샤히드 하니프, Shufti의 CEO 및 공동 창립자 – 인터뷰 시리즈

샤히드 하니프, Shufti의 CEO 및 공동 창립자는 광범위한 경험을 가진 기술 기업가로서 신원 확인, 핀테크, 블록체인, 분산 소프트웨어 플랫폼을 구축했습니다. 그는 2017년에 Shufti를 공동 설립하였으며, 7년 이상 기술 책임자로 재직하며 인공지능 기반의 생체 인증 및 문서 확인 기술을 개발하였습니다. 이후 2024년 12월에 CEO로 취임하였습니다. 하니프는 또한 블록체인 개발 회사인 Developers Studio의 창립자이며, 이전에 Quickbit의 기술 책임자로 재직하며 암호화폐 결제 기술을 개발하였습니다.

Shufti는 인공지능 기반의 신원 확인 플랫폼으로 조직이 신뢰를 구축하고, 사기 행위를 방지하며, 고객을 알기(Know Your Customer) 및 반머니 세탁(Anti-Money Laundering) 요구 사항을 충족하도록 도와줍니다. 플랫폼은 문서 및 생체 인증, 전자 신원 확인, NFC 기반 확인, 비즈니스 확인, 연령 확인, 사기 탐지, 지속적인 모니터링 및 사례 관리를 통한 통합 인프라를 제공합니다. 회사는 240개 이상의 국가 및 지역에서 150개 이상의 언어를 지원하며, 비즈니스에서 고객 및 조직을 단일 글로벌 통합을 통해 확인할 수 있도록 합니다. 기술은 문서의 진위성, 생체 생명성, 장치 지능 및 기타 위험 신호를 분석하여 위조된 문서, 딥페이크, 계정 조작 및 조직적인 신원 공격을 탐지합니다.

당신은 2017년에 Shufti를 공동 설립하였으며, 초기에 기술 책임자로 재직하였습니다. 디지털 신원 확인의 부족은 무엇이었으며, 생성형 인공지능의 등장으로 문제가 어떻게 바뀌었나요?

우리가 2017년에 Shufti를 공동 설립하였을 때, 가장 큰 도전은 느린 확인, 수동 작업이 많았으며, 시스템이 다른 국가에서 잘 작동하지 않았습니다. 많은 신원 확인 솔루션은 일관성이 없었으며, 특히 고위험 산업에서 그러했습니다. 또한 비라틴어 문서를 확인하는 데 어려움이 있었으며, 전 세계에서 신원을 신뢰할 수 있게 확인하는 데 어려움이 있었습니다.

오늘날, 생성형 인공지능은 문제를 바꾸어 놓았습니다. 이제 문서를 읽는 것만이 아니라, 문서와 그것을 제시하는 사람이 실제인지 확인하는 것이 중요합니다. 인공지능은 신원 사기를 더 빠르고, 저렴하고, 쉽게 확장할 수 있게 해주었습니다. 우리는 한번의 신원 확인이 더 이상 충분하지 않다는 것을 배웠습니다. 비즈니스에서는 이제 가장 고급적인 가짜 문서와 신원을 탐지할 수 있는 인공지능이 필요합니다.

벨기에 당국은 최근 1년 동안 10,000명 이상의 사람들이 인공지능 기반 신원 사기에 희생되었다고 경고했습니다. 이 사례는 신원 범죄가 얼마나 빠르게 발전하고 있는지, 그리고 인공지능 생성 문서가 특히 왜 탐지하기 어려운지 알려줍니다.

벨기에 당국의 경고는 10,000명의 희생자가 발생한 것으로, 이는 빙산의 일각에 불과합니다. 이것은 범죄자들이 기본적인 문서 편집에서 전체적인 신원 합성으로 이동했음을 보여줍니다.

인공지능 생성 문서는 정부 템플릿을 픽셀 단위의 정밀도로 모방할 수 있기 때문에 탐지하기 어렵습니다. 전통적인 OCR(광학 문자 인식)은 텍스트를 추출하는 데 중점을 두고 있지만, 이미지의 시각적 무결성을 무시합니다. 인공지능은 이전에 물리적 존재를 확인하는 데 필요한 보안 기능을 복제할 수 있습니다. 이는 평면 이미지의 문서가 신원의 증거가 아니라 책임이 됩니다.

인공지능 생성 문서는 전통적인 위조, 조작된 문서, 그리고 완전한 합성 신원과 어떻게 다릅니까?

이러한 방법을 구분하는 것이 중요합니다:

전통적인 위조: 물리적인 위조된 문서입니다.

조작된 문서: 합법적인 신원증에서 특정 필드(예: 이름 또는 생년월일)가 변경된 것입니다.

