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지금까지 만든 인식 시스템에는 큰 구멍이 하나 있습니다. 누군가 등록된 사람의 사진을 카메라에 들이대면, 시스템은 그것을 진짜 얼굴로 착각하고 통과시킵니다. 이 구멍을 막는 것이 안티스푸핑(위조 방지), 곧 라이브니스 검사입니다. PART 09는 보안 시스템을 진짜로 쓸 수 있게 만드는 마지막 한 조각을 다룹니다.

인식만으로는 부족하다

PART 05~07의 인식은 "이 얼굴이 등록된 누구와 같은가"를 잘 맞힙니다. 하지만 그 "얼굴"이 진짜 사람인지, 사진이나 화면인지는 구별하지 못합니다. 출입 통제·결제·출석처럼 보안이 중요한 곳에서는 이 구별이 인식만큼이나 중요합니다.

라이브니스(liveness) 검사는 "지금 카메라 앞의 것이 살아 있는 진짜 얼굴인가"를 판정합니다. 인식 앞이나 뒤에 이 검사를 게이트로 두면, 사진·영상 공격을 걸러 낼 수 있습니다.

PART 09의 구성

제목 무엇을 얻는가
01 왜 필요한가 스푸핑 공격의 유형과 방어 분류
02 DeepFace anti_spoofing 한 줄로 라이브니스 추가
03 Silent-Face(MiniFASNet) 그 한 줄 뒤의 모델 이해
04 UniFace 통합 라이브러리 접근(선택)
05 실습 — 출입 시스템 결합 인식 + 라이브니스 게이트