AI 칩을 이용한 아이폰 Ⅹ 얼굴 인증 AI를 악용한 공격 대응이 관건.pdf

[ 요 약 ]

[ 본 문 ]

ž 애플의 차세대 아이폰 모델 3 기종 발표회에서 가장 관심을 모은 것은 최상위 모델인 ‘아이폰 Ⅹ(10)’의 얼굴인식 기능을 이용한  ‘페이스 ID(Face ID)’였음

Ø 주 모델은 기기의 전면을 모두 수퍼 레티나 HD 디스플레이(Super Retina HD Display)로 채워 홈 버튼을 없앤 아이폰 Ⅹ(10)이었고, 아이폰 7과 7 플러스의 후속 모델로는 시리즈 순서에 맞게 아이폰 8과 8 플러스가 발표되었음

Ø 이 중 아이폰 Ⅹ은 ‘페이스 ID(Face ID)’ 기능을 갖추고 있어 카메라로 얼굴을 비춰 장치 잠금 해제를 할 수 있는데, 아이폰 8과 달리 지문인식 장치를 아예 없애 애플 페이로 지불을 할 때도 기존의 ‘터치 ID(Touch ID)’ 대신 ‘페이스 ID’ 기능을 이용해야 함

<자료> CNET

[동영상] 아이폰 Ⅹ의 얼굴 인증 ‘페이스 ID’

Ø 최신 스마트폰의 추세는 전면 디스플레이를 극대화하는 것이며 아이폰 Ⅹ도 이 흐름을 수용했는데, 이렇게 하려면 홈 버튼에 담았던 지문 인식 스캐너의 위치를 옮겨야 할 필요가 있었음

Ø 발표회 전에는 터치 ID 기능을 디스플레이 안에 포함한다거나 삼성전자 갤럭시 S8처럼 스마트폰 후면으로 이동시킨다는 루머가 있었으나, 애플은 터치 ID 기능을 아예 빼는 선택을 하였음

Ø 삼성전자가 제품 매뉴얼에 ‘얼굴 인증은 지문이나 PIN 등에 비해 안전성이 낮다’고 기재함으로써 얼굴 인증을 보안이 아니라 편의성과 재미를 위해 설계한 것임을 드러낸 반면, 애플은 지문 인식 없이 페이스 ID 만으로 애플 페이를 이용하게 하여 보다 과감한 입장을 취한 것임

Ø 이는 얼굴 인식 기능이 시장에서 아직 대세가 아닌 상황에서 애플이 기술력과 자신감을 바탕으로 과감한 결단을 내린 것으로 볼 수 있는데, 대신 아이폰 8과 8 플러스에는 기존 터치 ID를 그대로 유지시켜 페이스 ID에 거부감이 있는 소비자를 위한 선택지도 남겨 두었음

ž 얼굴 인증 기술은 기본적으로 이용자의 형상 변화에도 대응해야 하는 과제를 안고 있는데 이를 위해 애플은 기계학습(Machine Learning)을 이용한 이미지 비교 방식을 채택했음

Ø 페이스 ID를 사용하기 위해서는 사전에 얼굴을 등록해야 하는데, 터치 ID가 사용자의 여러 손가락 지문을 등록하거나 다른 사람의 지문을 등록할 수 있었던 것에 비해 페이스 ID는 오직 하나의 얼굴만 등록할 수 있고, 다른 얼굴을 등록하려면 이전에 등록된 얼굴을 삭제해야 함

Ø 아이폰 Ⅹ은 ‘트루뎁스 카메라(TrueDepth Camera)’라는 특수 카메라를 탑재하고 있는데, 얼굴을 등록 할 때 트루뎁스 카메라의 도트 프로젝터(Dot Projector)에서 3만 개의 점이 얼굴에 투사되고 이를 적외선 카메라(Infrared Camera)에서 읽어 들여 얼굴의 3D 맵을 생성하게 됨

Ø 이 정보들은 프로세서 내의 스토리지인 시큐어 인클레이브(Secure Enclave)에 암호화하여 저장되며, 페이스 ID 사용 시 광원 역할을 하는 ‘플러드 일루미네이터(Flood Illuminator)’에서 적외선이 투사되고 이를 적외선 카메라가 읽어 들여 등록된 얼굴 맵과 비교하여 인증을 수행함

