고객확인(KYC) 딥페이크 공격 분석

딥페이크 공격 표면에서 보안 강화의 역할은 무엇일까요? 

얼굴만으로는 더 이상 사람을 증명할 수 없습니다. 인공지능이 생성한 얼굴과 문서가 생성형 인공지능이 등장하기 이전 시대에 맞춰 설계된 고객확인(KYC) 절차를 통과하기 시작하면서 은행들이 불편하게 받아들이고 있는 현실입니다. 

은행 앱의 신원 확인 과정에서 카메라는 가입 시 한 번만 사용되는 것이 아니라 여러 특정 시점에 등장합니다. 가장 대표적인 예는 계좌 개설 과정입니다. 신규 고객은 정부 발행 신분증 사진을 찍은 후, 앱이 신분증 속 얼굴과 카메라 렌즈 앞의 얼굴을 대조하여 실제 사람인지 확인하는 절차(생체 인식)를 거칩니다. 많은 은행은 또한 고액 송금, 비밀번호 재설정, 수취인 추가와 같은 추가 인증 단계에서도 카메라 확인을 진행합니다. 일부 기관은 1~2년마다 또는 위험 신호가 급증할 때마다 주기적인 재확인 절차를 시행하기도 합니다. 이러한 보안 조치에는 카메라뿐만 아니라 기기 인증, 일회용 비밀번호, 행동 기반 인증 등이 함께 사용됩니다. 바로 이러한 이유로 딥페이크 공격은 신원 도용, 악성코드, 피싱 등 다양한 수법과 결합되어 여러 겹의 보안 장벽을 뚫으려 합니다. 

딥페이크 사기를 하나의 문제로 보고 단 하나의 해결책으로 해결하려는 유혹이 있지만, 이는 결코 단순한 문제가 아닙니다. KYC(고객 신원 확인) 인증은 카메라 렌즈 앞의 실제 장면부터 시작하여 기기, 앱 실행 과정, 기기 내 결정 모델, 네트워크, 서버 측 결정, 그리고 최종적으로 진행 중인 세션에 이르기까지 여러 단계를 거치는 복잡한 과정입니다. 공격자는 단 하나의 취약한 단계만 이용해도 되지만, 방어자는 모든 단계를 안전하게 보호해야 합니다. 

단일 보안 제어만으로는 전체 파이프라인을 포괄할 수 없으며, 공격 표면을 커버하기 위해서는 여러 보안 공급업체 또는 자체 개발 구성 요소가 필요합니다. 이 글에서는 파이프라인 전체를 살펴보고, Arxan Security와 같은 애플리케이션 강화 및 RASP 제품이 실제로 완화하는 세 단계(2, 3, 5단계)에 초점을 맞춘 다음, 나머지 단계를 누가 담당하는지 솔직하게 분석합니다.  

KYC 딥페이크 공격 표면: 7단계 파이프라인으로 구성되어 있으며, 각 단계마다 고유한 공격 및 제어 기능을 갖추고 있습니다.

1단계 — 외형/표현 단계: 얼굴은 진짜인가? 

기기나 앱이 사용되기 전에 공격은 사진, 화면, 마스크 등 렌즈 자체를 노립니다. ISO/IEC 30107-3에 따라 평가된 프레젠테이션 공격 탐지(PAD) 엔진은 센서 분석을 통해 이를 감지합니다. 이는 신원 정보 제공업체의 책임이며, 이들은 텍스처, 깊이, 반사 분석 및 자체 개발 기법과 같은 기술을 사용하여 카메라에 표시되는 내용이 실제인지 확인합니다. 

2단계 — 장치/캡처 계층: 카메라가 실제로 존재하는가? 

이 단계에서는 대부분의 사람들이 생각조차 하지 않는 질문, 즉 신원 확인에 사용되는 "카메라"가 실제로 카메라인지 여부를 다룹니다. 루팅 또는 탈옥된 기기, 혹은 에뮬레이터 내부에서 공격자는 카메라 구성 요소를 교체하고 미리 렌더링된 딥페이크 영상을 카메라 API에 직접 삽입할 수 있습니다. 소프트웨어는 완벽하게 촬영된 것처럼 보이지만 공격자가 원하는 내용을 담은 프레임을 수신하게 됩니다. 이것이 바로 인젝션 공격이며, AI 딥페이크를 애플리케이션에 침투시키는 첫 번째 단계입니다. 

