딥페이크 기술은 AI의 심층 학습을 이용해 매우 현실적인 가짜 이미지와 영상을 생성하는 기술입니다. 이 기술이 발전함에 따라, 사실적인 이미지와 소리를 생성하고 모방하는 데 필요한 장벽이 낮아지면서 신원 도용 공격의 잠재적 위험이 크게 증가했습니다. 이는 특히 핀테크 분야에서 심각한 사이버 보안 위협으로 작용하고 있습니다.
Gartner의 예측에 따르면, 2026년까지 딥페이크 공격의 증가로 인해 30%의 기업이 신원 확인 솔루션의 신뢰성을 재평가할 것으로 예상됩니다. 또한, 글로벌 포렌식 장비 및 신원 확인 솔루션 개발업체인 Regula의 조사에 따르면, 37%의 기업이 딥페이크 음성 사기에 노출되었으며, 29%의 기업이 딥페이크 영상 사기의 피해를 입었다고 합니다. 이는 딥페이크 신원 사기가 우려할 만한 증가 추세를 보이고 있음을 나타냅니다.
이 글에서는 딥페이크 기술이 핀테크에 미치는 영향을 살펴보고, 관련 사례를 소개하며 이러한 위협에 대처하기 위한 전략을 제시합니다.
딥페이크 기술의 발전
딥페이크 기술이란 무엇인가
딥페이크 기술은 2017년에 널리 주목을 받기 시작했습니다. 이 기술의 명칭은 ‘딥러닝'(deep learning)과 ‘페이크'(fake) 두 단어의 결합에서 유래되었습니다. 이 기술의 핵심 원리는 AI를 사용해 특정 인물의 현실적인 이미지나 음성을 학습하고 생성하여, 이를 영상에 삽입함으로써 마치 실제로 촬영된 것처럼 보이게 만드는 것입니다. 이 기술은 처음에 유명인이나 스타의 얼굴을 영상에 합성하는 데 사용되었습니다.
딥페이크 기술의 작동 원리
딥페이크 기술의 핵심은 생성적 적대 신경망(GANs)에 있습니다. 이는 두 개의 AI 네트워크로 구성된 시스템으로, 생성 네트워크와 판별 네트워크로 나뉩니다. 생성 네트워크는 현실적인 이미지나 영상을 만들고, 판별 네트워크는 이러한 이미지의 진위를 판별합니다. 판별 네트워크가 이미지를 가짜로 식별하면, 생성 네트워크에 개선 제안을 제공하고, 생성 네트워크는 이 제안을 바탕으로 더욱 현실적인 이미지를 생성하도록 조정됩니다.
핀테크가 직면한 딥페이크의 위협
딥페이크 기술은 AI를 이용해 현실적인 가짜 이미지와 음성을 생성하며, 핀테크 분야의 생체 인식 기술에 전례 없는 도전을 안겨주고 있습니다. 이 기술은 범죄자들에 의해 다양한 사기 활동에 널리 활용되고 있으며, 유명 기술 인물의 가짜 영상을 만들어 가상화폐 거래를 홍보하거나, 가짜 음성 인식을 이용해 송금 사기를 벌이는 등 심각한 사이버 보안 위협을 초래하고 있습니다.
딥페이크 기술에 의한 사기 수법은 다양합니다. 예를 들어, 고위 경영진을 사칭하여 피싱 사기를 벌이거나, 가짜 소셜 미디어 프로필을 만들어 허위 정보를 유포하는 형태가 있습니다. 최근에는 영국의 한 디자인 및 엔지니어링 회사가 이러한 딥페이크 사기에 당해, 홍콩의 직원이 사기꾼에게 2,500만 달러를 송금하여 기업에 심각한 재정 손실을 입힌 사례가 있습니다.
또한, 2019년 3월에는 영국의 한 에너지 회사 CEO가 독일 본사의 고위직으로부터 전화를 받아, 헝가리의 공급업체에 22만 유로를 송금하라는 지시를 받았습니다. 이 CEO는 전화를 건 상대의 “약간의 독일어 억양과 어조”를 인식하고 1시간 내에 송금을 완료했지만, 해당 자금은 결국 멕시코의 불법 계좌로 흘러갔습니다. 조사 당국은 범죄자가 딥페이크 기술을 사용해 독일 고위직의 목소리를 모방한 것으로 추정하고 있습니다.
그리고 올해 2월 초에는 루마니아 중앙은행 총재인 무구르 이사레스쿠 역시 딥페이크 공격의 표적이 되었습니다. 범죄자들은 그의 모습과 목소리를 사용해 가짜 영상을 만들고, 주식 투자 사기를 홍보하는 플랫폼으로 연결했습니다.
