비대면 실명인증 허점에 수억 피해... 혁신적인 비대면 본인인증 서비스 검토해야

실물 신분증 확인 기능을 더해 신분증 부정 사용 방지
9월 하반기 웨비나를 통해 시연을 통해 신분증 위조 판별 기술 선보일 예정

[보안뉴스 기획취재팀] 최근 불법 비대면 대출 피해가 증가하면서 기존의 비대면 본인인증 수단을 개선한 eKYC(e-Know Your Customer, 비대면 고객확인 제도) 솔루션 시장이 커지고 있다.

[이미지=컴트루테크놀로지]

지난달 신분증 유출로 인한 비대면 대출 피해 사례에 대한 성토의 장까지 열렸던 만큼, 금융권에서는 기술 보완이 필요한 실정이다. 관계법령상 신분증 원본으로만 본인인증을 해야 하나, 신분증 사본을 식별하기 힘든 비대면 본인인증 허점에 수 억 원의 피해 사례가 증가하고 있기 때문이다.

비대면 대출 피해의 사례는 대부분은 ‘실물이 아닌 신분증’에서 시작됐다. 비대면 본인인증을 위해 신분증 사진을 확인할 때 모바일 기기로 촬영된 신분증을 사용하거나 종이에 복사된 신분증을 사용한 것이다.

기존의 신분증 촬영 및 신분증 진위 확인 프로세스에서 신분증 진위 경우 확인의 경우 이름, 고유식별 번호, 발급일자 등의 정보를 활용하여 정부기관과의 진위 여부를 확인하는 방식으로 신분증이 복사된 경우에도 진위 확인은 통과될 수 있다. 이 때문에 신분증을 촬영하는 시점에서 부정 사용 방지를 위한 기술적인 항목들이 추가되어야 한다.

이러한 피해를 줄이기 위한 신분증 실물 판별 기술(Liveness)이 최근 각광받고 있다. 이는 신분증 위변조 등을 판별하기 위한 인공지능 신경망을 토대로 개발한 기술이다. 최근 대출 사고로까지 이어진 종이에 인쇄된 신분증은 물론, 모바일 기기 화면 상의 신분증 화면을 재 촬영한 경우에는 실물 신분증으로 판별하지 않는다.

뿐만 아니라 신분증의 얼굴 사진 간의 유사도 비교를 통해 본인 확인을 수행하기도 한다. 타인의 신분증을 대리하여 가입하는 경우를 방지할 수 있다. 해당 기술에는 KISA의 바이오인식 시스템 성능을 통과한 얼굴인식 및 유사도 신경망이 탑재했다. 인공지능 얼굴 유사도 비교 알고리즘을 사용하기 때문에 인간의 주관적인 관점보다 더욱 정확하게 얼굴의 유사도를 판별하여 위조 신분증 부정 사용을 방지 가능하다.

컴트루테크놀로지 사업개발 담당자는 “인공지능 신경망을 활용한 다양한 비대면 본인확인 기술은 금융, 핀테크 업계에서 많은 러브콜을 받고 있으며, 금번 웨비나를 통해 시연과 함께 관련 기술을 선보일 예정”이라고 밝혔다.
[기획취재팀(editor@boannews.com)]

3월 15일부터 시행되고 있는 개정 개인정보보호법과 관련해 가장 까다롭고 이행하기 어려운 조항은 무엇인가요?
	인공지능(AI) 등 자동화된 결정에 대한 정보주체 권리 구체화
	접근권한 관리 등 개인정보 안전성 확보조치 강화 및 고유식별정보 관리실태 정기조사
	영향평가 요약본 공개제도 도입 등 개인정보 영향평가제도
	영상정보처리기기 및 안전조치 기준
	개인정보 보호책임자의 전문성 강화 위한 전문CPO 지정
	국외 수집·이전 개인정보 처리방침 공개 등 개인정보 처리방침 평가제도
	손해배상책임 의무대상자 변경 및 확대
	공공기관 개인정보 보호수준 평가 확대
	기타(댓글로)