Tech TIP

생체 정보 위조 탐지를 위한 적대적 훈련(Adversarial Training) 기법

테크 아웃사이드 2025. 7. 19. 10:38

생체 인증 시스템이 직면한 위조 공격의 위협

지문, 얼굴, 홍채와 같은 생체 인증 시스템은 사용자 편의성과 인증 정확도가 높아 다양한 산업 분야에 빠르게 도입되고 있다. 모바일 결제, 공항 출입국 관리, 병원 환자 인증, 스마트 오피스 보안 등에서 생체 인증은 이미 표준적인 인증 방식으로 자리 잡았다.

 

하지만, 생체 정보를 이용한 인증이 항상 안전한 것은 아니다. 최근 몇 년 사이에 등장한 위조 공격(Spoofing Attack) 기술은 딥페이크 영상, 고해상도 사진, 위조 지문 등을 이용해 인증 시스템을 속이는 방식으로 발전하고 있다. 이러한 공격은 기존의 딥러닝 기반 얼굴 인식·지문 인식 시스템을 무력화시킬 수 있어 보안상 매우 심각한 위협으로 간주된다.

 

이러한 상황에서 등장한 해결책이 바로 ‘적대적 훈련(Adversarial Training)’ 기법이다. 이 기법은 기존 AI 모델에 가짜 입력이나 공격 샘플을 일부러 학습시켜, 위조 데이터에 강한 모델을 만드는 기술이다. 이 글에서는 생체 인증 시스템에 적대적 훈련 기법을 적용하는 기술적 원리와 전략, 실제 적용 사례를 중심으로 상세히 설명한다.

 

생체 정보 위조 탐지를 위한 적대적 훈련(Adversarial Training) 기법

 

적대적 훈련의 원리와 생체 인증에서의 특수성

적대적 훈련은 일반적으로 적대적 예제(Adversarial Examples)를 생성하고, 이를 정답 레이블과 함께 모델에 다시 학습시켜 공격에 강인한 모델을 만드는 기법이다.

 

적대적 예제는 인간이 보기엔 거의 차이가 없는 입력이지만, AI 모델에게는 잘못된 결과를 유도하도록 설계된 입력이다. 예를 들어, 얼굴 인증 모델에 약간의 노이즈를 추가한 가짜 이미지가 ‘다른 사람’임에도 불구하고 동일인으로 인식되도록 유도할 수 있다.

 

이때 적대적 훈련은 아래 과정을 반복한다:

  1. 기존 학습 데이터에서 위조 데이터를 생성
  2. 모델이 이 가짜 데이터를 ‘정상적이지 않은 것’으로 분류하도록 학습
  3. 일반 입력과 위조 입력 모두에 대해 잘 작동하도록 모델을 개선

생체 인증 분야에서는 다음과 같은 특성을 고려해 훈련해야 한다:

  • 위조 지문, 사진, 영상 등 실제 위협 유형을 반영한 데이터 사용
  • 다양한 장치 및 센서 조건에서 생성된 공격 샘플 확보
  • 모델이 지나치게 ‘공격에만 강한’ 특이한 분류기를 학습하지 않도록 일반성과 보안성을 동시에 고려

즉, 단순히 데이터를 많이 넣는 것이 아니라 ‘어떤 방식으로 모델이 위조를 인식하고 회피할 것인지’에 초점을 맞춰야 한다.

 

생체 인증 시스템에서 적대적 훈련을 적용하는 전략

실제 생체 인증 시스템에 적대적 훈련을 적용할 때는 아래 3가지 핵심 전략을 고려해야 한다.

(1) 위조 데이터셋 설계 및 증강

가장 먼저 필요한 것은 모델을 혼란스럽게 할 수 있는 위조 입력을 구성하는 것이다.
이때 사용할 수 있는 방식은 다음과 같다:

  • 지문 위조: 실리콘이나 젤 소재로 만든 가짜 지문 이미지 추가
  • 얼굴 위조: 고해상도 사진, 디지털 모니터 영상, DeepFake 영상 사용
  • 홍채 위조: 프린트된 눈 사진, 컬러 렌즈 착용 샘플 포함

또한 데이터 증강을 통해 위조 입력을 다양한 방식으로 변형시켜야 한다:

  • Gaussian Noise 삽입
  • 밝기/색상 변형
  • 부분 가림 (마스크, 모자 등)
  • Blur 처리

이러한 위조 데이터를 ‘공격’ 클래스(0 또는 ‘fake’)로 라벨링해 모델이 정상 입력과 구분할 수 있도록 훈련한다.

