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페이크디텍션은 딥러닝(컴퓨터가 스스로 외부 데이터를 조합 분석해 학습하는 기술) 기술을 통해 실제 신분증과 사본의 사진을 다양한 주파수 대역으로 변환한다. 페이크디텍션은 각 주파수 대역의 특징을 모두 학습한 AI 모델을 탑재해 신분증 진위 판별의 정확도가 높다. AI학습에 활용된 신분증 원본과 사본 데이터는 40만장 이상이며 100종 이상의 스마트폰과 태블릿 등 모바일 기기, 20종 이상의 다양한 모니터와 해상도, 출력방식이 다양한 프린터와 용지 등 다양한 환경으로부터 확보했다.
AI 모델은 신분증 위변조 탐지율에 영향을 미치는 신분증과 카메라 사이의 거리와 사진 밝기를 정하는 광감도(ISO) 등의 환경 정보(Metadata)도 학습했다. 이는 신분 인증을 위해 촬영된 사진과 당시 촬영 대기 화면(Preview)을 캡처한 사진의 분석을 통해 추출한 환경적 요소이다.
이밖에도 페이크디텍션은 실물 신분증을 촬영하는 정상적인 촬영 거리나 밝기와 달리 화면 속 크게 확대한 신분증 사진을 먼 거리에서 촬영하거나 어두운 환경에서 촬영하는 등 비정상적인 상황을 판별해낼 수 있다.
포지큐브는 이미지 색상과 공간에 대한 연산 분리를 통해 신분증 위변조 탐지 연산량을 효율적으로 감소시킴으로써 페이크디텍션 기능을 GPU(그래픽처리를 위한 고성능의 처리장치) 머신 뿐만 아니라 CPU(중앙처리장치) 머신에서도 빠른 속도로 판별할 수 있게 설계했다. 즉 페이크디텍션은 추가 제반 하드웨어 도입 비용을 낮추어 적용 가능하다.
포지큐브는 페이크디텍션을 주요 금융기관을 중심으로 빠르게 연내 도입을 추진하고 있다.
