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KYC 용 AI 안면 인식 시스템
소개: Face-KYC 및 경계가있는 이유
신원 확인은 금융 및 iGaming 서비스의 기본 요구 사항입니다. Face-KYC (문서와 함께 얼굴 인식) 는 온 보딩 속도를 높이고 사기를 줄이며 수표를 재현 가능하게합니다. 그러나 이것은 개인 생체 인식 데이터이므로 아키텍처는 "개인 정보 보호 우선" 이어야합니다: 최소화, 명시 적 동의, 암호화, 유지 및 의사 결정에 대한 투명한 설명. 기술적 인 목표는 카메라가 마스크/비디오가 아닌 살아있는 사람이며 문서의 사진과 일치한다는 것을 확립하는 것입니다.
1) 데이터 및 수집: 실제로 필요한 것
livnes 및 페이스 임베딩을위한 Selfie 비디오 프레임 (짧은 클립 또는 일련의 프레임).
문서의 사진/스캔 (여권/ID/물). 자격 증명) + MRZ/QR/칩 영역.
메타 데이터: 장치 유형, 조명, 초점, 노출, 얼굴 형상.
동의 로그: 생체 인식, 보존/삭제 정책, 처리 목표에 대한 명시 적 동의.
원칙: PII 최소화, "와이어" 및 "디스크" 암호화, 키 및 데이터 분리, TTL/보존, 최소 권한 액세스 (RBAC/ABAC).
2) Livnes 탐지 (PAD): 가짜에서 살아있는 얼굴을 말하는 방법
PAD (프리젠 테이션 공격 감지) 의 목표는 사진, 화면의 비디오, 마스크, 3D 레이아웃 또는 딥 페이크가 아닌 카메라 앞에 살아있는 피사체가 있음을 증명하는 것입니다.
방법:- 수동 (자동): 미세 이동 분석, 시차, 눈부심/반사, 질감/모어, 하나의 카메라의 깊이 힌트, 광도 이상.
- 활성 (프롬프트): 한 눈에 깜박임/미소로 요점을 따르고 머리를 돌리고 큰 소리로 계산하십시오 (가능한 경우 - "하드" 관할 구역에서 오디오 생체 인식없이).
- 다중 센서 (옵션): TrueDepth/IR/ToF, "구조화 된 빛", 스테레오.
- 재 입력 방지: 스크롤 사전 녹화 된 반응 (명령/타이밍 무작위 화) 으로부터 보호합니다.
공격 신호: 종이 사진, 스마트 폰/태블릿 화면 (moire, glare), 마스크 (albedo/edge artifacts), 딥 페이크 흔적 (눈/치아/테두리의 불일치).
종료: 생활 속도 + 원인 (XAI 플래그), 임계 값은 관할권 및 위험에 따라 조정됩니다.
3) 셀카 문서 일치: 누출없는 정확도
1. OCR/MRZ/칩: 사진 및 문서 필드 추출; 체크섬, 날짜/국가/유형을 검증합니다.
2. 얼굴 감지 및 정렬: 셀카 및 문서에서 얼굴을 찾고 자세/조명을 정규화하십시오.
3. 얼굴 임베딩: 대규모 데이터 세트에 대한 교육이 있지만 도메인 프레임 (모바일, 불량 조명) 에 대한 미세 조정이있는 컨볼 루션/변환 임베딩.
4. 비교: 코사인 근접/유클리드 + 적응 임계 값 (프레임 품질, 자세, 연령 변화를 고려하여).
5. 도킹: 무결성 검증 문서 (고위험 스트림을위한 홀로그램/GPU 패턴/마이크로 프린팅), 위조 징후 검색.
결과: 자신감 간격과 설명 가능한 품질 기능을 갖춘 확률 론적 일치 점수.
4) 솔루션 오케스트레이터: "zel ./Yellow ./Red".
녹색: 강우 및 일치, 문서는 유효한 → 자동 앱, 회계/제한 한도입니다.
노란색: 적당한 위험 (저조도, 부분적으로 숨겨진 얼굴, 논란의 여지가있는 일치) → 소프트 사전 검증: 프롬프트로 반복, 장치/조명 교체, 두 번째 문서 요청.
빨간색: 명시 적 PAD/단조 문서/→ 피트의 불일치, 수동 점검 (HITL), 사고 기록.
모든 솔루션은 모델 버전, 임계 값 및 XAI 설명과 함께 감사 추적으로 작성됩니다.
5) 품질 지표: 측정 및 표시 대상
활력: APCER/BPCER (공격 수락/거부 오류), ACER, EER; 별도로-다른 유형의 공격 (인쇄/재생/마스크/딥 페이크).
페이스 매치: FAR/FRR, ROC/DET 커브, TPR @ FAR = 10 연속... 위험도가 높은 스레드의 경우 10 분
프레임 품질: 수정 비율, 자세 분포/미백/폐색.
공정성: 성별/연령/피부 유형/장치 및 조명 (균형 오류율) 에 따른 오류 분석.
운영: 평균 온 보딩 시간, 자동 앱 쉐어, HITL 쉐어, 재 시도, NPS/KYC-CSAT.
6) 공정성과 접근성: 정확성뿐만 아니라
Bias 감사: 세그먼트 및 촬영 시나리오에 대한 정기 보고서; 훈련/검증 중 저조한 그룹에서 혼합.
