포지큐브, 비대면 신분 도용 해결에 앞장 서다

포지큐브는 AI 기반의 페이크디텍션(Fake Detection) 기능을 자사 비대면 신분 인증 서비스에 추가하고, 여러 금융기관과 △주민등록증 △운전면허증 △여권 △외국인등록증 등 다양한 신분증의 위변조 판별 시범 시험을 통해 비대면 금융사고 예방에 앞장서고 있다고 밝혔다.

페이크디텍션 기능은 여러 비전 딥러닝 기술을 통해 실제 신분증과 사본의 사진을 다양한 주파수 대역으로 변환하고, 각 주파수 대역의 특징을 모두 학습한 AI 모델을 탑재하여 신분증 진위 판별의 정확도가 높다.

포지큐브에 따르면, AI 학습에 활용된 신분증 원본 및 사본 데이터는 40만 장 이상이며, 이는 △100종 이상의 스마트폰, 태블릿 등 모바일 기기 △20종의 모니터 △여러 종류의 해상도와 출력 방식의 프린터 및 다양한 용지의 조합 등 범죄에 악용될 수 있는 다양한 환경으로부터 확보했다.

또한, 포지큐브의 AI 모델은 신분증 위변조 탐지율에 영향을 미치는 신분증과 카메라 사이의 거리와 사진 밝기를 정하는 광감도(ISO) 등의 환경 정보(Metadata)도 학습했다. 이는 신분 인증을 위해 촬영된 사진과 당시 촬영 대기 화면(Preview)을 캡처한 사진의 분석을 통해 추출한 환경적 요소이다.

덕분에 Fake Detection 기능은 실물 신분증을 촬영하는 정상적인 촬영 거리나 밝기와 달리 화면 속 크게 확대한 신분증 사진을 먼 거리에서 촬영하거나 어두운 환경에서 촬영하는 등 비정상적인 상황을 판별해낼 수 있어 기술적 강점까지 확보했다.

특히 포지큐브는 이미지 색상과 공간에 대한 연산 분리를 통해 신분증 위변조 탐지 연산량을 효율적으로 감소시킴으로써 페이크디텍션 기능을 GPU머신 뿐만 아니라 CPU머신에서도 빠른 속도로 판별할 수 있게 설계했다. 즉, 추가 제반 하드웨어 도입 비용을 낮추어 적용 가능하단 의미이며, 이는 포지큐브의 차별점으로 작용하여 주요 금융기관을 중심으로 빠르게 연내 도입을 추진하고 있다.