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5천분의 1 오류율: Homsh Technology, HOMSH-PAD 출시

2026-08-03

다른 사람의 홍채 질감으로 인쇄된 컬러 콘택트렌즈, 고화질로 인쇄된 홍채 사진, 사실적인 인공 안구, 또는 AI로 합성된 홍채 이미지 등 이 모든 것들은 패턴 매칭에만 집중하는 홍채 인식 시스템을 속일 수 있다는 공통점을 가지고 있습니다.

업계에서는 이러한 방법을 '프레젠테이션 공격(Presentation Attack)'이라고 부릅니다. 시스템의 인식 정확도가 아무리 높더라도 카메라 앞에서 실제 사람의 눈과 위조품을 구별하지 못한다면 보안은 근본적으로 손상됩니다. 국제 표준 ISO/IEC 30107-3은 생체 인식 시스템의 독립적인 평가 항목으로 프레젠테이션 공격 탐지(Presentation Attack Detection, PAD), 일반적으로 '라이브니스 탐지(liveness detection)'라고 알려진 것을 명시하고 있습니다.

Homsh는 최근 자체 개발한 홍채 프레젠테이션 공격 탐지 시스템인 HOMSH-PAD의 연구 개발 및 실증 검증을 완료했습니다. 18,516개의 이미지로 구성된 독립적인 데이터셋에서 테스트된 이 시스템은 0.50%의 D-EER(Detection Equal Error Rate)을 달성했습니다.

I. 먼저 진위 여부를 확인하고, 그 다음 신원을 확인합니다.

인식 워크플로우 앞에 배치되는 독립적인 모듈로서 HOMSH-PAD는 다음과 같이 작동합니다. 장치가 눈 이미지를 캡처한 후, 시스템은 먼저 홍채를 찾아내고 딥러닝 네트워크를 통해 진위 점수를 출력합니다. 실제 사람의 눈으로 확인된 이미지만 인식 단계로 진행되며, 공격으로 식별된 이미지는 즉시 거부됩니다.

현재 버전은 텍스처 컬러 콘택트렌즈, 인쇄된 홍채 이미지, 인공 안구, AI 합성 홍채의 네 가지 주요 공격 유형을 포함합니다. 이 중 인공 안구와 인쇄된 홍채 이미지는 테스트에서 제로 미스율(zero miss rate)을 기록했으며, AI 합성 홍채의 미스율은 0.08%입니다. 이 시스템은 훈련 중에 한 번도 보지 못한 새로운 콘택트렌즈 패턴에 대해서도 효과적인 탐지를 유지합니다. 이는 모델이 단순히 특정 패턴을 암기하는 것이 아니라 공격의 일반적인 특징을 학습했음을 의미합니다.

테스트 데이터의 쉬운 해석

1,000건의 다양한 공격 시도 중 약 993건이 차단됩니다.
1,000명의 합법적인 사용자 중 약 3명이 잘못 거부됩니다.

II. 숫자의 이면: 데이터 규율의 경쟁

홍채 라이브니스 탐지 분야는 오랫동안 지속적인 문제에 시달려 왔습니다. 모델은 실험실에서 인상적인 성능을 보이지만 실제 환경에 배포되면 자주 실패합니다. Homsh의 R&D 팀은 이 문제가 일반적으로 모델 자체에 있는 것이 아니라 훈련 데이터에 있다고 믿습니다. 실제/거짓 레이블과 우연히 상관관계가 있는 숨겨진 통계적 지름길은 모델이 공격의 실제 특성을 학습하는 대신 '지름길'을 택하게 합니다.

이를 해결하기 위해 팀은 데이터가 저장되고 훈련이 시작되기 전에 이러한 지름길을 체계적으로 탐지하고 제거하기 위한 훈련 데이터 도메인 거버넌스 방법론을 개발했습니다. 10,750명의 피험자로부터 얻은 총 75,919개의 홍채 이미지가 훈련, 보정 및 테스트에 사용되었으며, 세 가지 데이터셋 간에 피험자 그룹이 완전히 겹치지 않았습니다. 즉, 테스트 세트의 모든 눈은 훈련 중에 모델이 한 번도 보지 못한 것이었습니다. 이 방법론은 프로젝트의 핵심 독립 혁신이며 특허 출원으로 보호받고 있습니다.

모든 지표는 ISO/IEC 30107-3 국제 표준에 따라 계산됩니다. 결정 임계값은 독립적인 보정 세트에서 결정되며, 전체 과정에서 테스트 세트에 노출되지 않습니다.

III. 실제 배포를 위한 엔지니어링 설계

HOMSH-PAD는 실제 배포를 위해 완벽하게 설계되었습니다:

● 경량화: 모델 크기는 약 30MB이며, CPU에서 실시간 추론이 가능하고, 임베디드 출입 통제 단말기부터 서버까지 모든 폼팩터와 호환됩니다.

● 쉬운 통합: 통합 담당자는 원시 캡처 이미지만 입력하면 됩니다. 모든 전처리 작업은 SDK에서 내부적으로 처리되므로 몇 줄의 코드로 통합할 수 있습니다.

● 보정 가능: 배포 현장의 실제 사용자 샘플을 사용하여 원클릭 임계값 재보정을 지원하여 실제 사용자 그룹에 맞게 오거부율을 조정할 수 있습니다.

● 안전한 보안: 비정상적인 입력은 기본적으로 공격으로 분류되어 공격자가 악용할 수 있는 '회색 지대'를 남기지 않습니다.

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IV. 퍼즐의 마지막 조각 완성

홍채 인식 엔진이 '이 사람이 누구인지'를 답하는 반면, HOMSH-PAD는 '이것이 실제 사람인지'를 답합니다. 이 두 가지가 결합되어 Homsh의 홍채 인식 솔루션은 정부 업무, 공공 보안 및 금융과 같은 고보안 시나리오에서 점점 더 명확해지는 라이브니스 탐지 요구 사항을 완벽하게 충족할 수 있습니다.

앞으로 팀은 공격 샘플 라이브러리를 계속 확장하고, 여러 차례의 훈련 안정성 검증을 완료하며, 올인원 홍채 인식 제품 및 제3자 권위 있는 평가와의 전체 장치 통합을 발전시킬 것입니다.

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5천분의 1 오류율: Homsh Technology, HOMSH-PAD 출시

I. 먼저 진위 여부를 확인하고, 그 다음 신원을 확인합니다.

II. 숫자의 이면: 데이터 규율의 경쟁

III. 실제 배포를 위한 엔지니어링 설계

IV. 퍼즐의 마지막 조각 완성

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