[더테크=전수연 기자] 카카오뱅크 금융기술연구소가 알고리즘으로 탐지 성능을 높인 무자각인증의 연구 성과를 입증했다.

카카오뱅크는 이미지 처리 분야 학회 ICCV 2023, ICASSP 2023, ICIP 2023에서 무자각인증과 안면 위변조 탐지기술에 대한 연구 논문이 채택됐다고 24일 밝혔다.

이번 참여 학회는 이미지 처리 AI 분야 최고 권위 학술대회로, 기업과 연구기관이 최신 연구 성과를 공유하는 자리다. 카카오뱅크는 안면 이미지에 대한 진위 여부 판단의 정확도와 무자각인증의 판별력을 높인 연구 결과를 소개했다.

카카오뱅크는 ICCV에서 연합학습 알고리즘을 통해 탐지 성능을 개선한 무자각인증 연구 결과를 선보였다. 연합학습은 단말기에서 학습된 사용자 인증 데이터를 공유하지 않고, 학습 결과만 중앙 서버로 보낸 뒤 이를 새로운 모델로 재가공하는 방식이다. 사용자 인증 데이터를 공유하지 않아 개인정보 보호 강화와 무자각인증 성능을 높일 수 있다.

카카오뱅크 관계자는 더테크에 “사용자가 입력한 개인정보 영역은 서버로 보낼 수 없다. 각자의 단말기에서 수행된 원본 데이터를 보내지 않고 결과만 수집한다”며 “서로 떨어져 있지만 연합해 마치 연결된 것처럼 학습한다. 연결된 듯 모형을 고도화할 수 있는 방식”이라고 설명했다.

이와 함께 카카오뱅크는 ICASSP, ICOP에서 안면 이미지 진위 탐지 모델을 발표했다. 기존 탐지 모델은 이진분류모델로, 진위 여부를 1 또는 0(참, 거짓)의 두 가지 결과값을 산출했다. 새로 개발된 회귀 기반 모델은 이미지 진위 여부 판별 시 0.2, 0.6 등 0과 1 사이의 연속적인 값을 도출할 수 있다.

안면 이미지 모델은 눈, 코 등 국소 부위뿐만 아니라 배경, 픽셀 등 이미지 전체적인 부분을 다양하게 추출할 때 이미지의 위변조 탐지 성능을 개선할 수 있음을 증명했다. 

카카오뱅크는 금융기술연구소가 발표한 연구 결과를 바탕으로 본인 인증 서비스를 고도화해 편의성을 높이고 모바일 금융 안전망도 강화할 계획이다.