Ø 페이스 ID는 광원으로 적외선을 사용하기 때문에 외부 빛의 조건에 관계없이 어두운 곳에서도 정확하게 얼굴을 인증할 수 있는 장점이 있음

Ø 반면, 얼굴 인증은 이용자의 상태가 변화하는 것에 대응해야 하는 과제를 안고 있는데 즉, 머리카락이나 수염이 자라거나 안경을 착용하여 등록된 얼굴 이미지와 달리 보일 경우에도 이용자가 불편하지 않게 본인 확인을 할 수 있어야 함

Ø 이 문제 해결을 위해 애플은 기계학습 기법을 이용한 이미지 비교 방식을 채택했는데, 알고리즘에 대한 기계학습을 통해 등록된 얼굴 형상이 머리와 수염을 기르고 안경을 쓰면 어떻게 천천히 변화하는지를 인식할 수 있게 하는 것임

Ø 다양한 조건을 사전에 학습시켜 둠으로써 이용자의 형상이 바뀌더라도 정밀하게 판정 할 수 있게 한 것이며, 또한 얼굴을 3D로 비교함으로써 사진을 통해서는 인증 받을 수 없게 하였음

ž 페이스 ID에 기계학습이 적용되었다는 것은 카메라의 차별적 성능이 이제 광학 센서가 아니라 인공지능(AI)에 의해 결정되고 있음을 다시 한번 보여 줌

Ø 트루뎁스 카메라는 셀카(Selfie)를 찍을 때 특수 효과를 내는 데도 사용할 수 있는데, ‘인물사진 조명(Portrait Lighting)’이라 불리는 기능을 이용하면 스튜디오에서 촬영 할 때처럼 마치 빛을 조정한 것 같은 효과를 얻을 수 있음

Ø ‘자연 조명(Natural Light)’ 옵션을 선택하면 자연광 아래에서 촬영한 효과를, ‘스튜디오 조명(Studio Light)’ 옵션을 선택하면 밝은 조명 아래 촬영한 효과를 얻을 수 있으며, ‘칸투어 조명(Contour Light)’ 옵션은 얼굴의 요철을 돋보이게 하여 극적인 인상을 만들며, ‘무대 조명(Stage Light)’ 옵션은 배경을 검게 처리해 얼굴을 부각시킬 수 있음

Ø 트루뎁스 카메라는 스테레오 카메라여서 객체를 3D로 파악하므로 인물과 배경을 구분할 수 있고, 여기에 AI가 사람의 얼굴을 파악해 얼굴 부위에 빛을 쬐어 특수 효과를 만들어 내는 것인데, 메인 카메라에도 ‘인물사진 조명’ 기능이 탑재되어 위의 옵션들을 사용할 수 있음

Ø 카메라는 전통적으로 광학 센서가 차별화 요인이었지만, 지금은 포착한 이미지를 AI를 통해 얼마나 깨끗이 처리 할 수 ​​있는지가 중요해지고 있으며, 아이폰의 카메라는 ‘소프트웨어 결정 카메라(Software-Defined Camera)’라는 소프트웨어가 성능을 좌우함

Ø 트루뎁스 카메라를 이용하면 움직이는 이모티콘인 ‘애니모지(Animoji)’를 만들어 전달할 수 있는데, 카메라는 얼굴의 50개 지점의 움직임을 파악해 이를 이모티콘 캐릭터와 매핑하는데, 가령 놀란 표정을 지으면 캐릭터도 놀라는 모양이 됨

Ø 애니모지를 이용해 영상 메시지를 보내면, 표정을 모방한 캐릭터가 음성과 함께 아이메시지(iMessage)로 상대방에게 전달되는데, 캐릭터는 고양이, 돼지, 닭 등 12개가 제공되고 있음

Ø 애니모지 외에도 트루뎁스 카메라는 스마트한 아이폰 이용을 지원하는데, 사용자의 시선을 인식해 화면을 보고 있는 등 아이폰을 사용 중이라 판단하면 슬립 모드로 전환되어 화면이 꺼지지 일이 없도록 하고 알람이나 전화벨 소리를 낮추는 등 똑똑한 도우미 역할도 수행함

Ø 이러한 신형 아이폰의 기계학습과 이미지 처리를 지원하는 것이 AI 프로세서인 ‘A11 Bionic(바이오닉)’인데, 이 프로세서는 ‘뉴럴 엔진(Neural Engine)’을 탑재하고 있으며 그. 이름에서 알 수 있듯이 AI 처리에 특화되어 있음

