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생체 인증 보안을 강화하는 AI 에이전트
작성자
marketing
작성일
2025-03-13 14:26
조회
91
안슈 라즈(Anshu Raj), Chetu 운영 이사
작성자: Anshu Raj
보도일자: 2025년 3월 10일
출처: Biometricupdate.com
생체 인증 기술은 수많은 산업에서 이미 주류로 자리 잡았으며, 최근 기술 발전을 통해 앞으로 수십 년 동안 더욱 광범위하게 활용될 것으로 예상된다.
2023년 478억 달러 규모로 평가된 글로벌 생체 인식 시장은 2028년까지 연평균 성장률(CAGR) 약 12%로 확장될 것으로 전망된다. 사이버 공격과 사기 범죄가 증가함에 따라 보안의 중요성은 그 어느 때보다 커지고 있다. 은행, 의료, 정부 기관과 같은 산업에서는 민감한 정보가 저장되어 있으며, 이는 정교한 사이버 위협에 취약하다. 따라서, 새로운 기술을 도입하는 것이 지속적인 공격을 방어하는 핵심 전략이 되고 있다.
최근 몇 년 동안 많은 조직이 인공지능(AI)을 활용한 생체 인증 플랫폼을 도입했으며, 이제는 에이전틱 AI(agentic AI)가 차세대 보안 시스템을 구축하는 핵심 기술로 떠오르고 있다. 이는 고급 기능과 지속적인 학습 능력을 제공하기 때문이다. 보안 위협이 점점 더 정교해지는 시대에, 가장 발전된 기술을 사용하여 범죄자보다 앞서 나가는 것이 필수적이다.
AI에서 AI 에이전트로
AI 에이전트는 기존의 AI 애플리케이션과 비교할 때 획기적인 발전을 이룬 기술이다. 지능형 에이전트는 자율적인 특성을 갖추고 있어 인간의 개입 없이 스스로 결정을 내린다. 대신, 최신 생체 데이터를 지속적으로 학습하며, 시간에 따라 변할 수 있는 신체적·행동적 특성을 기반으로 의사 결정을 조정한다.AI가 “실시간”으로 반응한다고 하지만, AI 에이전트는 더욱 빠르게 반응하며, 이를 통해 패턴과 이상 징후를 감지하고, 잠재적인 데이터 침해를 예측하며, 보다 안전한 인증 프로세스를 제공할 수 있다. 이 과정에서는 얼굴, 지문, 음성 패턴 등 다양한 방식의 인증을 결합하여 활용할 수 있으며, 이를 통해 사용자 행동을 더욱 정밀하게 모니터링하고, 비정상적인 활동을 감지하는 것이 가능해진다.
생체 인증에서 AI 에이전트의 핵심 기능
에이전틱 AI(agentic AI) 기반 알고리즘은 생체 데이터를 더욱 효과적으로 분석하여 인식률을 향상시킨다. 딥러닝 및 강화 학습 알고리즘을 활용해 대규모 데이터셋에서 패턴을 식별하고, 사기범과 같은 이상 징후를 감지하여 분류한다. 또한, 지능형 에이전트는 데이터를 실시간으로 처리하기 때문에 인증 속도가 빨라져 사용자 만족도가 높아지고, 다중 모드 인식 시스템(multimodal authentication systems)의 채택이 증가한다.2025년 보안 및 신원(State of Security and Identity) 보고서에 따르면, 업계 리더들은 AI 에이전트의 주요 이점으로 보안 프로세스의 효율성고 속도 향상(50%) 및 실시간 데이터 분석 능력 강화(47%)를 꼽았다. AI 에이전트는 유연성이 뛰어나 가장 정확한 데이터 평가가 가능하며, 인간 개입을 최소화하여 수동 검증 과정에서 발생할 수 있는 오류를 줄이는 역할을 한다.
