5일 가트너는 이 같이 예측했다. 아키프 칸 가트너 VP 애널리스트는 "지난 10년 동안 AI 분야는 수많은 변곡점을 거치면서 합성 이미지 생성이 기능해졌는데, 이렇게 인공적으로 생성된 실존 인물의 얼굴 이미지는 '딥페이크'로 잘 알려져 있다"며 "악의적인 공격자가 생체 인증을 약화시키거나 비효율적으로 만드는 데 사용될 수 있다"고 말했다. 그는 그러면서 "결과적으로 조직은 인증 대상자의 얼굴이 실제 사람인지 딥페이크인지 구분할 수 없기 때문에 신원 확인과 인증 솔루션의 신뢰도에 의문을 제기하기 시작할 것"이라고 덧붙였다.
오늘날 얼굴 생체 인식을 이용한 신원 확인과 인증 프로세스는 사용자의 진위 여부 평가를 위해 PAD(Presentation attack detection) 기술을 활용하고 있다. 칸 애널리스트는 "PAD 메커니즘을 정의하고 평가하는 현재의 기준과 테스트 프로세스는 최신 AI 생성 딥페이크를 이용한 디지털 인젝션 공격을 구분해내지 못한다"고 지적했다.
가트너에 따르면 2023년에는 인젝션 공격이 200%나 증가한 것으로 나타났다. 이러한 공격을 막아내기 위해서는 PAD, IAD(Injection attack detection)와 이미지 검사 기술을 함께 사용해야 한다는 것이 가트너의 제언이다.
특히 ID·액세스 관리를 담당하는 보안·위험 관리 리더들은 실제 사람의 존재 여부를 증명할 수 있는 기술을 도입하고 계정 탈취를 방지하는 추가적인 단계를 구축하는 등 AI 기반 딥페이크 공격 위험을 완화할 수 있는 조치를 취해야 한다는 것이 가트너의 제언이다.
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