이는 RASP(Root App Store)의 핵심 영역입니다. 루트 및 탈옥 감지, 에뮬레이터 감지, 애플리케이션 실행 중 카메라 API 후킹 감지 등이 여기에 해당합니다. MASVS-Resilience-1은 앱이 플랫폼의 무결성을 검증하도록 요구하며, 딥페이크 카메라 공격으로부터 보호하는 이러한 측면을 다룹니다.  

3단계 — 런타임 계층: 앱은 여전히 ​​앱인가? 

기기가 정품이라고 가정해 봅시다. 다음 질문은 인증을 수행하는 애플리케이션 코드가 변조되었는지 여부입니다. 공격자는 Frida나 Xposed와 같은 계측 프레임워크를 사용하여 신원 확인 소프트웨어를 후킹하거나 패치합니다. 또한 생체 인식 기능을 비활성화하여 앱을 재패키징할 수도 있습니다. 이렇게 하면 카메라가 무엇을 보든 인증 함수가 "통과"를 반환하게 됩니다. 

이는 표준적인 변조 방지 사용 사례이며, Arxan Security가 원조이자 최고로 인정받는 분야입니다. 즉, 신원 확인 소프트웨어를 찾기 어렵게 만드는 난독화, 해킹 도구의 사용을 제한하는 계측 및 후킹 탐지, 그리고 런타임에 패치된 바이너리를 탐지하는 무결성 검사 등이 포함됩니다. MASVS-Resilience-2, 3, 4는 이러한 제어 기능에 직접적으로 적용됩니다. 각각 정적 분석 방지, 동적 분석 방지, 변조 방지 기능을 제공합니다. 

4단계 — 클라이언트 측 의사 결정 계층: 온디바이스 모델은 속았을까? 

합성 영상이 변조되지 않은 기기 내 모델을 설득할 만큼 정교하다면, 더 나은 모델만이 도움이 될 뿐입니다. 수동적 생체 인식 및 기기 내 딥페이크 탐지는 신원 인증 업체(Stage 1과 동일한 업체이지만, 전문 분야만 다를 뿐입니다)의 역량입니다. 

5단계 — 전송 계층: 이 결과가 실제로 앱에서 나온 것일까요? 

기기가 깨끗하고 앱이 변조되지 않았더라도, 인증 결과는 백엔드 시스템으로 전송되어야 합니다. 공격자들은 중간자 공격, 리플레이 공격, API 직접 악용 등을 통해 이 단계를 노립니다. 예를 들어, 정상적인 "인증됨" 응답을 캡처하여 재생하거나, 앱을 완전히 건너뛰고 위조된 결과를 사용하여 KYC API와 통신하는 방식 등이 있습니다. 

표준적인 보안 제어는 잘 알려져 있습니다. 종단 간 암호화, 클라이언트 앱 인증, 인증서 고정(Certificate Pinning), 그리고 안전한 API 설계가 그것입니다. Arxan Security는 안전한 종단 간 암호화, 인증, 그리고 mTLS(Mutual TLS)와 같은 프로토콜에 사용할 수 있는 인증서 고정 및 화이트박스 암호화 기술을 제공합니다. 일반적인 중간자 공격(MitM) 위협 평가에서 중간자 공격은 통신 가로채기에만 초점을 맞춥니다. 은행 앱과 같은 클라이언트 애플리케이션의 경우, 공격자는 하드웨어, 소프트웨어, 그리고 통신 계층을 모두 제어합니다. Arxan의 화이트박스 암호화 기술은 이러한 보안 수준을 한 단계 더 높여 애플리케이션 바이너리와 메모리에 저장된 키를 보호함으로써 전송 계층까지 보호합니다. 화이트박스 암호화 기술을 종단 간 암호화 및 인증 프로토콜과 결합하면 공격자가 전송 계층을 뚫고 들어오는 것을 방지할 수 있습니다. 중간자 공격 제어에 대한 자세한 내용은 다음 링크에서 확인할 수 있습니다. https://digital.ai/catalyst-blog/공격자가 클라이언트일 때 MITM 공격에 대한 방어/  

6단계 — 서버 측 의사 결정 계층: 백엔드가 기기가 놓친 부분을 포착했습니까? 

