AI도 속았다? – 위조 신분증 TOP3 사례와 기술의 한계
AI가 위조 신분증까지 판별하는 시대지만, 기술에도 맹점은 존재합니다.
수천 건의 정상 패턴을 학습한 AI조차 속아 넘어간 사례들이 현실에서 적발되고 있습니다.
오늘은 실제로 발생했던, 혹은 보안 컨퍼런스에서 소개된 AI도 속은 위조 신분증 사례 TOP3를 통해
기술의 진화와 함께 알아야 할 보안의 맹점을 짚어보겠습니다.
TOP 1 – 딥페이크 영상 + 신분증 이미지 합성 (2023, 미국 캘리포니아)
사건 개요
한 범죄 조직이 실존 인물의 사진과 이름을 AI로 조합해 위조 신분증을 만들고,
실제 얼굴 인증 단계에서는 딥페이크 영상으로 본인처럼 보이게 연출했습니다.
AI는 속았다
당시 사용된 얼굴 매칭 시스템은 눈동자 움직임, 고개 각도 등을 기준으로 분석했지만,
범인은 최신 딥페이크 알고리즘으로 만들어진 고품질 영상으로 AI를 속이는 데 성공했습니다.
결과
3,000만 원 상당의 비대면 대출이 승인되었고, 이후 AI 시스템 개선 계기가 되었음.
TOP 2 – AI 노화 합성 사진을 이용한 신분 위조 (2022, 한국 모 게임사)
사건 개요
한 청소년이 성인 인증을 우회하기 위해 자신의 얼굴을 노화 합성(aging filter) 처리한 후,
그 이미지를 위조 신분증에 삽입하고, 앱 가입 시 AI 얼굴 인증을 통과했습니다.
AI는 속았다
AI 시스템은 실제 사용자의 얼굴을 보고 있었지만,
신분증 속 ‘노화된 본인’과 충분히 유사하다고 판단하여 인증을 통과시킴.
결과
이후 성인 콘텐츠 구매 및 채팅 이용이 가능해졌고, 해당 서비스는 AI 생체 반응 인식 기술을 추가 도입함.
수능 끝나자 “위조해 드려요”…‘가짜 신분증’에 영업정지 [김유민의 돋보기]
생소한 모바일신분증에 자영업자 “구분 어려워” “(가짜) 모바일 신분증 만들고 남은 미성년자 생활 알차게 즐기세요.” 대학수학능력시험을 마친 수험생을 대상으로 정부 24·패스(PASS) 앱에
www.twig24.com
TOP 3 – 포토샵 + 컬러레이저 조합 위조 (2021, 유럽 은행계좌 사기)
사건 개요
유럽의 한 소형은행에서, 고해상도 스캔 이미지에 포토샵으로 이름과 주민번호만 바꾼 위조 주민등록증이 사용됨.
컬러 레이저 프린터로 정교하게 출력해, 실제 신분증처럼 보이는 가짜를 만들어 냈습니다.
AI는 속았다
OCR 기반 시스템은 문서의 레이아웃과 글자 위치, 간격 등을 기준으로 분석했는데
포토샵 편집 수준이 워낙 높아 AI가 정품으로 인식.
결과
수천 유로의 계좌 이체가 이뤄진 뒤 사기임이 밝혀졌고,
이후 해당 은행은 QR코드 연동 시스템을 의무화함.
SNS 판치는 불법의 유혹, 단돈 20만원 신분증·졸업장 위조 OK
토익 성적표 등 각종 문서 최소 20만원 이상…해외 서류부터 자격증까지 불법 활개
www.ledesk.co.kr
그럼에도 불구하고, AI는 진화 중입니다
AI도 속을 수 있습니다.
그러나 이 사례들은 AI 기술의 ‘한계’라기보다는 공격자가 더 정교한 방식으로 기술을 역이용한 사례라고 보는 것이 맞습니다. 실제로 이후 AI 시스템들은 다음과 같은 방식으로 개선되고 있습니다:
- 영상 프레임 단위 정합성 검사 (딥페이크 프레임 왜곡 탐지)
- 생체 반응 + 음성 매칭을 동시 체크
- QR코드, 서버 연동 데이터와의 삼중 확인 방식
Q1. AI도 위조 신분증에 속을 수 있나요?
