Didit JS SDK를 이용한 안전한 생체 인식 인증 구현 (KO)

원활한 사용자 경험 Didit의 생체 인식 인증은 재방문 사용자의 재인증을 간소화하여 반복적인 문서 스캔의 필요성을 없애고 마찰을 줄입니다.

고급 사기 방지 Didit의 수동 및 능동 라이브니스 감지 및 1:1 얼굴 매치를 활용하여 스푸핑 및 계정 탈취 시도를 높은 정확도로 방지합니다.

구성 가능한 워크플로우 라이브니스 전용 확인 또는 라이브니스와 저장된 초상화에 대한 안면 인식을 결합하는 방식 중에서 선택하여 특정 보안 요구 사항에 맞게 생체 인식 인증 프로세스를 조정하세요.

개발자 우선 통합 Didit의 JS SDK는 깔끔한 API와 모듈식 아키텍처를 제공하여 개발자가 무료 Core KYC 및 설정 비용 없이 최첨단 생체 인식 보안을 쉽게 통합할 수 있도록 합니다.

현대 애플리케이션에서 생체 인식 인증의 힘

오늘날의 디지털 환경에서 원활한 사용자 경험을 유지하면서 사용자 계정을 보호하는 것이 가장 중요합니다. 비밀번호와 같은 기존 인증 방법은 종종 침해에 취약하고 사용자에게 번거로울 수 있습니다. 생체 인식 인증은 고유한 신체적 특성을 활용하여 신원을 빠르고 안전하게 확인하는 강력한 대안을 제공합니다. 재방문 사용자에게는 더 이상 잊어버린 비밀번호나 지루한 다단계 인증 단계가 필요 없으며, 빠르게 쳐다보거나 제스처만으로 접근할 수 있습니다.

Didit의 생체 인식 인증 솔루션은 JS SDK를 통해 액세스할 수 있으며, 간소화되고 고도로 안전한 재인증 경험을 제공하도록 설계되었습니다. 이는 수동 및 능동 라이브니스 감지와 같은 고급 사기 방지 기술을 통합하여 단순한 얼굴 인식을 뛰어넘습니다. 이는 인증을 시도하는 사람이 딥페이크, 사진 또는 비디오 스푸핑이 아닌 실제 살아있는 개인임을 보장합니다. Didit의 SDK를 통합함으로써 개발자는 이러한 정교한 기능을 웹 애플리케이션에 직접 내장하여 유용성을 저해하지 않고 보안을 강화할 수 있습니다.

Didit의 생체 인식 인증 워크플로우 이해

Didit의 생체 인식 인증 워크플로우는 유연하여 애플리케이션의 보안 요구 사항에 따라 구성할 수 있습니다. 주로 라이브니스 전용 또는 라이브니스와 얼굴 매칭을 결합한 두 가지 모드로 작동합니다. 두 모드 모두 다른 유형의 사기를 방지하고 사용자 기반의 무결성을 보장하는 데 중요합니다.

JS SDK를 사용하여 생체 인식 인증 세션을 시작할 때, 이전 ID 확인 또는 자체 보안 데이터베이스에서 가져온 portrait_image(Base64 형식)를 제공하도록 선택할 수 있습니다. portrait_image가 제공되면 시스템은 라이브니스 확인을 수행한 후 저장된 이미지에 대해 1:1 얼굴 매치를 수행합니다. 이는 라이브 사용자가 이전에 등록된 사람과 동일한지 확인합니다. portrait_image를 생략하면 시스템은 라이브니스 전용 확인을 수행하여 사용자의 실시간 존재를 확인하며, 이는 더 간단한 존재 확인 시나리오에 유용합니다.

라이브 사진 캡처 단계에서 Didit의 AI 기반 기술은 최적의 이미지 품질을 보장합니다. 사용자에게 실시간 피드백과 재시도 지침을 제공하여 적절한 조명과 위치를 보장합니다. 이 사용자 친화적인 접근 방식은 실패한 시도를 최소화하고 전반적인 경험을 향상시킵니다. 캡처되면 시스템은 라이브니스 및 얼굴 매칭에 대한 별도의 점수를 생성하며, 이는 구성 가능한 임계값과 비교하여 최종 확인 결과를 결정합니다.

주요 기능 및 고급 보안 조치

Didit의 생체 인식 인증은 고급 보안 기능으로 두각을 나타내며, 이 모든 기능은 JS SDK를 통해 쉽게 통합됩니다. 이 시스템은 Didit의 1:1 얼굴 매치와 동일한 강력한 신경망 아키텍처를 사용하여 높은 정확도와 신뢰성을 보장합니다. 이 기술은 디지털 세계에서 증가하는 위협인 신원 스푸핑 및 계정 탈취 시도를 방지하는 데 매우 중요합니다.