이와 같은 상황에서, 미국 재무부는 최근 금융 서비스 분야에서 AI 관련 사이버 보안 위험을 관리하는 보고서를 발표했습니다. 이 보고서는 AI 관련 기술의 안전성과 신뢰성을 보장하기 위한 목적으로 작성되었으며, AI가 금융 서비스 분야의 사이버 보안과 사기 수단을 재정의하고 있음을 분명히 지적하고 있습니다. 정부는 금융 기관과 협력하여 신흥 기술을 활용해 금융의 안정성을 유지하고, 지속적으로 사이버 보안 방어를 강화해야 합니다.
핀테크 기업이 채택할 수 있는 대응 전략
딥페이크 기술이 발전함에 따라, ‘보는 것이 믿는 것’이라는 개념이 전례 없는 도전에 직면하고 있으며, 디지털 신원 확인의 신뢰성도 심각하게 위협받고 있습니다. 이는 핀테크 발전에 큰 위험을 초래합니다. 디지털 금융 생태계를 유지하기 위해, 핀테크 기업은 기술, 제도, 사용자 행동을 포함한 다층적인 대응 전략을 채택하여 전반적인 보호를 확보해야 합니다.
예를 들어, 기업은 공개된 영상에 고유한 해시 값이나 보안 인증서를 추가하여 데이터 소스의 진정성을 보장하고, 해커에 의한 악의적인 변조를 방지할 수 있습니다. 이러한 기술적 조치는 디지털 플랫폼의 보안을 강화하고, 가짜 콘텐츠의 확산을 줄이는 데 도움이 됩니다. 또한, 다단계 인증(MFA)을 도입하면 소비자가 여러 인증 메커니즘을 통해 승인을 받아 딥페이크 기술 남용으로 인한 위험을 줄일 수 있습니다.
또한, 제로 트러스트 아키텍처 (ZTA)는 “절대 신뢰하지 말고 항상 검증하라”는 원칙에 기반한 전략적 사이버 보안 모델입니다. 이 모델은 보안 위협이 외부뿐만 아니라 전통적인 네트워크 경계 내부에서도 발생할 수 있다고 가정하며, 외부와 내부의 모든 엔터티를 자동으로 신뢰해서는 안 된다고 전제합니다. 이 전제 하에, 제로 트러스트 모델은 조직 시스템 내의 모든 작업 및 접근 요청에 대해 지속적인 신원 확인, 접근 제어, 보안 모니터링을 요구하여 보안 위험을 최소화하고 데이터 유출을 방지합니다.
이러한 대응 전략은 시간, 자원 및 인력 훈련에 대한 상당한 투자가 필요하며, 내부 감시 프로세스를 구축하고 정기적인 사이버 보안 테스트 및 훈련을 실시해야 합니다. 또한, 소비자 교육 프로그램을 결합하여 사용자의 경계심과 자가 보호 능력을 향상시키면 딥페이크 기술이 초래하는 위협을 방지하는 데 도움이 되고, 궁극적으로 핀테크 서비스의 안전한 운영 기반을 제공할 수 있습니다.
AI 신원 인증 솔루션을 채택하여 신원 보안을 지키기
딥페이크 기술이 핀테크에 미치는 위협이 더욱 심각해짐에 따라, 기업은 디지털 플랫폼과 사용자 데이터의 안전을 확보하기 위해 효과적인 대응 조치를 취해야 합니다. [Authme의 AI 신원 인증 및 위조 방지 기술을 채택하면 가짜 문서를 빠르고 정확하게 식별하여 사기 행위를 근본적으로 방지하고 플랫폼의 무결성을 보장할 수 있습니다. 또한, Authme의 AI 얼굴 인식 기술은 ISO 30107 표준 인증을 받아 딥페이크를 포함한 모든 종류의 스푸핑 공격에 효과적으로 대응할 수 있습니다. 이 기술은 AI를 통해 얼굴의 깊이, 피부 질감, 미세한 혈관 흐름 등 얼굴의 생체 특징을 분석하여 카메라 앞에 있는 사람이 실제 사람임을 확인하며, 사용자 신원의 진실성을 더욱 강화합니다.
이러한 능동적 탐지 및 예방 조치를 통해, 기업은 사기 행위 발생 전에 잠재적인 위협을 차단하고, 사용자와의 신뢰 관계를 강화할 수 있습니다. 건강한 디지털 금융 생태계를 구축하기 위해, 기업과 소비자는 함께 딥페이크 기술이 초래하는 도전에 맞서 신뢰할 수 있는 서비스 환경을 만들어야 합니다. Authme의 AI 인증 솔루션을 채택함으로써, 기업은 디지털 플랫폼과 사용자 데이터를 더 잘 보호하고, 더 안전하고 신뢰할 수 있는 디지털 금융 환경을 구축할 수 있습니다.
