什么是自适应身份验证？
标准身份验证方法（包括多重身份验证 (MFA)）要求用户在尝试登录或访问公司资源时提供特定凭证。然而，自适应身份验证会根据情况调整所需的凭证，在违规风险较高时提高安全性。
当用户始终使用标准凭证（例如用户名和密码）登录时，他们更容易受到网络攻击。身份和访问管理的身份验证工具（如 MFA）通过要求使用其他凭证（例如从智能手机应用程序生成的代码）来增强安全性。尽管更多因素有所帮助，但网络犯罪分子仍然可以获取或破解这些凭证以获取访问权限。自适应身份验证巧妙地改变了要求，使黑客更难访问企业，因为攻击者使用的信号更难绕过。
什么是自适应身份验证？
自适应身份验证通过考虑位置、设备状态和用户行为等因素来验证用户身份和授权级别。它使用这些背景因素来确定每个用户的适当身份验证方法。通过在整个用户会话期间不断评估这些因素，自适应身份验证提供了零信任安全模型并增强了整体安全性。
自适应身份验证如何工作？
当您在组织中实施基于风险的身份验证时，您会为特定用户或群组设置基本登录要求。您可能对某些位置的用户或有权访问敏感信息的角色有更严格的要求。
自适应身份验证会为每个用户创建一个配置文件，包括地理位置、注册设备和角色等详细信息。每次有人尝试进行身份验证时，都会评估该请求并给出风险评分。根据此评分，用户可能需要提供更多凭据，也可能被允许使用更少的凭据。
例如，如果用户尝试从未注册的设备访问应用程序，系统可能会提示他们注册。如果用户从办公室以外的地点登录，他们可能需要回答安全问题。
IT 团队根据不同的风险评分决定对请求的响应。根据具体情况，用户可能会被允许进行身份验证、被禁止访问或被要求进一步证明其身份。
自适应身份验证中的机器学习
机器学习通过分析大量事实来了解与消费者行为相关的模式和异常，在自适应身份验证中发挥着至关重要的作用。
通过利用设备掌握算法，自适应身份验证结构可以不断研究用户交互并调整其身份验证规则。
机器学习可以发现不寻常的行为，包括来自陌生位置的登录尝试或常规使用模式，这也可能意味着潜在的安全威胁。
这些模型还可以实时验证与特定身份验证尝试相关的风险，从而允许组织根据感知到的危险阶段采用适当的身份验证措施。
随着时间的推移，随着机器掌握算法分析更多的事实并获得对正常和非典型消费者行为的优势洞察，它们在主动识别和降低保护风险方面变得越来越有效。
- 用户行为：分析模式
- 设备： 识别特征
- 上下文数据： 环境分析
- 风险评估 ： 评估潜在威胁
- 验证 ： 调整安全措施
为什么自适应身份验证很重要？
身份验证是在授予对资源或服务的访问权限之前验证用户或设备身份的过程。传统的身份验证方法通常依赖于静态凭证，例如密码或安全令牌。
然而，这些方法都有其局限性。密码很容易被遗忘、被盗，或者通过网络钓鱼或暴力攻击等技术泄露。此外，静态凭证无法解释网络威胁和用户行为的演变性质。
自适应身份验证，也称为基于风险的身份验证，是一种主动的身份验证方法，可根据每次身份验证尝试的风险状况进行调整。自适应身份验证不会仅仅依赖静态凭证，而是分析各种因素（例如用户行为、设备信息、位置和上下文）来确定与身份验证请求相关的风险级别。
基于此分析，身份验证系统可以动态调整其安全措施，以确保只有合法用户才能访问系统。
自适应身份验证的关键组件
1、风险评估：
自适应身份验证始于全面的风险评估过程。这涉及分析与身份验证尝试相关的各种因素，包括用户的行为模式、设备特征、位置和交易详情。
通过评估这些因素，系统可以计算出一个风险分数，表明身份验证尝试存在欺诈的可能性。
2、身份验证策略：
根据风险评估阶段生成的风险评分，自适应身份验证系统应用预定义的身份验证策略来确定所需的适当级别的安全措施。
这些政策的范围包括要求高风险交易采用额外的身份验证因素，以及允许低风险活动的无缝访问。
3、多重身份验证 (MFA)：
自适应身份验证通常将多因素身份验证 (MFA) 作为其安全措施的一部分。
MFA 要求用户提供多种形式的验证，例如密码、生物识别、安全令牌或一次性代码，以验证其身份。通过结合多种因素，MFA 可以增强安全性并降低未经授权访问的风险。
4、持续监测：
自适应身份验证不是一次性事件，而是一个持续的过程。它持续监控用户行为和交易模式，以检测任何异常或可疑活动。
通过主动识别潜在威胁，自适应身份验证可以快速做出反应以减轻风险并防止安全漏洞。
自适应身份验证的好处
增强安全性
自适应身份验证在传统身份验证方法之外提供了额外的安全层。通过分析各种风险因素并应用动态安全措施，自适应身份验证可以有效检测和防止未经授权的访问尝试。
改善用户体验
与严格的身份验证方法（频繁重置密码或繁琐的安全措施可能会给用户带来不便）不同，自适应身份验证提供了更加无缝和用户友好的体验。它可以根据风险级别动态调整其安全要求，让合法用户能够轻松访问资源。
降低欺诈风险
通过利用先进的风险评估技术和多因素身份验证，自适应身份验证可帮助组织降低欺诈和身份盗窃的风险。它可以实时检测欺诈活动并采取主动措施，防止财务损失和声誉受损。
合规与监管协调
许多行业都受到有关数据安全和隐私的严格监管要求。自适应身份验证通过实施强大的身份验证措施并维护身份验证活动的审计跟踪，帮助组织遵守这些法规。
自适应身份验证的实施策略
1、收集相关数据
为了有效实施自适应身份验证，企业需要收集和分析与消费者行为、设备信息和交易模式相关的相关统计因素。这些信息是进行风险评估和决策方法的基础。
2、建立机器学习模型
机器学习算法在自适应身份验证中发挥着至关重要的作用，它通过分析大型数据集和识别指示欺诈行为的模式来发挥作用。
组织可以训练系统了解时尚，以发现异常、预测风险等级并自动化身份验证选择。
3、与身份和访问管理 (IAM) 系统集成
自适应身份验证必须与现有身份和访问控制结构无缝集成，以确保统一的安全基础架构。这种集成使企业能够在所有应用程序和资源中一致地实施身份验证策略。
4、平衡安全性和用户体验
虽然安全至关重要，但公司在实施自适应身份验证时也必须优先考虑消费者的享受。在安全功能和用户便利性之间取得适当的平衡对于鼓励采用和最大限度地减少身份验证过程中的摩擦至关重要。
结论
自适应身份验证代表了网络安全领域的一大进步，提供了一种动态且智能的方法来验证用户身份。通过分析各种危险因素并应用自适应安全功能，企业可以提高安全性、减少欺诈威胁并改善用户体验。
随着网络威胁不断演变，自适应身份验证将在保护数字资产和维护虚拟生态系统信任方面发挥越来越重要的作用。采用自适应身份验证不仅是安全关键，也是对虚拟身份管理未来的战略投资。