가장 중요한 구성 요소 중 하나는 라이브니스 감지입니다. Didit은 스푸핑 시도를 정확하게 감지하고 저지하기 위해 수동 라이브니스와 3D 액션 및 플래시 방법을 모두 제공합니다. 수동 라이브니스는 백그라운드에서 원활하게 작동하며 미묘한 단서를 분석하여 실제 사람이 존재하는지 여부를 판단하는 반면, 능동적인 방법은 사용자가 특정 작업을 수행하는 것을 포함할 수 있습니다. 이 시스템은 LIVENESS_FACE_ATTACK과 같은 알려진 사기 지표가 있거나 얼굴이 구성된 FACE_IN_BLOCKLIST의 항목과 일치하는 경우 인증 시도를 자동으로 거부하도록 설계되었습니다. 이러한 자동 거부 조건은 정교한 사기꾼에 대한 필수적인 보호 계층을 제공합니다.

또한 개발자는 확인 설정을 세부적으로 제어할 수 있습니다. 낮은 라이브니스 점수(LOW_LIVENESS_SCORE)와 낮은 얼굴 매칭 유사성(LOW_FACE_MATCH_SIMILARITY)에 대한 특정 검토 및 거부 임계값을 구성할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 위험 허용 범위 및 규정 준수 요구 사항에 따라 보안 태세를 미세 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 고위험 거래는 단순한 로그인보다 더 높은 라이브니스 점수를 요구할 수 있습니다.

생체 인식 인증 보고서 및 경고 처리

생체 인식 인증 시도 후 Didit은 확인 결과에 대한 자세한 통찰력을 제공하는 포괄적인 보고서를 제공합니다. 이 보고서에는 전체 상태(승인됨, 거부됨, 미완료)와 라이브니스 및 얼굴 매치 구성 요소에 대한 특정 세부 정보가 포함됩니다. 각 구성 요소에는 고유한 상태, 점수 및 관련 경고가 있습니다.

이러한 보고서를 이해하는 것은 인증 흐름을 디버깅하고 최적화하는 데 중요합니다. 예를 들어, LOW_LIVENESS_SCORE 경고는 캡처 중 환경 조건이 좋지 않음을 나타낼 수 있으며, LOW_FACE_MATCH_SIMILARITY는 사용자의 외모에 상당한 변화가 있거나 가장 시도가 있었음을 시사할 수 있습니다. Didit의 API 응답은 참조 이미지 및 비디오에 대한 임시 URL을 포함하여 명확한 정보를 제공하도록 구성되어 필요할 경우 추가 분석을 가능하게 합니다. 이러한 투명성은 개발자가 애플리케이션에 강력한 오류 처리 및 사용자 안내를 구축할 수 있도록 합니다.

BiometricAuthenticationResponse의 status 및 warnings 필드를 신중하게 분석하면 재시도를 통해 사용자를 안내하고, 수동 검토를 위해 의심스러운 활동에 플래그를 지정하거나, 합법적인 사용자를 자신 있게 승인하는 로직을 구현할 수 있습니다. Didit의 모듈식 아키텍처는 이러한 보고서를 AML 심사 및 모니터링과 관련된 기존 사기 탐지 시스템 또는 규정 준수 워크플로우에 쉽게 통합할 수 있음을 의미합니다.

Didit이 도움이 되는 방법

Didit은 안전한 생체 인식 인증 구현을 간소화하여 모든 규모의 개발자가 액세스할 수 있도록 합니다. 당사의 AI 기반 플랫폼은 무료 Core KYC를 제공하여 선불 비용 없이 신원 확인을 시작할 수 있습니다. 모듈식 아키텍처는 ID 확인 및 수동 및 능동 라이브니스부터 1:1 얼굴 매치 및 얼굴 검색에 이르기까지 필요한 신원 기본 요소를 선택하고 깔끔한 API 또는 노코드 비즈니스 콘솔을 사용하여 기존 시스템에 원활하게 통합할 수 있음을 의미합니다.

생체 인식 인증을 위해 Didit의 JS SDK는 통합 프로세스를 간소화하여 빠른 재인증 및 스푸핑 및 계정 탈취에 대한 고급 보안과 같은 강력한 기능을 제공합니다. 설정 비용을 없애고 성공적인 확인당 지불 가격 책정을 제공하여 엔터프라이즈급 신원 확인을 저렴하고 확장 가능하게 만듭니다. Didit을 통해 강력하고 개발자 우선적인 신원 인프라를 확보하여 전 세계적으로 대규모로 확인을 구성하고 위험을 조율하며 신뢰를 자동화할 수 있습니다.

시작할 준비가 되셨습니까?

Didit의 작동을 확인하고 싶으신가요? 오늘 무료 데모를 받아보세요.

Didit의 무료 티어로 무료로 신원 확인을 시작하세요.