(2) Adversarial Loss를 포함한 모델 구조

기존 얼굴·지문 인식 CNN 모델에 Adversarial Loss 또는 Binary Classifier Layer를 추가한다.
이때 활용할 수 있는 기법은 다음과 같다:

  • FGSM(Fast Gradient Sign Method): 빠르게 적대적 예제 생성
  • PGD(Projected Gradient Descent): 반복 최적화를 통한 공격 생성
  • GAN(Generative Adversarial Network): 현실감 있는 위조 생체 정보 이미지 생성

이러한 기법을 통해 모델은 단순한 분류기를 넘어서 ‘이 입력이 조작되었는가?’를 판별할 수 있는 능력을 갖게 된다.

(3) 다중 입력·다중 출력 구조 도입

최근에는 생체 인증 모델에 멀티태스크 학습(Multi-Task Learning)을 적용해 한 번의 입력으로 동시에 다음을 판단하게 한다:

  • ‘이 사람은 누구인가?’ (정상 분류)
  • ‘이 데이터는 위조인가?’ (공격 탐지)

이러한 구조는 일반적인 모델보다 더 강인하며, 위조 탐지 정확도 또한 높게 나타나는 경향이 있다.

 

실제 적용 사례와 성능 향상 효과

실제 생체 인증 시스템에 적대적 훈련을 적용한 사례들을 통해 그 효과를 확인할 수 있다.

사례 1: DeepFace + Adversarial Defense (중국 공항 출입국 시스템)

중국의 한 공항 출입국 관리 시스템은 얼굴 인증 시스템에 DeepFace 기반 CNN을 사용했지만, 위조 사진 및 딥페이크 영상에 취약하다는 보고가 있었다.

 

이후 적대적 훈련을 적용한 ArcFace + PGD 기반 구조로 개선한 결과, 위조 영상 탐지 정확도가 78% → 94.6%로 상승했으며, 정상 인증 정확도는 유지되었다.

사례 2: 지문 인증용 GAN 기반 위조 탐지 시스템

한 핀테크 스타트업에서는 실제 지문 이미지와 GAN이 생성한 위조 지문을 함께 학습한 모델을 개발했다. 이 모델은 모바일에서 실시간 추론이 가능하도록 경량화되었으며, 테스트 결과 위조 지문 탐지 정확도가 96% 이상을 기록했다.

사례 3: Liveness Detection + Adversarial Fine-tuning

홍채 인식 솔루션 업체에서는 기존 인증 시스템에 Adversarial Fine-tuning을 적용하고, Liveness Detection(실제 눈인지 확인)을 병행하는 구조를 도입했다.

 

이 시스템은 프린트된 눈 사진, 렌즈, 영상 재생 등 다양한 공격에 대해 95% 이상 탐지율을 유지했다. 이러한 사례는 적대적 훈련이 단순한 연구 기술이 아닌, 현장 보안 수준 향상을 위한 필수 구성 요소로 자리 잡았음을 보여준다.

 

결론

생체 정보 위조 탐지는 더 이상 선택이 아닌 보안의 핵심 축이다. 기존의 단순한 CNN 기반 인증 시스템은 딥페이크, 고해상도 출력물, GAN 기반 위조 등 정교한 공격에 매우 취약하다.

 

이러한 위협에 대응하려면 적대적 훈련 기법을 통해 공격 내성을 가진 강인한 AI 모델을 설계해야 한다. 훈련 데이터 구성부터 모델 구조 설계, 손실 함수, 실제 서비스 환경 대응까지 철저하게 준비된 시스템만이 실제 위조 공격을 효과적으로 막아낼 수 있다.

 

향후에는 얼굴·지문·홍채 인증 시스템 모두에서 이와 같은 공격 방어 기반 AI 훈련이 표준이 될 것으로 예상된다.