바이오 인식 방법은 핀테크를 이용한 다양한 분야에서 적용되고 있는 신기술이다. 신체 특징을 이용하는 방식이라는 특징 때문에 다른 보안 툴보다 매우 편리하고 정확도가 높다는 것이 장점일 수 있겠지만, 그 이면에는 한 번 유출되거나 탈취되는 경우에는 그에 따른 대책 마련도 쉽지 않다는 점도 이슈가 되고 있다. 핀테크 시대에는 대표적으로 지문탐지 기술이 적용되는데, 위조지문탐지에 관한 연구와 기술도 속속 등장하고 있다.

애플은 2013년 9월 출시한 아이폰 5s에 본인 인증 시 지문을 이용하는 Touch ID 기능을 선보였다. 당시는 획기적이었다. 이를 통해 바이오 인식센서 및 제품에 대한 관심과 수요가 늘었다. 이후 삼성전자의 갤럭시 시리즈는 물론 LG 전자와 샤오미, 화웨이 등도 지문 센서를 탑재했다. 금융권은 물론 온라인 마켓도 앞 다퉈 바이오 인식센서를 이용할 수 있는 앱을 속속 출시했다. Acuity Market Intelligence가 조사한 자료를 보면 2018년에는 235억 달러에서 2020년에는 무려 346억 달러에 가깝게 바이오 인식 시장의 규모가 커질 것으로 전망했다. 그 중 바이오 인식을 이용한 결제 및 기타 거래 규모는 68억 달러로 내다봤다.

(출처 : https://goo.gl/Rk99Dc)

하지만 앞서 언급했던 것처럼 정보의 유출이나 탈취에 대한 보안이 병행되어야 산업의 규모를 확장할 수 있다. 위조지문에 대한 가장 일반적인 탐지 방법은 지문인식 센서에 추가 하드웨어를 설치해 생체 고유의 신호를 측정하는 것이지만, 이러한 탐지 방법은 많은 비용과 함께 시스템 장착으로 인해 크기가 커진다는 단점이 있다. 따라서 최근엔 이러한 방법의 사용이 적은 편이다. 그 다음으로는 지문인식 센서로부터 얻은 영상을 통해 생체 정보와 위조지문의 차이를 탐지하는 소프트웨어 탐지 기술을 들 수 있다. 특히 이 기술은 최근 딥러닝 위조지문 탐지 기술이 등장하면서 탐지 성공률이 높아지고 있는 상황이다.

 
최근 CNN(Conventional Neural Networks) 기술을 이용한 앱이 위조지문 탐지에도 속속 활용되며 유용한 사례를 많이 만들고 있다. 현재도 지문 이미지의 위조에 가장 높은 판별률을 나타내고 있다. 김학일 인하대 교수는 한 보고서에서 “딥러닝 기술은 영상을 분류할 수 있는 소프트웨어적인 기술의 발전보다 하드웨어의 발전으로 인해 급속하게 성장한 데이터 처리 속도, 전 세계의 양질 데이터를 학습할 수 있다 ”면서 “그로 인해 훌륭한 학습기와 분류기가 등장하면서 탐지 기술의 정확도도 높아지게 됐다”고 소개하고 있다.

딥러닝 기술이 빠르게 확산되면서 속속 다양한 연구와 기술이 등장했다. 미국의 노게이라 교수는 보안 및 의료 시스템을 위한 IEEE 워크숍에서 지문의 위조 탐지를 위해 처음 CNN 기술을 적용한 사례를 소개했고, 중국의 Wang 교수는 생체인식 관련 논문에서 CNN의 특징을 기반으로 한 투표 전략을 이용해 위조지문 판별 기능을 향상시켰다. 가장 최근에는 중국의 Zhang 교수가 CNN 기술을 이용해 스마트폰 지문 센서로 얻은 지문의 위조판별 여부를 연구해 성공을 거뒀다.

(출처: PEXELS4)

오늘날 위조지문 탐지 기술은 딥러닝이 매우 높은 탐지성능을 보여 실용성 측면에서 우수하게 평가받고 있다. 바이오 인식 중 하나인 홍채 인식이나 안면 인식 또한 많은 양의 데이터만 확보할 수 있다면 충분히 딥러닝 기술로 위조탐지가 가능할 것이라는 게 전문가들의 공통된 의견이다. 하지만 이 역시도 개개인이나 작은 조직이 이끌어가기는 쉽지 않다. 이런 업무는 오히려 정부기관이나 공인집단에서 직접 선도해 데이터를 집대성하고 공공 데이터박스를 구축하는 노력이 필요하다고 여기진다.

이제 곧 4차 산업혁명 시대를 맞는다. 기술도 진보하는 만큼 보안 유출도 그 못지 않게 중요함이 대두되고 있다. 다양한 방식의 연구와 협조, 정부 지원을 융합하면 더욱 건강하고 안전한 핀테크 산업을 선도할 수 있을 것이다.

 

 

 

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