인 스푸핑 시도를 나타내어 자동 거부로 이어집니다. LOW_LIVENESS_SCORE 또는 POSSIBLE_DUPLICATED_FACE와 같은 다른 경고는 애플리케이션에서 사전 정의된 임계값을 기반으로 '검토 중' 상태를 트리거하거나 자동으로 거부하도록 구성할 수 있습니다. 이 세분화된 제어를 통해 기업은 위험 관리 전략을 미세 조정할 수 있습니다. Didit 플랫폼은 또한 중복 얼굴, 여러 얼굴 감지(패시브 라이브니스용), 얼굴 품질 및 얼굴 밝기와 같은 문제에 대한 구성 가능한 확인 설정을 제공하여 다양한 보안 정책에 적응할 수 있는 탁월한 유연성을 제공합니다.

Didit이 돕는 방법

Didit은 브라우저에서 라이브니스 감지를 구현하기 위한 탁월한 솔루션을 제공합니다. 당사의 AI 기반 플랫폼은 패시브 및 액티브 라이브니스 감지를 포함하여 뛰어난 정확성과 강력한 사기 방지 기능을 제공합니다. Didit의 모듈식 아키텍처를 통해 깨끗한 API 또는 코드 없는 비즈니스 콘솔을 통해 이러한 고급 생체 인식 검사를 모든 워크플로에 원활하게 통합할 수 있습니다. 당사는 무료 핵심 KYC를 제공하여 선불 비용 없이 신원 확인을 시작할 수 있도록 함으로써 차별화됩니다. 설정 비용이 없으며, 성공적인 확인당 지불 모델을 통해 사용한 만큼만 지불합니다. 라이브니스를 넘어 Didit은 ID 확인, 1:1 얼굴 매칭, AML 심사 및 연령 추정을 포함한 전체 신원 확인 도구 제품군을 제공하며, 이 모든 것은 전 세계적으로 대규모로 신뢰를 자동화하고 위험을 조율하도록 설계되었습니다.

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