행위자 신뢰 영수증
예시- 행위자
- 인간
- 실제 사람 여부
- 검증됨
- 신원
- 개인정보를 공개하지 않고 검증됨
- 현재 참여 여부
- 지속적
- 인간의 통제
- 높은 신뢰도
- AI 관여 여부
- 낮음
- 세션 연속성
- 높은 신뢰도
요약하면
영상 통화에서 Proof of Actor는 영상이나 음성 스트림이 합성됐을 가능성과 관계없이, 참가자가 예정된 사람이며 통화 내내 참여하고 통제하고 있음을 확인하도록 설계되었습니다. 이를 통해 원격 회의, 면접, 승인 절차가 겉모습이 아닌 증거에 기반할 수 있습니다.
핵심 질문
이 통화에 참여한 사람이 예정된 참여자인가요? 지금 실제로 참여해 통화를 통제하고 있나요?
맥락
가짜를 탐지하는 것에서 행위자를 확인하는 것으로
딥페이크 탐지 도구는 오디오나 영상이 조작된 것으로 보이는지 판단합니다. 이는 모델이 새로 나올 때마다 대응해야 하는 경쟁이며, 조작이 탐지되지 않더라도 통화 상대가 누구인지는 알 수 없습니다.
영상 통화에서 타인을 사칭하는 행위는 결제 사기, 채용 사기, 헬프데스크를 대상으로 한 사회공학적 공격에 이용됩니다. 각 사례에서 내려지는 결정, 즉 결제 승인, 채용, 인증 정보 재설정은 화면의 영상이 아니라 참가자의 신원, 실제 참여 여부, 권한에 달려 있습니다.
Proof of Actor는 미디어가 아닌 참여자에게 행위자 증거를 연결하도록 설계되었습니다. 여기에는 비공개로 확인된 신원, 현재 참여 여부와 동일 행위자의 지속성, 요청받은 행위에 대한 권한 여부가 포함됩니다.
영상 사칭으로 피해가 발생하는 경우
- 임원을 사칭해 결제를 승인받기
- 원격 면접의 부정 지원자
- 인증 정보 재설정을 노린 헬프데스크 대상 사회공학 공격
- 원격 신원 확인 및 온보딩
Proof of Actor가 확인하도록 설계된 내용
이 상황에 필요한 신뢰 계층
각 맥락에서 필요한 신뢰 체계의 요소는 다릅니다. 여기서 중요한 계층은 다음과 같습니다.
신원
참여자가 예상된 사람입니다.
현재 참여 여부
해당 주체는 지금 이 통화에 참여하고 있습니다.
행위자 연속성
처음부터 끝까지 동일한 사람이 참여합니다.
의도
중요한 결과를 수반하는 요청은 이들의 명시적인 승인을 받습니다.
정책
결제 승인 호출에 적용되는 일반적인 정책
Proof of Actor는 근거를 제공합니다. 귀 조직은 정책을 정하고 공개합니다.
// Proposed API - illustrative only
policy.require({
actor: "human",
identity: "verified_private",
presence: "continuous",
intent: "explicit_for_payment_requests"
});자주 묻는 질문
자주 묻는 질문
영상 통화에서 상대방이 실제 사람인지 어떻게 확인하나요?
영상만으로 판단하는 대신, 참여자가 예정된 당사자이며 개인정보를 보호하는 방식으로 신원이 확인되었고 통화 중 계속 참여하며 중요한 요청을 명시적으로 승인했다는 근거를 확인합니다.
Proof of Actor는 딥페이크 탐지 도구인가요?
아니요. 딥페이크 탐지는 여러 신호 중 하나가 될 수 있습니다. Proof of Actor는 다른 질문을 던집니다. 미디어가 어떻게 제작되었든, 이 상호작용에 실제로 책임을 지는 사람은 누구인가요?
딥페이크를 이용한 화상 회의 사기를 방지할 수 있나요?
어떤 시스템도 사기 예방을 보장해서는 안 됩니다. Proof of Actor는 통화 중 중대한 결정을 내리기 전에 신원, 현존 및 의도에 관한 증거를 요구하도록 설계되었습니다. 이를 통해 이러한 사기가 악용하는 외양에 대한 의존을 없앱니다.
어떤 상호작용을 신뢰하기 어렵나요?
설계 파트너는 어떤 증거가 있으면 결정을 바꿀 수 있을지 정의하는 데 참여합니다. 어떤 증거가 필요한지 알려주세요.