생성형 AI의 급속한 발전으로 생체 인식 개인정보 보호와 개인 정보 보안에 전례 없는 도전 과제가 생겼습니다. 안면 인식 기술이 보편화되고 AI 도구가 더욱 정교해짐에 따라 생체 인식 데이터를 보호하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 조직과 개인 모두 진화하는 위협 환경에서 신원을 보호할 수 있는 강력한 솔루션이 필요합니다.
개인 정보 보호에 대한 제너레이티브 AI의 위협 증가
생성형 AI는 여러 가지 긍정적인 면에서 혁신적이지만, 디지털 활동을 하는 모든 사람에게 영향을 미치는 심각한 개인정보 보호 문제를 야기하고 있습니다. 이러한 AI 시스템은 학습 중이나 사용자 프롬프트를 통해 방대한 양의 데이터를 수집하며, 종종 정보가 처리되는 개인의 명시적인 동의 없이 데이터를 수집합니다. 이로 인해 민감한 개인 정보가 노출될 수 있는 여러 취약점이 발생합니다.
딥페이크 및 생체 인식 신원 도용
생성형 AI 분야에서 가장 우려스러운 현상 중 하나는 딥페이크와 기타 조작된 콘텐츠의 확산입니다. 이제 악의적인 공격자들은 고급 AI 도구를 사용하여 신원 사기에 사용할 수 있는 가짜 동영상, 이미지, 음성 녹음을 제작할 수 있습니다. 2024년에는 범죄자들이 생성 AI와 풍부한 온라인 얼굴 및 음성 데이터를 활용하여 사기를 저지르는 정교한 생체 인식 신원 도용으로 이러한 위협이 확대될 것입니다.
실제 사례로 애리조나의 한 어머니가 “엄마, 나쁜 놈들이 저를 납치했어요!”라고 외치는 딸의 목소리와 똑같이 들리는 전화를 받았습니다. 이 목소리는 실제로는 사기범들이 돈을 요구하기 위해 AI로 생성한 복제품이었습니다. 이 끔찍한 사건은 가장 개인적인 생물학적 식별 요소인 얼굴과 목소리를 AI가 어떻게 무기화할 수 있는지를 보여줍니다.
개인 정보 위기
이러한 위험은 생체 인식 데이터에만 국한되지 않습니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 의도치 않게 출력물의 민감한 정보를 다른 사용자에게 노출시킬 수 있습니다. 이러한 시스템은 일반적으로 인터넷에서 스크랩한 방대한 데이터 세트를 기반으로 학습되며, 여기에는 개인이 공유에 동의하지 않은 개인 정보가 포함될 가능성이 있습니다.
더욱 우려스러운 점은 기존의 데이터 유출과 달리 AI 시스템은 정보가 모델에 통합되면 제거가 거의 불가능한 방식으로 정보를 통합한다는 점입니다. 생성형 AI는 학습을 취소할 수 없습니다. 시스템이 어떤 정보를 학습하고 나면 그 정보를 되돌릴 수 있는 방법이 없습니다.
생체 인식 개인정보 보호가 그 어느 때보다 중요한 이유
생체 인식 데이터의 영구성
비밀번호나 신용카드와 달리 생체 인식 정보는 유출되더라도 변경할 수 없습니다. 얼굴, 목소리 및 기타 생물학적 특성은 영구적이기 때문에 특히 보호가 중요합니다. 얼굴 인식 데이터가 유출되면 이러한 식별자는 쉽게 변경하거나 대체할 수 없기 때문에 신원 도용, 스토킹, 괴롭힘의 가능성이 크게 증가합니다.
동의 및 제어의 침식
안면 인식 기술의 광범위한 배포는 적절한 투명성이나 사용자 동의 없이 이루어지는 경우가 많습니다. 많은 관할권에서 개인은 자신의 생체 인식 데이터가 수집되는지, 어떻게 저장되는지, 누가 데이터에 액세스할 수 있는지에 대해 거의 발언권이 없습니다. 영국의 정보 위원회는 공공장소에서 실시간 얼굴 인식 카메라를 사용하는 것이 이러한 개인정보 보호에 미치는 영향 때문에 “매우 우려스럽다”고 설명했습니다.
앤오픈 의 SNAPPASS 생체 인식 개인 정보 보호 방법
개인 정보 보호 우선 아키텍처
앤오픈 를 개발했습니다. SNAPPASS 은 이러한 새로운 위협에 대해 우려하는 조직과 사용자를 위한 ‘개인 정보 보호 백신’으로 개발되었습니다. 네트워크 데이터베이스에 민감한 데이터를 저장하는 기존의 생체인식 시스템과 달리 SNAPPASS 은 얼굴 인식 개인 정보를 보호하기 위해 근본적으로 다른 접근 방식을 취합니다.
네트워크 없는 인증의 힘
SNAPPASS 의 차별점은 네트워크가 필요 없는 신원 확인 기술입니다. SNAPPASS 은 하이브리드 2단계 접근 방식으로 신원 토큰(카드, 모바일 지갑 또는 QR코드)과 로컬 생체 인증을 결합하여 데이터 유출 및 신원 사기에 강한 솔루션을 만듭니다. 이 시스템은 보안이나 편의성을 저하시키지 않으면서도 진화하는 위협으로부터 조직과 개인을 보호합니다.
