1. 서론
현실화된 위협, 상용 얼굴인식 시스템의 구조적 취약성
최근 미디어에서 묘사되는 ‘리얼리스틱 얼굴 마스크’는 더 이상 상상 속의 산물이 아니다. 고품질 3D 마스크 및 디지털 합성 기술이 특정 조건 하에서 상용 얼굴인식 시스템을 무력화할 수 있음이 학계와 산업계의 실험을 통해 입증되고 있다.
상용 얼굴인식 엔진은 정지된 이미지 매칭 환경에서는 높은 정확도를 제공하도록 최적화되어 있으나, 근본적으로 ‘생체 징후(liveness)’를 검증하는 보안 메커니즘이 부재하여 위조 공격(Presentation Attack, PA)에 대한 본질적인 취약성을 내포한다.
문헌 및 실증 연구에 따르면, 카메라 사양, 촬영 거리, 조명, 매칭 임계값 등의 변수가 공격자에게 최적화될 경우, 공격 성공률(APCER)이 최대 약 70% 에 달할 수 있다. 이 수치는 단순한 기술적 오류가 아닌, 공격자가 시스템의 약점을 파악하고 최적화된 공격 매체를 사용할 경우 상용 제품에만 의존하는 전략이 야기할 수 있는 심각한 ‘구조적 보안 부채(Structural Security Debt)’를 의미하는 정책적 경고로 해석해야 한다.
2. 배경
고위험 인프라의 확산과 위협의 범위
생체인식 인프라의 보편화
생체인식 기술은 공항, 금융, 국가 중요 시설 등에서 표준 보안 수단으로 자리 잡았다. 대표적으로 미국 교통안전청(TSA)은 2025년 현재 약 84개 공항에서 CAT(Credential Authentication Technology) 장비를 운영하고 있다. CAT는 승객의 신분증 스캔 정보와 얼굴 생체정보를 실시간으로 대조하여 본인 확인 절차를 간소화하는 기술로, TSA는 이를 향후 수년 내 400개 공항으로 확장을 계획하고 있다.
이러한 흐름은 국제적인 추세이기도 하다. 국제항공운송협회(IATA) 보고서에 따르면, 전 세계 공항의 43%가 이미 생체인식 기반 탑승 시스템을 도입했으며, 승객의 46%가 이를 경험했다. 이처럼 인프라가 광범위하게 확산됨에 따라, 단일 시스템의 취약성은 곧 국가적·국제적 규모의 보안 리스크로 전이된다.
위조 공격(Presentation Attack)의 유형과 위협
위조 공격은 크게 세 가지로 분류되며, 각각 다른 수준의 위협을 가한다.
- 2D 공격 (Print, Replay): 고해상도 사진이나 스마트폰을 이용한 영상 재생 공격. 비용이 낮고 실행이 용이하여 가장 흔하게 발생한다.
- 3D 공격 (Mask): 실리콘 등 특수 소재로 제작된 3D 마스크를 이용한 공격. 얼굴의 입체감과 표면 텍스처를 모방하여 깊이(Depth) 정보 부재 시 상용 제품에 의존하는 시스템에 심각한 위협이 된다.
- 디지털 합성 공격 (Deepfake): AI로 생성된 합성 영상 공격. 프레임 간 일관성과 미세 움직임을 정교하게 모방하여 시간적 특성 분석 기반의 PAD 기술을 회피하려 시도하는 가장 고도화된 형태이다.
상용 제품에 의존하는 전략은 개인 금융, 기업 출입통제, 공항·항만, 그리고 국가 중요시설(발전소·군사시설)에 이르기까지 광범위한 영역에서 심각한 보안 공백을 초래할 수 있다.
3. 기술적 대응
안티스푸핑(PAD) 기술의 4단계 진화
위조 공격의 진화에 대응하여 PAD(Presentation Attack Detection) 기술 또한 빠르게 발전해왔으며, 현재는 4세대 통합 AI 모델로 전환하고 있다.
1세대 & 2세대 PAD: 초기 대응과 명확한 한계
- 1세대 (규칙 기반): 눈 깜빡임, 머리 움직임 등 단순한 규칙에 의존하여 저품질 프린트 공격 방어에 그쳤다.
- 2세대 (센서 융합): 깊이 센서(ToF)와 적외선 센서(IR/NIR)를 도입하여 2D 공격 차단 성능을 강화했으나, 하드웨어 비용 문제와 고품질 3D 마스크에 의해 우회될 가능성이 존재했다.
- 3세대 PAD: CNN 등 딥러닝(DL) 모델을 활용해 텍스처, 조명 반사 등 복잡한 특징을 학습하며 기술적 도약을 이루었다. 그러나 학습된 데이터셋(Known Attack)에는 강력하지만, 학습되지 않은 새로운 유형의 공격(Unseen Attack)에 취약한 일반화(Generalization) 성능 부족이라는 근본적 한계를 드러냈다.