Ø 뉴럴 엔진은 기계학습 처리 전용 엔진으로 사람이나 물건이나 장소 등을 빠르게 파악하는 기능을 통해 페이스 ID와 애니모지의 처리를 지원하고 있는데, 이와 동시에 애플은 AR(증강현실)의 이미지 처리 속도도 이 엔진을 통해 가속화 하고 있음

ž 이처럼 AI를 기반으로 한 페이스 ID 기능에 대해 애플이 상당한 자신감을 보이고 있긴 하지만, 아무래도 인증 관련 기술이다 보니 보안 침해 가능성에 대한 우려도 제기되고 있음

Ø 페이스 ID가 확산되려면 안전성에 대한 소비자의 확신이 전제가 되어야 하는데, 애플은 얼굴 인증에 대한 공격 방법이 영화에 종종 사용되는 페이스 마스크(Face Mask)가 될 것으로 보고 이에 대한 철저한 실험을 했다고 함

Ø 페이스 마스크는 출연자의 얼굴을 3D로 카피한 후 이를 마스크로 재구성하는 것인데, 애플은 실제로 할리우드에서 페이스 마스크를 만들어 페이스 ID의 인정 정밀도를 벤치마크 하였음

Ø 여기에도 기계학습 기법이 사용되어 인간의 얼굴과 페이스 마스크를 구분하도록 알고리즘을 교육시켰다고 하는데, 이러한 나름의 연구개발 성과를 바탕으로 애플은 페이스 ID의 오인식률이 100만분의 1 이하라 자신한 것으로 보임

Ø 그러나 사진이나 마스크로는 페이스 ID가 뚫리지 않는다는 애플의 주장에 대해, 일부 보안 전문가들은 3D 촬영 기술의 발전이나 3D 프린터 기술의 발전으로 실제 얼굴과 거의 흡사한 3D 얼굴 모형을 얼마든지 만들어 낼 수 있다는 점을 간과할 수 없을 지적하고 있음

ž 실제로 최근 VR(가상현실)이나 인공지능(AI)을 이용해 3D로 얼굴을 구성하는 기술들이 발표되고 있어 얼굴 인증 메커니즘의 신뢰성을 보다 확실히 해야 할 필요성이 높아지고 있음

Ø 얼굴 인증과 관련한 흥미로운 연구 성과 발표는 작년부터 시작되었는데, 노스 캐롤라이나 대학의 연구팀은 페이스북과 인스타그램에 게재된 얼굴 사진을 3D로 재구성하는 방법을 공개했음

Virtual U Defeating Face Liveness Detection by Building Virtual Models From Your Public Photos.pdf

Ø 연구팀은 대상자의 얼굴 사진을 여러 장 모아 얼굴의 구조를 3D로 재구성한 뒤, 3D 구조에 피부의 색상과 질감을 더하고 다양한 표정을 추가한 다음 VR 디스플레이로 표현하였음

Ø 연구 논문에 따르면 3D로 재구성한 얼굴의 VR을 얼굴 인증 시스템에 입력하고 인증에 성공했는데, 현재 스마트폰 보안에 이용되고 있는 5개 얼굴 인식 앱을 대상으로 테스트를 실시하였음

Ø 테스트 결과5개의 앱 중 하나를 제외하면 55~85%의 성공률을 보였으며, 이런 결과를 토대로 연구팀은 현재의 얼굴 인증 메커니즘을 개선할 필요가 있다고 어필하였음

Ø 연구팀이 애플의 페이스 ID를 대상으로 테스트 할 지 여부는 아직 알려지지 않고 있는데, 트루뎁스 카메라가 얼굴을 3D로 감지 할 수 있어 아이폰 Ⅹ에 무단으로 접근할 수 없을 것으로 보이긴 하지만 만약 VR로 표현된 얼굴을 3D 프린터로 출력하면 상황은 달라질 지 모름

Ø 실제로 독일의 보안 솔루션 기업인 ‘시큐리티 리서치 랩(Security Research Labs)은 얼굴의 3D 이미지를 3D 프린터로 생성하여 얼굴 인증 시스템을 테스트하는 연구를 진행하고 있음

