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사기 위험 수준 감지

라이브니스와 행동 알림을 결합하여 실제 사람이 등록을 수행하고 있는지 검증합니다 — 문서 캡처나 정부 식별자를 통한 신원 확인이 필요 없습니다.

이 사용 사례가 해결하는 문제​

사기 위험 수준 감지는 단일 프로세스 내에서 문서 캡처나 정부 식별자를 통한 신원 확인 없이 실제 사람이 등록을 수행하고 있는지 검증하는 과제를 해결합니다.

라이브니스와 행동 알림을 결합하여 파이프라인은 카메라 앞에 실제 사람이 있음을 확인하는 동시에, 그 얼굴이 Unico 네트워크에서 위험 신호를 가지고 있는지 확인합니다. 결과는 단순한 문서 데이터가 아닌 행동 신뢰를 기반으로 한 온보딩 결정입니다.

이 사용 사례를 사용하는 경우:

  • 신원은 합법적이지만 의도가 범죄적인 사기로 운영이 피해를 받는 경우.
  • 사용자가 합성 신원으로 계정을 개설하는 신원 사기 시도를 식별하고 차단해야 하는 경우.
  • 사용자가 돈세탁을 위해 여러 기관에서 여러 계정을 개설하는 대리 계정 공격을 식별하고 차단해야 하는 경우.
  • 네트워크에서 갑작스러운 과잉 활동을 생성하는 사용자를 감지하여 Bust-out 사기를 완화하려는 경우.
  • 비즈니스 모델이 각 개인이 운영자당(또는 국가당) 최대 하나의 활성 계정을 보유하도록 요구하는 경우.

이 사용 사례를 사용하지 않는 경우:

  • 정부 데이터베이스에 대한 문서의 정적 무결성만 검증하면 되는 경우 → 온보딩을 사용하세요.
  • 이 얼굴이 온보딩을 완료한 얼굴과 동일한지만 확인하면 되는 경우 → 검증 (1:1)을 사용하세요.

관련 기능​

단일 프로세스 내에서 실행되는 파이프라인:

라이브니스사기 위험 분류
기능흐름에서의 역할
라이브니스 (선택 사항)셀피가 살아있는 사람에게 속하는지 확인하여 딥페이크 또는 인젝션 공격을 완화합니다. 행동 분석 전 입력 무결성을 보장합니다.
사기 위험 분류전역 네트워크 이력과 트랜잭션 데이터(얼굴, 코드, 이력)를 교차 참조합니다. 통계 모델을 적용하여 해당 트랜잭션의 최종 위험 수준을 생성합니다.

사전 요구 사항​

  • Bearer 토큰 — Client Credentials를 통한 OAuth2 인증. 인증을 참조하세요.
  • APIKEY 활성화 — 행동 분석 권한이 있는 V3용으로 구성된 키. 환경을 참조하세요.
  • 기본 키 (subject.code) — 트랜잭션을 수행하는 식별자: 문서 번호, 이메일 또는 전화번호.
사기 위험 수준 정확도 극대화

요청과 함께 메타데이터와 컨텍스트를 전송하는 것을 강력히 권장합니다. 여기에는 등록 데이터(이름, 생년월일, 성별 및 기타 정보), email, phone, clientReference가 포함됩니다. Unico의 라이브니스 솔루션을 사용하면 기기 위험, 위치 및 추가 행동 신호로 분석이 풍부해집니다.

단계별 구현​

네이티브 SDK를 통한 통합 — Android, iOS 또는 Flutter용 Unico SDK를 사용하여 앱 내부에서 캡처가 실행됩니다.

  1. SDK 설치 — 플랫폼에 맞는 Unico SDK 종속성을 추가합니다. Android, iOS 또는 Flutter의 설정 가이드를 참조하세요.
  2. 프로세스 생성 — 적절한 flow 값과 사용자 식별자를 포함하여 Create Process를 호출합니다. 반환된 token을 사용하여 SDK를 초기화합니다.
  3. 캡처 시작 — SDK가 카메라 UI를 렌더링하고 디바이스에서 활동성 감지를 수행하여 캡처된 페이로드를 반환합니다.
  4. 결과 조회 — Get Process를 호출하여 기능 결과를 가져옵니다.
  5. 비즈니스 규칙 적용 — 응답 필드를 평가하여 승인, 거부 또는 에스컬레이션합니다.
Android

앱 내 캡처를 위한 네이티브 Android SDK.

개요 보기
iOS

앱 내 캡처를 위한 네이티브 iOS SDK.

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Flutter

앱 내 캡처를 위한 크로스 플랫폼 Flutter SDK.

개요 보기
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