AI, 생체 인증의 과제 해결
인공지능(AI)은 다양한 산업에서 혁신적인 변화를 이끌어왔다. 생체 인증의 경우, 새롭게 떠오르는 기술인 에이전틱 AI(agentic AI)가 보안, 프라이버시 문제, 확장성 등 기존 생체 인증 시스템이 직면했던 여러 문제를 해결하는 데 기여하고 있다.강화된 보호 기능
실시간 지속 모니터링 및 적응형 학습(adaptive learning)을 통해 AI 에이전트는 이상 징후를 감지하고 사기를 탐지할 수 있다. AI 기반 생체 존재 감지(liveness detection)는 미세한 움직임, 피부 질감, 혈류, 눈 깜빡임 등을 분석하여 사용자의 신원을 확인한다. 이러한 즉각적인 식별 기능을 통해 조직은 사기 예방을 위한 적절한 조치를 신속히 취할 수 있으며, 재정적 손실을 최소화하고 조직의 무결성을 보호할 수 있다.프라이버시 보호
AI 기반 인증은 보안을 크게 강화하지만, 프라이버시 문제는 여전히 중요한 과제로 남아 있다. 예를 들어, 전통적인 생체 인증 프로그램은 민감한 사용자 데이터를 중앙 서버에 저장하는데, 이는 주요 보안 취약점으로 작용할 수 있다.지난 20년 동안 전 세계 금융 산업에서 발생한 사이버 사고의 약 5분의 1이 보고되었으며, 금융 기업들은 총 120억 달러의 직접적인 손실을 입었다. 또한, 2024년 금융 부문의 평균 데이터 유출 비용은 488만 달러로 추산된다. 이러한 위험을 완화하기 위해 연합 학습(federated learning)과 같은 새로운 생체 인증 모델이 등장했으며, 중앙집중식 데이터 저장에 대한 의존도를 줄이는 방식으로 보안성을 높이고 있다.
기존 인증 시스템은 생체 데이터를 중앙 서버에 저장하는 방식으로 운영되며, 대규모 해킹이 발생할 경우 민감한 정보가 유출될 위험이 있다. 반면, 연합 학습은 분산 데이터를 활용하는 기계 학습 방법으로, AI 에이전트가 원시 생체 데이터를 중앙 서버로 전송하지 않고도 독립적으로 학습할 수 있도록 지원한다. 이 방식에서는 사용자 기기에서 로컬로 학습이 이루어지며, 중앙 서버와 공유되는 것은 암호화된 모델 업데이트뿐이다. 사이버 보안 전문가 디팍 굽타(Deepak Gupta)는 2023년 Journal of Cybersecurity에 개재된 연구를 인용하며, 연합 학습 기반 인증 시스템이 기존 중앙 집중식 모델보다 오인 수락률(False Acceptance Rate, FAR)을 40%까지 줄일 수 있다고 밝혔다.
확장성 및 상호운용성
AI 에이전트는 모듈형 솔루션이기 때문에 대규모 생체 인증 시스템에서도 높은 확장성을 제공한다. 이 기술은 증가하는 수요에 따라 동적으로 적응하여, 정확도를 유지하면서도 효율적인 처리를 보장한다. 또한, 모듈형 구조 덕분에 생체 인식 시스템, 디바이스, 보안 인프라 간의 원활한 플랫폼 통합과 상호운용성(interoperability)이 가능하다.공항은 대규모 생체 스캔의 대표적인 사례이다. 에이전틱 AI 시스템은 대규모 인원을 처리할 수 있도록 확장 가능하며, 이를 통해 공항의 자원 배분을 최적화하고 여행객의 만족도를 높일 수 있다.
Tech-Informed 기사에서 미국 교통안전청(TSA) CTO인 맷 길크슨(Matt Gilkeson)은 공항 보안에서 에이전틱 AI가 중요한 역할을 할 수 있다고 언급했다. “에이전틱 AI는 복잡한 상황을 신속하고 효율적으로 처리하는 데 도움이 될 수 있으며, 자동으로 해당 사건을 지역 법 집행 기관이나 우리 조정 센터로 즉시 전달할 수 있다.”
최적의 실천 방안 및 구현 전략
AI 에이전트는 보안 및 인증 방식을 강화하려는 기업들에게 매력적인 솔루션으로 떠오르고 있다. 그러나 자율 시스템을 도입하고 구현하려면 신중한 계획과 전문가의 지원이 필수적이다. 다음과 같은 최적의 실천 방안(best practices)을 고려해야 한다.- 프라이버시 보호형 AI 모델을 우선시할 것: 연합 학습(Federated Learning)을 구현하고, 차등 프라이버시 기법(Differential Privacy Techniques)을 활용하여, GDPR, CCPA 및 기타 개인정보 보호 규정을 준수해야 한다.
- 다층 AI 보안으로 보호 강화: 여러 생체 인식 요소를 결합하여 인증 정확도를 높이고, 지속적인 인증(Continuous Authentication) 시스템을 구축해야 한다.
- 실제 데이터를 활용하여 AI 훈련 최적화: 적응형 AI(Adaptive AI) 모델은 다양한 데이터셋을 학습해야 한다.
- 상호운용성과 확장성을 확보할 것: 모바일 및 IoT 애플리케이션을 위한 온디바이스(On-Device) 생체 정보 처리 기능을 활성화하여 성능과 프라이버시를 향상시켜야 한다.