클라이언트 측 의사 결정 계층과 마찬가지로 카메라 이미지 처리 모델의 일부 또는 전부를 서버 측에서 처리할 수 있습니다. 클라이언트와 서버 아키텍처의 구성은 ID 공급업체, 플랫폼 및 애플리케이션 소프트웨어에 따라 달라집니다. 서버 측 재검증, 신호 분석, 그리고 기업 자체의 의사 결정 및 오케스트레이션 로직은 클라이언트 측 모델이 놓친 부분을 보완합니다.  

7단계 — 행동/세션 계층: 세션의 나머지 부분도 여전히 고객처럼 보이는가? 

위협 행위자는 일반 사용자와는 다른 행동 패턴을 보이는 경우가 많습니다. 지속적인 위험 점수 산정, 기기 지문 인식, 행동 생체 인식은 신원 확인 업체나 RASP(위험 평가 및 보안 서비스 제공업체) 계층이 아닌 사기/위험 분석 플랫폼 또는 자체 개발 위험 엔진에서 처리됩니다. 

경계가 중요한 이유 

안전한 소프트웨어는 심층 방어에서 비롯됩니다. 이는 난독화 및 무결성 검증과 같은 다양한 보안 기능을 안전한 애플리케이션 개발 및 인프라와 함께 계층화하는 것을 의미합니다. 각 단계의 책임 소재를 명확히 하는 것이 실질적인 방어의 핵심입니다. 최고 수준의 프레젠테이션 공격 탐지(PAD) 및 활성 검증 솔루션을 제공하는 업체라 하더라도, 해당 SDK를 실행하는 바이너리가 패치되어 항상 "통과"를 반환하도록 조작될 수 있다면 그 성능은 무용지물이 됩니다. 마찬가지로, 강력한 RASP 계층도 변조되지 않은 앱에 제시된 정교하게 제작된 딥페이크를 탐지할 수 없습니다. 

파이프라인은 각 단계의 담당자가 해당 단계를 진정으로 책임질 때만 제대로 작동합니다. 경험상 사기는 대개 가장 강력한 보안 조치를 피하고 보안 계층의 허점을 통해 침투합니다.  

테이크 아웃 

Arxan Security의 애플리케이션 강화 및 RASP 기능은 KYC 딥페이크 공격 표면의 7단계 중 3단계를 완화합니다., 그리고 그들은 ID 공급업체가 단독으로 처리할 수 없는 세 가지 단계가 있습니다. 디바이스/캡처 계층에서는 루트, 탈옥, 에뮬레이터 및 카메라 API 후킹 감지를 통해 공격자가 단일 프레임이 ID SDK에 도달하기 전에 딥페이크를 삽입하는 것을 차단합니다. 런타임 계층에서는 — 우리의 주력 분야이자 여전히 기준이 되는 영역 — 모호화, 계측후킹 탐지 및 바이너리 무결성 검사는 공격자가 활성 검사를 단순히 패치하여 항상 "통과"를 반환하도록 하는 것을 방지합니다. 전송 계층에서는 인증서 고정 및 화이트박스 암호화를 통해 백엔드에 도달하는 "검증된" 결과가 앱이 실제로 생성한 결과이며, 복제되거나 위조된 결과가 아님을 보장합니다. 결과이러한 각 제어 기능은 MASVS에 직접 매핑됩니다.-복원력 1부터 4까지는 고객에게 주장의 근거가 되는 감사 가능한 표준을 제공합니다. 이 중 하나라도 누락되면 강력한 신원 인증 업체에서 제공하는 결과도 백엔드에 도달하기 전에 위조, 변조 또는 가로채일 수 있습니다. 신원 인증 업체, 서버 측 의사 결정 스택 및 사기/위험 관리 플랫폼은 나머지 네 단계를 담당합니다. 동안 Arxan Security는 결과의 신뢰성을 처음부터 끝까지 보장하는 핵심 요소입니다.