- 4세대 PAD: 최신 세대 기술은 멀티모달 융합 인공지능(multimodal fusion AI)을 활용하여 공간적, 시간적, 스펙트럼 정보를 동시에 학습한다. 이러한 패러다임은 단순한 표면적 패턴 분석에서 벗어나, ‘내재적 생체 징후(intrinsic liveness)’를 검증하는 방식으로 전환되고 있다.
이러한 진화는 PAD를 연구실 수준의 기술에서 실제 운영 환경의 핵심 보안 요소로 자리매김하게 했다.
4. 기술 신뢰성 검증
유니온바이오메트릭스의 객관적 성과
유니온바이오메트릭스는 4세대 통합 AI 기술의 신뢰성을 국내 공인 시험기관을 통해 객관적으로 입증했다.
- TTA (한국정보통신기술협회): UBio-X Face Pro v1.0 솔루션에 대한 Verification & Validation 시험 실시 (2025.04.14-04.22)
- KTL (한국산업기술시험원): KTL C 750-2025 규격에 따른 K-Mark 적합 판정 획득 (2025.06.25-07.15, Report No. 25-035884-02-1)*위조 얼굴 판별이 가능한 출입통제 시스템
- 대규모 실증 시험: 얼굴인증 기준 거리(80cm, 100cm, 120cm) 조건에서 위조 얼굴인식 방어력 성능시험 시나리오 A·B·C를 적용하고, 다양한 2D·3D 위조 얼굴 시료를 활용한 총 17,500회의 대규모 반복시험을 수행하였으며, 모든 시험 항목을 통과하여 우수한 위조 얼굴 방어 성능을 입증하였다.
- AI 기반 적응형 갱신 메커니즘: 장기 신뢰성 확보
얼굴은 노화, 표정 등으로 인해 특징이 변하며 장기적인 정확도 하락 문제가 발생한다. 유니온바이오메트릭스는 이 문제를 해결하기 위해 **AI 기반 ‘얼굴 정보 업데이트 방법 및 장치’ 특허(2025년 8월 취득)를 확보했다.
본 기술은 AI가 사용자의 매칭 점수 변화 추세를 지속적으로 학습하여, 가장 효율적인 업데이트 시점을 자동으로 산출하고 등록 정보를 갱신한다. 이를 통해 즉각적인 침입 방어 능력(Liveness Assurance)뿐만 아니라, 수십 년간의 운용 지속성(Long-term Authentication Accuracy)까지 동시에 확보한다.
유니온바이오메트릭스의 AI 기반 특허 기술은 원자력안전위원회(한국원자력안전재단)의 지원으로 수행된 ‘생체인식 위조 위협에 대한 원자력시설 출입인증체계 평가 방법론 개발’ 연구 과제와 연계되어 있다. 이는 해당 기술이 국가 ‘가’급 보안 시설과 같이 최고 수준의 보안이 요구되는 환경에 적용될 수 있도록 설계되었음을 시사한다.
4세대 PAD 기술과 적응형 갱신 메커니즘의 통합은 고위험 환경에서 요구되는 두 가지 핵심 보안 지표, 즉 Liveness Assurance (PAD)와 Long-term Authentication Accuracy (AI Update)를 동시에 극대화하는 최적의 솔루션을 제공한다.
상용 얼굴인식 시스템은 위조 공격에 대한 본질적 취약성을 가지며, 이는 고위험 환경에서 반드시 해결되어야 할 문제이다. 4세대 통합 AI 기반 PAD 기술은 rPPG와 센서 융합을 통해 이전 세대의 한계를 극복하고 실질적인 보안 대안을 제공한다.
유니온바이오메트릭스는 K-Mark 인증 및 다수의 AI 특허 기술로 독보적인 기술력과 실효성을 시장에서 입증했다. 이는 현재의 보안 표준 충족을 넘어, 미래 보안 패러다임을 선도하는 비전을 보여주는 결과이다. AI 기반 지능형 적응 갱신 메커니즘은 장기적 사용에도 높은 정확도와 신뢰성을 유지하는 핵심 기술로, 이 획기적인 기술력은 국내를 넘어 글로벌 보안 인프라 표준을 재정의하고 더 안전한 디지털 미래를 여는 데 핵심 역할을 수행할 것이다.
데이터 리소스:
U.S. Government Accountability Office. (2022, July). Facial Recognition Technology: CBP Traveler Identity Verification and Efforts to Address Privacy Issues (GAO-22-106154) – U.S. GAO.
SITA (2023) Passenger IT Insights 2023. – SITA.
[2507.07795] Robust and Generalizable Heart Rate Estimation via Deep Learning for Remote Photoplethysmography in Complex Scenarios – arXiv
[2110.11525] Digital and Physical-World Attacks on Remote Pulse Detection – arXiv
K-Mark 인증 성적서 – (주)유니온바이오메트릭스
TTA_위조 얼굴 판별 성능 시험(UBio-X Face Pro V1.0)_시험성적서및결과서 – (주)유니온바이오메트릭스