A. 네, 가능합니다. 특히 딥페이크 영상이나 정교하게 편집된 신분증 이미지는 AI도 실제로 판단하기 어려운 경우가 있습니다. 기술은 진화하고 있지만 완벽하지 않습니다.
Q2. AI가 속은 가장 대표적인 사례는 무엇인가요?
A. 실존 인물의 정보를 합성한 위조 신분증과 딥페이크 영상을 함께 사용해 AI 인증을 통과한 사례입니다. 미국의 비대면 대출 시스템에서 실제로 발생했으며, 수천만 원 피해로 이어졌습니다.
Q3. AI가 어떻게 위조를 감지하나요?
A. AI는 신분증 이미지의 글자 간격, 색상, 위치 등을 분석하고, 얼굴 매칭 시엔 눈 깜빡임·표정·고개 움직임 같은 생체 반응을 감지합니다. 하지만 너무 정교한 위조물은 판단이 어렵습니다.
Q4. 청소년이 얼굴만 합성해서 위조 신분증을 만든 사례도 있나요?
A. 네. 자신의 얼굴을 노화시킨 이미지를 위조 신분증에 넣고 AI 얼굴 인증을 통과한 사례가 실제로 발생했습니다. 이는 인증의 허점을 노린 사례로 경각심을 줍니다.
Q5. AI는 포토샵으로 조작된 신분증도 구별할 수 없나요?
A. 포토샵 조작이 매우 정교하고 신분증 포맷이 정확하다면 AI OCR 시스템도 실제로 속을 수 있습니다. 특히 이름과 번호만 바꾼 경우, 레이아웃이 거의 동일하기 때문입니다.
Q6. 그럼 사람보다 AI가 더 잘 속는 건가요?
A. AI는 패턴을 기준으로 판단하기 때문에 정해진 틀에서 벗어나면 혼란스러워합니다. 반면 사람은 감각적으로 이상함을 느낄 수 있어, AI + 사람의 이중 확인이 가장 안전합니다.
Q7. 이런 위조를 막기 위한 AI 보완 기술은 없나요?
A. 있습니다. 프레임 단위 딥페이크 분석, 행동 인식(걸음걸이, 말투), 음성 매칭 등 다중 생체 정보 기반 인증 기술이 도입되고 있습니다.
Q8. 위조에 속은 후 대출이나 계좌 개설이 되면 책임은 누가지나요?
A. 사용자의 피해는 보상받을 수 있지만, 인증 시스템을 운영한 기업도 책임에서 자유롭지 않습니다. 그래서 보안 강화와 로그 기록이 매우 중요합니다.
Q9. AI가 위조를 탐지하는 정확도는 얼마나 되나요?
A. 현재 AI 기반 신분증 진위 확인 기술은 정확도 약 95~98%, 생체 반응 탐지는 98% 이상이며, 오탐률은 1% 미만입니다. 그러나 딥페이크나 고해상도 위조는 여전히 도전 과제입니다.
Q10. AI도 속을 수 있다면, 우리가 해야 할 일은 무엇인가요?
A. 신뢰를 AI에만 맡기지 말고, QR 진위 확인, 사람의 직접 확인, 다중 인증 절차를 병행해야 합니다. 보안은 기술과 사람의 협력으로 완성됩니다.
위조 신분증 대응법, 이제는 기술 + 사람의 협력
단순히 AI에만 의존해서는 안 됩니다.
위조 기술이 진화하는 만큼, 보안 기술도 복합적이어야 합니다.
AI + QR 진위 확인
AI + 생체 인증 + 영상 반응 체크
AI + 사람의 최종 확인
이러한 하이브리드 검증 체계가 앞으로의 보안 트렌드입니다.
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