합성 신원: 실제 데이터(예: 사회 보장 번호)를 훔친 후 가짜 세부 정보와 결합하여 만든 “프랑켄슈타인” 개인입니다.

인공지능 생성 문서: 생성적 적대 네트워크(GANs)를 사용하여 만든 딥페이크 문서입니다. 이러한 문서는 디지털 기록이 없으며, 인간의 눈으로 볼 수 없는 센서 노이즈 불일치와 같은 포렌식 아티팩트를 포함합니다.

Shufti는 올해 문서 딥페이크가 거의 3,900% 증가할 것으로 예상합니다. 이러한 예측의 근거는 무엇이며, 조직은 이러한 예측을 해석할 때 어떤 가정이나 제한을 이해해야 합니까?

우리는 인공지능이 사기를 더 쉽게 만들고 확장할 수 있게 해주었기 때문에 문서 딥페이크가 3,900% 증가할 것으로 예상합니다. 범죄자들은 더 이상 사진에서 얼굴만 교체하는 것이 아닙니다. 이제 전체 가짜 신원 문서를 생성할 수 있으며, 이는 이전 신원 확인 시스템을 통과할 수 있습니다.

이 예측은 인공지능 기반 사기가 얼마나 빠르게 성장하고 있는지, 그리고 실제로 얼마나 많은 가짜 문서가 존재하는지에 대한 것입니다. 가장 큰 도전은 많은 신원 확인 시스템이 몇 년 전 설계되었으며, 고급 인공지능 생성 가짜를 탐지할 수 없다는 것입니다. 따라서 가짜 신원은 확인을 통과하고 회사 데이터베이스에 숨겨질 수 있습니다.

많은 비즈니스에서는 여전히 사진이나 신원 문서의 스캔이 신원의 증거로 충분하다고 생각합니다. 현대적인 신원 확인 시스템은 문서의 가시적인 정보를 넘어서 어떤 신호를 조사해야 합니까?

가장 큰 변화는 비즈니스에서 전통적인 문서 확인만으로 충분하지 않다는 것입니다. 이제 “디지털 눈” 접근 방식이 필요합니다. 문서의 정보를 읽는 것만이 아니라, 문서 자체가 진위인지 확인해야 합니다.

즉, 인간이 쉽게 발견할 수 없는 미묘한 신호를 조사해야 합니다. 예를 들어, 이미지가 화면에서 캡처되었는지, 픽셀 패턴이 불일치하는지, 조명이 일관되지 않는지, 인공지능 이미지 생성기가 남긴 흔적이 있는지 등을 조사해야 합니다. 또한 문서의 일부가 복사, 이동 또는 디지털로 변경되었는지, 메타데이터와 이미지 품질이 일관되지 않는지 등을 조사합니다. 이러한 신호를 모두 결합하면, 이전 신원 확인 시스템에서는 실제로 받아들이는 인공지능 생성 문서를 탐지할 수 있습니다.

당신은 신원 보장이 고객 등록 시에만 한 번 확인하는 것이 아니라 지속적으로 확인되어야 한다고 주장했습니다. 지속적인 신원 확인은 실제로 어떻게 작동하며, 비즈니스에서는 이를 어떻게 구현할 수 있습니까? 또한 과도한 감시, 개인 정보 위험, 또는 고객 마찰을 도입하지 않도록 어떻게 할 수 있습니까?

한 번의 확인 시대는 끝났습니다. 지속적인 신원 보장은 사용자 위험을 1,700개 이상의 감시 목록에 대해 15분마다 새로 고칩니다. 이를 통해 “추후 비준수”를 방지할 수 있습니다.

이를 구현하기 위해 우리는 생체 정보에 바인딩된 재사용 가능한 신원(FastID)을 사용합니다. 사용자가 확인되면, 높은 위험 동작(예:대규모 출금)에 대해 2초 이내에 얼굴 스캔만으로 재확인할 수 있습니다. 이는 반복적인 문서 업로드의 필요성을 제거하면서 높은 보안태세를 유지합니다.

사기꾼들은 이제 합성 문서와 얼굴 스왑, 딥페이크 비디오, 주입 공격, 그리고 훔친 개인 정보를 결합하여 신원 공격을 할 수 있습니다. 신원 플랫폼은 문서 무결성, 생체 생명성, 장치 지능, 행동 분석을 어떻게 연결하여 이러한 조직적인 공격을 식별해야 합니까?

사기꾼들은 이제 한 가지 기술만 사용하는 것이 아니라, 인공지능 생성 문서, 얼굴 스왑, 주입 공격을 결합하여 신원 확인을 우회합니다. 따라서 비즈니스에서는 단일 확인 단계에만 의존하지 말고, 전체적인 그림을 보아야 합니다.

