터치 습관으로 비대면 금융을 더 안전하게 / if(kakao)2022
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AI 핵심 요약
비대면 금융에서는 타인의 신분을 도용한 사기를 가입 직후 탐지하기 어렵고, 비밀번호 입력만으로는 사용자를 충분히 확인하기 힘들다는 문제가 있었다. 이를 보완하기 위해 카카오뱅크 인증 비밀번호 입력 과정에서 터치 간격과 좌표, 화면 크기, OS 정보를 수집해 사용자의 연령대와 개인별 터치 습관을 분석했다. 연령 분류에는 딥 뉴럴 네트워크와 LSTM을, 사용자 인증에는 데이터가 적은 상황을 고려해 Siamese Network와 ArcFace loss 기반 metric learning을 적용했다. 터치 습관으로 인증을 강화할 가능성을 확인했으며, 실제 적용에서는 인증 정확도와 함께 데이터 편향, 모델 경량화, 편의성도 고려해야 한다.
- 터치 습관은 입력 간격뿐 아니라 누른 위치와 압력, 기기 센서 값까지 함께 살펴야 사용자를 구분하는 데 도움이 된다.
- 성별·연령별 차이를 해석할 때는 왼손잡이 비율이나 스마트폰 사용 경험처럼 다른 요인의 영향을 고려해야 한다.
- 사용자별 학습 데이터가 적은 인증 문제에는 Siamese Network와 ArcFace loss 기반 metric learning을 적용할 수 있다.
- 인증 모델은 FAR과 FRR의 균형을 함께 평가하고, 모바일 적용을 고려해 모델 크기와 경량화 가능성도 확인해야 한다.
소개
사람마다 스마트폰 사용 습관이 다르다는 걸 알고 계셨나요? 이를 이용해 사용자가 인지하지 못한 상태에서 본인인증을 하는 무자각 인증 기술에 대해 소개하고, 분석 과정에서 겪은 경험들을 공유하고자 합니다. #ML #FDS #인증 카카오뱅크 금융기술연구소에서 연구개발 업무를 담당하고 있는 Barney입니다. 발표자료 보기 👉https://speakerdeck.com/kakao/ifkakao22-12 if(kakao)2022에 대한 자세한 정보는 👉 https://if.kakao.com if(kakao)2022에 대한 문의는 👉 if@kakaocorp.com #카카오 #이프카카오 #개발자컨퍼런스 #기술 #개발 #ifkakao2022
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