터치 습관으로 비대면 금융을 더 안전하게

#ML #FDS #인증

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.

발표자 : barney.s
카카오뱅크 금융기술연구소에서 연구개발 업무를 담당하고 있는 Barney입니다.

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1. Copyright 2022. Kakao Corp. All rights reserved. Redistribution or public display is not permitted without written permission from Kakao. 터치 습관으로 비대면 금융을 더 안전하게 신동화 barney.s 카카오뱅크 if(kakao)2022
2. What you know 패스워드, PIN, 패턴인증
3. What you know 패스워드, PIN, 패턴인증 OTP, 인증서 What you have
4. What you know 패스워드, PIN, 패턴인증 OTP, 인증서 지문, 얼굴, 홍채, 터치 습관 What you have What you are
5. 무자각 인증이란? “사용자의 무의식적인 행동패턴과 생체정보를 활용하여 명시적인 인증절차 없이 신원을 검증하는 기술”
7. 0 200 400 1 2 3 4 5 유저A 유저B 유저C 터치 시간차
8. 0 200 400 1 2 3 4 5 유저A 유저B 유저C 터치 시간차(ms) + 터치 압력, 좌표, 스마트폰 센서 값 등
9. 인증 결과도 중요하지만 과정도 중요하다
10. 사기꾼 이체/출금 회원가입 피해자 요구불 계좌 개설 대출 실행 스마트폰/ 신분증 탈취
11. 사기꾼 이체/출금 회원가입 피해자 요구불 계좌 개설 대출 실행 스마트폰/ 신분증 탈취 22년 8월 25일 기준 회원가입 직후 1일 이내 위 행동을 수행하는 비율 - 41.35% 50대 이상 비율 - 86.86%
12. = 30대 2017. 07. 27 서울특별시 OO구청장 901231 - OOOOOO 김바니
13. 인증 비밀번호에 적용 금융활동시 가장 많이 접하는 화면 중 하나 회원가입 시 필수적으로 인증 비밀번호를 등록 추후 다른 화면들에도 적용 예정
14. 터치 시간 (떼는 시간) 터치 좌표 + OS, 화면 크기, 성별, 연령대 정보
15. 터치 습관 차이 터치 리듬 유사도 1.0 -1.0
16. 1 터치 습관 차이 여성의 터치 입력 남성의 터치 입력
17. 터치 습관 차이 0 350 700 10대 20대 30대 40대 50대 60대 70대 이상 시간차 평균값 중간값
18. 1 터치 습관 차이 고연령 터치 입력 비 고연령 터치 입력
19. 실데이터 터치 시간차 리듬 20대 남성 iOS 시간차 버튼입력2-1 버튼입력3-2 버튼입력4-3 버튼입력5-4 버튼입력6-5
20. 실데이터 터치 시간차 리듬 20대 남성 iOS 유저B 유저A 시간차 버튼입력2-1 버튼입력3-2 버튼입력4-3 버튼입력5-4 버튼입력6-5
21. 실데이터 좌표 플롯 유저A 유저B 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0
22. 모형 개발을 위한 데이터 구성 터치 시간과 좌표 값으로 부터 총 75개의 파생 변수 생성 d 2 7 θ Δt ti : (xi , yi ) 고연령 분류(50대 이상) 및 사용자 인증 모형에 사용
23. 사용자 인증 모형 개발 사용자 개별 훈련데이터가 많지 않음 전체 사용자의 89%가 5개 이내의 인증 수를 가짐 사용자별 인증 수 0 300000 600000 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 사용자 수 Metric learning 방법론 사용
24. Classi fi cation
25. Metric learning
26. 사용자 인증 모형 Siamese Neural Networks LSTM w/ ArcFace LSTM Shared weights Distance layer ArcFace loss Attention layer Koch, Gregory, Richard Zemel, and Ruslan Salakhutdinov. "Siamese neural networks for one - shot image recognition." ICML deep learning workshop. Vol. 2. 2015. Deng, Jiankang, et al. "Arcface: Additive angular margin loss for deep face recognition." Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition. 2019.
27. Deng, Jiankang, et al. "Arcface: Additive angular margin loss for deep face recognition." Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition. 2019. LSTM w/ ArcFace LSTM ArcFace loss Attention layer (사용자 본인 인증, 사용자 본인 인증) Siamese Neural Networks Shared weights Distance layer 사용자 인증 모형 Koch, Gregory, Richard Zemel, and Ruslan Salakhutdinov. "Siamese neural networks for one - shot image recognition." ICML deep learning workshop. Vol. 2. 2015. (사용자 본인 인증, 다른 사용자 인증) Training ( , ) ( , )
28. Deng, Jiankang, et al. "Arcface: Additive angular margin loss for deep face recognition." Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition. 2019. LSTM w/ ArcFace LSTM ArcFace loss Attention layer (사용자 본인 인증 훈련셋, 새로운 터치 입력) Siamese Neural Networks Shared weights Distance layer 사용자 인증 모형 Koch, Gregory, Richard Zemel, and Ruslan Salakhutdinov. "Siamese neural networks for one - shot image recognition." ICML deep learning workshop. Vol. 2. 2015. = 0.68 ( , ) Prediction = 0.93 ( , ) = 0.76 ( , ) = 0.79 1 2 3
29. Koch, Gregory, Richard Zemel, and Ruslan Salakhutdinov. "Siamese neural networks for one - shot image recognition." ICML deep learning workshop. Vol. 2. 2015. Siamese Neural Networks Shared weights Distance layer LSTM w/ ArcFace LSTM ArcFace loss Attention layer 사용자 인증 모형 Deng, Jiankang, et al. "Arcface: Additive angular margin loss for deep face recognition." Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition. 2019. ( 개별 사용자 인증, label ) Training Ci ( , )
30. Koch, Gregory, Richard Zemel, and Ruslan Salakhutdinov. "Siamese neural networks for one - shot image recognition." ICML deep learning workshop. Vol. 2. 2015. Siamese Neural Networks Shared weights Distance layer LSTM w/ ArcFace LSTM ArcFace loss Attention layer Deng, Jiankang, et al. "Arcface: Additive angular margin loss for deep face recognition." Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition. 2019. Prediction embedding vector 사용자 인증 모형 1.0 0.56 0.68 0.56 1.0 0.81 0.68 0.81 1.0 사용자 본인 인증 훈련셋 끼리 유사도 계산 후 대표 인증 벡터를 추출 1 2 3 1 2 3
31. Koch, Gregory, Richard Zemel, and Ruslan Salakhutdinov. "Siamese neural networks for one - shot image recognition." ICML deep learning workshop. Vol. 2. 2015. Siamese Neural Networks Shared weights Distance layer LSTM w/ ArcFace LSTM ArcFace loss Attention layer Deng, Jiankang, et al. "Arcface: Additive angular margin loss for deep face recognition." Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition. 2019. embedding vector 사용자 인증 모형 ( , ) 새로운 터치 입력 임베딩 벡터 ( , ) = 0.77 사용자 본인 대표 인증 벡터 Prediction 3
32. 성능지표 Threshold False Acceptance Rate (FAR) False Rejection Rate (FRR) Error rate Equal Error Rate (EER)
33. 테스트 모형 비교 Siamese Neural Nets LSTM w/ ArcFace 0.13 0.11 O X < 1mb > 10mb DNN LSTM EER 0.23 0.24 개인별 모형 여부 X X 모형 크기 < 1mb < 1mb 고연령 분류 모형 사용자 인증 모형
34. 더 편리하고 안전한 은행 Financial Tech Lab 카카오뱅크 금융기술연구소
35. E.O.D