Shufti에서는 컨텍스트 인식 위험 점수를 사용하여 이를 수행합니다. 우리는 에뮬레이터 또는 헤드리스 브라우저를 탐지하기 위해 사용되는 장치를 분석하고, iBeta Level 2 인증을 통한 수동 생명성 감지를 통해 사용자가 실제로 존재하는지 확인합니다. 또한 신원 데이터, 장치 지문, 사용자 행동을 분석하여 의심스러운 패턴을 찾습니다. 이러한 신호를 결합하면 사기 전에 이를 식별할 수 있습니다.

생성형 모델은 계속 개선될 것입니다. 사기꾼들은 의도적으로 압축, 재스캔, 또는 합성 미디어를 변경하여 조작 아티팩트를 숨길 수 있습니다. 신원 확인 제공업체는 어떻게 하면 새로운 공격 방법에 대해 자신의 탐지 시스템이 여전히 효과적인지 테스트할 수 있습니까?

도전은 인공지능 기반 사기가 전통적인 보안 테스트 사이클보다 훨씬 빠르게 발전한다는 것입니다. 신원 확인 제공업체는 역사적인 데이터셋에만 의존하지 말고, 새로운 공격 기술에 대해 지속적으로 시스템을 평가해야 합니다. 즉, 합성 문서, 재압축된 이미지, 화면 캡처, 주입 공격, 조작된 미디어와 같은 테스트를 수행해야 합니다. 점점 더 많은 초점이 특정 유형의 딥페이크를 탐지하는 것에서, 여러 신호 간의 불일치를 식별하는 것으로 이동하고 있습니다. 왜냐하면 이러한 불일치는 공격자가 인공지능을 개선할수록 더 어려워지기 때문입니다.

신원 확인 시스템은 합법적인 사용자를 잘못 거부할 때 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 개발자는 어떻게하면 거짓 양성, 인구 통계적 성능, 접근성을 탐지 정확도와 함께 측정할 수 있습니까?

정확성은 단순히 “나쁜 사람”을 잡는 것만이 아니라, “좋은 사람”에게 마찰 없는 경로를 제공하는 것입니다. 우리 산업에서는 실패한 추출 비율(FTXR)과 거짓 비일치 비율(FNMR)을 중점적으로 살펴봅니다. FNMR은 실제 사용자가 잘못 거부되는 경우입니다. 소스에 따르면, Shufti의 성능은 DHS RIVR 2025 벤치마크에서 0%의 추출 실패와 0.68% 미만의 FNMR을 보였습니다.

개발자는 “랩 평균”을 넘어서 인구 통계적 성능을 측정해야 합니다. 이는 다양한 피부 톤, 얼굴 구조, 문화적 의복을 포함하여 다양한 데이터셋을 사용하여 테스트하는 것을 의미합니다. 우리는전 세계적으로 다양한 데이터셋을 사용하여 AI를 훈련합니다. 강력한 평가를 위해서는 시스템이 통제된 환경에서와 동일하게 농촌 지역에서 낮은 조명에서 사용자에게 정확하다는 것을 증명해야 합니다. 목표는 모든 사람에게 공정하고, 포용적이며, 접근 가능한 통합 신원 계층을 제공하는 것입니다.

향후, 정부 지원 디지털 신원 지갑, 암호학적으로 확인 가능한 자격 증명, 생체 정보에 바인딩된 신원과 같은 기술은 업로드된 문서 이미지를 구식으로 만들까요, 아니면 새로운 공격 표면을 생성할까요?

우리는 사람들이 자신의 신원 문서를 업로드할 필요가 줄어드는 미래로 향하고 있습니다. 정부 지원 디지털 신원 지갑과 신뢰할 수 있는 디지털 신원은 정보를 직접 확인할 수 있게 해주므로 신원을 증명하는 데 더 빠르고, 더 안전한 방법을 제공합니다. 또한 사용자 경험을 개선하여 신원 확인 시간을 줄입니다.

그러나 새로운 기술은 새로운 기회를 제공합니다. 공격자는 문서를 위조하는 대신 디지털 자격 증명을 훔치거나, 계정을 탈취하거나, 신뢰할 수 있는 신원을 가로챌 수 있습니다. 따라서 디지털 자격 증명만으로는 충분하지 않습니다. 사용자가 신원을 사용하는 것이 합법적인 사용자인지 확인하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 생체 정보 확인 및 생명성 확인을 통해 이를 수행할 수 있습니다. 신원 확인의 미래는 신뢰할 수 있는 디지털 자격 증명과 생체 정보를 결합하여 단일 방법에만 의존하지 않고, 여러 계층으로 보호하는 방향으로 나아갈 것입니다.

감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 Shufti를 방문하십시오.