사용자 중심 제어
앤오픈의 철학은 사용자를 인증 프로세스의 중심에 두고 사용자가 자신의 개인 생체 정보를 완벽하게 제어할 수 있도록 합니다. 이러한 접근 방식은 사용자 행동이 규정 준수의 핵심이며 규정 준수가 보안의 핵심이라는 것을 인식합니다. 개인이 상황에 강요당하는 것이 아니라 권한을 부여받으면 보안 조치를 효과적으로 이행할 가능성이 높아집니다.
오늘날의 위협 환경에서 SNAPPASS 의 실제 적용 사례
AI로 생성된 신원 사기로부터 보호하기
생성형 AI 도구로 인해 신원 도용이 점점 더 정교해짐에 따라 SNAPPASS 은 중요한 보호 계층을 제공합니다. 이 시스템은 신원 토큰(카드, 모바일 지갑 또는 QR코드)의 물리적 소유와 생체 인증을 모두 요구함으로써 딥페이크 또는 기타 AI 생성 사기 시도의 위협을 효과적으로 무력화합니다.
조직의 보안 태세 개선
민감한 개인 정보를 취급하는 조직에서는 암호화된 사용자 카드에 생체 인식 데이터를 서버 없이 분산 저장하여 개인 정보를 침해하지 않으면서도 빠르고 정확하게 신원을 확인할 수 있는 방법을 SNAPPASS 에서 제공합니다. 이는 보안과 개인정보 보호가 가장 중요하면서도 정확한 사용자 식별 및 인증이 중요한 의료, 금융 및 공공 서비스 환경에서 특히 유용합니다.
새로운 위협에 대한 미래 대비
앤오픈 는 첨단 AI 및 딥페이크 기술 등 진화하는 보안 위협을 예측하여 미래에 대비할 수 있도록 SNAPPASS 을 설계했습니다. 이러한 미래 지향적인 접근 방식을 통해 조직은 침해나 사고가 발생한 후 소급하여 조치를 취하는 대신 범죄 혁신에 선제적으로 대응할 수 있습니다.
생체 인식 개인정보 보호의 미래
규제 환경
전 세계 규제 기관은 AI 개인정보 침해로부터 소비자를 보호하기 위한 법률과 표준을 개발하고 있습니다. 이러한 규정을 준수하지 않는 조직은 상당한 재정적 손실과 평판 손상에 직면하게 됩니다. SNAPPASS 같은 솔루션을 도입하면 기업은 운영 효율성을 유지하면서 새로운 개인정보 보호 프레임워크에 부합하는 데 도움이 됩니다.
생체 인식 기술에 대한 개인정보 보호 원칙
전문가 단체에서는 다음과 같은 얼굴 인식 기술의 책임감 있는 사용을 위한 주요 원칙을 제시했습니다:
- 명시적이고 확실한 동의 얻기
- 합리적인 소비자 기대에 부합하는 방식으로만 데이터 사용
- 생체 인식 데이터 사용 방식에 대한 의미 있는 고지 제공
- 포괄적인 데이터 보안 유지
- 설계를 통한 개인정보 보호 구현
- 데이터 정확성 및 액세스 보장
- 책임감 유지
- 옵션 기능 구현
SNAPPASS 는 개인 정보 보호 우선 설계와 사용자 중심 접근 방식을 통해 이러한 원칙을 구현합니다.
생체인식의 미래 확보
생성형 AI가 계속 발전함에 따라 생체 인식 개인정보와 개인 정보에 대한 위협은 더욱 정교해질 것입니다. 광범위한 데이터 수집, 점점 더 설득력 있는 딥페이크, 생체 인식 식별자의 영속성이 결합되어 전례 없는 개인정보 보호 문제가 발생하고 있습니다.
앤오픈의 SNAPPASS 는 현대 조직에 필요한 보안과 편의성을 제공하면서 개인 정보를 우선시하는 인증의 새로운 패러다임을 제시합니다. SNAPPASS 은 네트워크를 사용하지 않는 사용자 중심의 생체 인증 방식을 채택함으로써, 개인 정보에 대한 통제가 점점 더 어려워지는 시대에 개인 정보에 대한 통제권을 회복하는 데 도움을 줍니다.
강력한 보안을 유지하면서 사용자의 생체 인식 개인정보를 보호하고자 하는 조직을 위해 SNAPPASS 에서는 현재 및 새로운 위협을 모두 해결할 수 있는 방법을 제시합니다. 신원 확인을 위해 얼굴에 점점 더 의존하는 세상에서 무엇이 진짜이고 무엇이 가짜인지 파악하는 것은 보안과 개인정보 보호의 중요한 측면이 되었습니다.
차세대 AI로 인해 개인 정보 보호가 더욱 어려워지기 전에 지금이 바로 개인 정보 보호 생체인식 솔루션을 구현해야 할 때입니다.
귀사는 안전한 비공개 생체 인식을 사용할 준비가 되어 있나요?