Ø 이 기업은 피험자의 3D 얼굴 형상을 가지고 마이크로소프트의 얼굴 인증 시스템인 ‘헬로(Hello)’에서 인증받는 데 성공했다고 하며, 아이폰 Ⅹ이 정식 출시되면 페이스 ID의 보안성을 검증하는 작업을 시작할 것이라고 함

Ø 얼굴 인증과 관련한 가장 최근의 흥미로운 연구로는 영국 노팅엄 대학과 킹스턴 대학 연구팀이 대학이 발표한 ‘1장의 얼굴 사진에서 인공지능을 이용해 3D로 얼굴을 구성하는 기술임

Ø 컴퓨터 비전에서 얼굴을 3D로 파악하는 것은 매우 어려운 기술이기 때문에 보통은 많은 사진을 입력하고 이들로부터 3D 이미지를 재구성하는 것이 일반적인 방법임

Ø 이에 비해 노팅엄 대학과 킹스턴 대학 연구팀은 이미지를 판단하는 CNN(Convolutional Neural Network, 뇌이랑 신경망)을 얼굴 사진과 본인의 3D 이미지로 교육함으로써 알고리즘이 1장의 얼굴 사진에서 3D 이미지를 재구성하는 것을 가능케 하였음

Ø 노팅엄 대학이 연구 성과를 기반으로 얼굴 인증 시스템에 대한 테스트를 실시한 것은 아니지만, 향후 AI를 악용한 얼굴 인증 시스템에 대한 공격이 급증할 수 있음을 시사하고 있으며, 아이폰 Ⅹ가 출시되면 페이스 ID 해킹 레이스가 시작되고 애플은 다양한 도전을 받게 될 것임

3D Face Reconstruction from a Single Image (클릭 사이트 이동)

ž 얼굴 인식이 향후 인증 기술의 주류가 될 지, 아니면 이용자의 호응과 신뢰를 얻지 못해 또 다른 인증 기술이 모색될 지, 당분간 애플 페이스 ID의 행보에 관심이 모일 전망

Ø 다양한 생체 인식 방식이 가운데 얼굴 인증 방식은 정밀도와 활용성이 높기 때문에 향후 크게 확산될 것으로 보는 전문가들이 많으며, 3~5년 후에는 인증 기술의 절반 이상이 얼굴 인증이 될 것이라는 예측도 있음

Ø 다른 생체인식과 비교해 보면, 목소리 인증은 콜센터 등에서 사용되고 있지만 복제하기가 쉬워 채택이 제한적이며, 이런 이유로 아마존 에코(Amazon Echo) 등은 인증이 아닌 이용자 식별을 위해 목소리를 사용하고 있을 뿐임

Ø 또한 현재는 지문 인증이 생체 인식 중 가장 폭넓게 이용되고 있지만 작은 센서로 지문을 정확하게 읽는 기술은 쉽지 않으며, 지문 또한 복제가 가능해 보안상 우려도 있음

Ø 이런 이유로 생체 인식에서 얼굴 인증이 주목 받고 있는 것이며, 아이폰 Ⅹ이 아직 정식 출시되지 않았음에도 페이스 ID는 이슈를 만들고 있고 얼굴 인증 기술의 동향과 관련해 많은 관심이 쏟아지고 있는 것임

Ø 아이폰 Ⅹ과 관련해 향후 또 하나 주목해야 할 것은 홍채 인식(Iris Recognition)으로 발전할 가능성인데, 홍채 인식은 정밀도가 얼굴 인식 보다 높아 오래 전부터 주목 받아온 방식이지만 적외선 센서 등 전용 장비가 필요하기 때문에 쉽사리 보급이 진행되고 있지 않음

Ø 삼성전자의 갤럭시 노트7과 노트8이 홍채 인식 기능을 이미 제공하고 있긴 하지만 인증 정확도와 보안성에 대해서는 아직 평가가 정확하지 않은 상황인데, 아이폰 Ⅹ이 얼굴 인식을 위해 적외선 센서를 탑재함에 따라 향후 홍채 인증울 진행하는 것 아니냐는 루머도 나오고 있음

Ø 비즈니스 타이밍 포착에 천재적인 애플이 이번에도 얼굴 인증을 대세 인증 기술로 밀어 올릴지, 페이스 ID에 대한 다양한 도전을 극복하지 못해 새로운 인증 기술을 모색하게 될 지, 아이폰 Ⅹ가 받아들 성적표에 벌써부터 많은 관심이 모이고 있음