A11y-UX: 큰 프롬프트, 제스처, 자막, 음성 지침, 조용한 모드, 약한 장치 지원 및 저조도.
가장자리 친화적 인: 필요한 조각 만로드하여 온 디바이스 사전 처리 (프레임 접착, 품질 감지).
7) 설계 및 준수에 의한 개인 정보 보호
최소화 및 목적 제한: KYC에만 필요한만큼 생체 인식을 사용하십시오. 생체 인식 및 개인 데이터의 별도 저장.
선반 수명: 짧은 TTL 셀카/비디오; 장기-허용되는 경우 해시 임베딩/결정 로그 만 있습니다.
데이터 주제의 권리: 결정의 액세스/삭제/도전; 이해할 수있는 요청 채널.
모델/버전 추적: 전체 계보, 테스트 스크립트 재현성.
관할권: 처리 경계 (지역 지역), 다른 규제 체제에 대한 플래그가 있습니다.
8) 사기 방지 통합: Face-KYC가 가장 큰 영향을 미치는 곳
다중 회계: 장치/결제 + 임베딩에 대한 Face-dedup 연결 그래프 (엄격한 제한 및 법적 근거).
계정 인수: 장치/지리/결제 방법을 변경할 때 빠른 얼굴 재확인.
충전/보너스 남용: KYC 수준을 한도 및 자동차 지불에 연결; "녹색" -즉시 현금 인출.
9) 공격과 방어: 위협 및 방어 방법
재생 및 인쇄 공격: 모아레/투기꾼/평탄도 탐지; 활성 프롬프트.
마스크/3D 레이아웃: 알베도/에지/투기꾼 분석; 깊이/IR, 있는 경우.
딥 페이크: incosystems (깜박임/시선/치아/피부), 생성 아티팩트, 오디오 립 블루 (사운드를 사용하는 경우) 감지.
비디오 파이프 라인의 주입 공격: 신뢰할 수있는 SDK, 환경 증명, 패킷 서명, 장치 바인딩 보호.
모델에 대한 공격: 드리프트 모니터링, 적대적 견고성 점검, 카나리아 샘플.
10) MLops/QA: 생산 분야
날짜/기능/모델/임계 값의 검증; 데이터 스키마를 지우십시오
장치/조명/영역, 섀도우 롤링, 롤백에 대한 지속적인 교정.
클라이언트 안정성: 오프라인 버퍼, 약한 네트워크로 복귀, "고정 된" 프레임 감지.
비디오/조명/프레임 누락의 혼돈 엔지니어링: 시스템은 "낙하" 가 아닌 부드럽게 저하되어야합니다.
감사를위한 샌드 박스: XAI 로그로 확인을 재생하면 레귤레이터를 나타냅니다.
11) UX "통증 없음": 실패를 줄이는 방법
대화식 "신호등" 품질 (조명/거리/얼굴 프레임).
촬영 전 팁 및 매우 짧은 활성 점검 (보통 5-7 초).
투명한 상태: "즉시/두 번째 시도/수동 점검이 필요합니다" + 이해할 수있는 언어의 이유.
존경하는 톤: 위협이없고 "72 시간을 기다리십시오" -항상 ETA.
12) 구현 로드맵 (8-12 주 → MVP; 4-6 개월 → 성숙)
1-2 주: 요구 사항/관할 구역, 디자인 별 개인 정보 보호, SDK/센서 선택, UX 레이아웃, 기준 메트릭.
3-4 주: 폭풍 v1 (수동), 얼굴 일치 v1, OCR/MRZ, 안전한 저장 장치, 버전 로깅.
5-6 주: 활성 단서, XAI 설명, 사기 방지/제한 통합, A/B UX.
7-8 주: 공정성 감사, 드리프트 모니터링, 감사 샌드 박스, HITL 플레이 북.
3-6 개월: 멀티 센서/IR (허용 가능한 경우), 딥 페이크 감지, 엣지 최적화, 페더레이션 학습, 로컬 스토리지 영역.
13) 빈번한 실수와 피하는 방법
적극적인 도전에만 의존하십시오. 수동 신호와 품질 게이트를 결합하십시오.
조명/장치를 무시합니다. 저렴한 카메라와 저조도에 대한 테스트; 단서를 제공하십시오.
공정성 관리는 없습니다. 세그먼트 오류는 법적 안정성과 신뢰를 약화시킵
"원료" 를 너무 오랫동안 보관하십시오. TTL을 짧게하고 임베딩/해시를 사용하십시오.
XAI없이. 설명 할 수없는 거부 → 불만/벌금.
롤백이없는 모놀리스. A/B/섀도우가없는 업데이트는 대규모 KYC 파일의 위험이 있습니다.
AI-Face-KYC는 "인식 라이브러리" 가 아닌 시스템 일 때 작동합니다. 샤워 + 공정한 얼굴 일치, 투명한 결정, 엄격한 개인 정보 보호 및 MLops 규율. 이러한 회로는 동시에 정직한 사용자의 온 보드 속도를 높이고 사기를 줄이며 규제 기관과 고객의 신뢰를 유지합니다. 주요 원칙은 전체 수명주기 동안 데이터, 설명 불가능, 공정성 및 안전한 악용을 최소화하는 것입니다.