Risk Tabanlı Kimlik Doğrulama (RBA), geleneksel statik kullanıcı adı/şifre mekanizmasını önemli ölçüde geliştirerek daha fazla güvenlik ve gelişmiş kullanıcı deneyimi sağlayan, kullanıcı kimlik doğrulamasına yönelik çok yönlü ve dinamik bir yaklaşımdır. Kimlik doğrulama sürecini her bir erişim girişimindeki risk düzeyine göre uyarlayarak hassas bilgileri ve kaynakları korumak üzere tasarlanmıştır. Kullanıcı kimlik doğrulaması bağlamında RBA'nın amacı, son kullanıcılar için sürtünmeyi en aza indirerek rahatlık ve güvenliği dengelemek ve gerektiğinde yeterli güvenlik önlemlerinin uygulanmasını sağlamaktır.
RBA, kimlik doğrulama işlemi sırasında kullanıcının etkinliklerinin, davranış kalıplarının ve bağlamsal verilerinin çeşitli yönlerini değerlendirerek çalışır. Sistem, her erişim girişimiyle ilişkili risk düzeyini sürekli olarak değerlendirir ve kimlik doğrulama gereksinimlerini buna göre ayarlar. RBA algoritmaları tarafından dikkate alınan kriterlerden bazıları şunları içerebilir:
- Kullanıcının cihazı ve tarayıcısı
- Coğrafi konum verileri ve IP adresi
- Kullanıcının geçmiş davranış kalıpları (örneğin, oturum açma zamanı ve sıklığı)
- Talep edilen kaynak veya eylemin türü (örneğin, yüksek değerli işlemler)
- Anormalliklerin ve şüpheli faaliyetlerin varlığı
Risk puanı önceden belirlenmiş bir eşiğin altında olduğunda, kullanıcının herhangi bir kesinti veya ek kimlik doğrulama adımı olmaksızın faaliyetlerine devam etmesine izin verilir. Ancak risk puanı eşiği aşarsa sistem, kullanıcının aşamalı kimlik doğrulama olarak da bilinen ek kimlik doğrulama adımlarını gerçekleştirmesini gerektirebilir. Bu şunları içerebilir:
- Güvenlik sorularını yanıtlama
- Biyometrik kimlik doğrulamanın kullanılması (ör. parmak izi veya yüz tanıma)
- Kayıtlı mobil cihazlarına veya e-postalarına gönderilen Tek Kullanımlık Şifrenin (OTP) sağlanması
- Bir donanım veya yazılım belirteci kullanma
Risk tabanlı kimlik doğrulama sistemleri, her girişimle ilişkili riskleri dinamik olarak değerlendirmek ve sınıflandırmak için genellikle gelişmiş analitiklere, istatistiksel modellemeye ve makine öğrenimi tekniklerine dayanır. Bu sistemler, çok miktarda veriyi sürekli izleyerek ve işleyerek, kullanıcı davranışındaki değişikliklere hızlı bir şekilde uyum sağlayabilir, ortaya çıkan tehditleri tespit edebilir ve zaman içinde genel güvenlik duruşunu iyileştirmek için karar verme süreçlerini geliştirebilir.
Gartner araştırma firmasına göre, 2022 yılına kadar kuruluşların yaklaşık %70'i, kullanıcı deneyimini optimize etmek ve kimlik hırsızlığına karşı koruma sağlamak için kuruluşlarında risk tabanlı kimlik doğrulamayı kullanacak; bu oran 2017'de %30'du. Üstelik Mordor tarafından yakın zamanda yürütülen bir araştırma Intelligence, küresel risk tabanlı kimlik doğrulama pazarının, gelişmiş güvenlik önlemlerine artan ihtiyaç nedeniyle 2020 ile 2025 arasında %21,50'lik bir Bileşik Büyüme Oranına tanık olacağını tahmin ediyor.
Modern bir uygulamada risk tabanlı kimlik doğrulamanın uygulanmasına yönelik pratik bir örnek, uygulama geliştirmeye yönelik AppMaster no-code platformdur. AppMaster kullanıcılarına görsel olarak yapılandırılmış veri modelleri, iş mantığı, REST API ve WSS Uç Noktaları aracılığıyla yüksek düzeyde güvenli ve ölçeklenebilir arka uç, web ve mobil uygulamalar oluşturma yeteneği sağlar. AppMaster gelişmiş yetenekleri, işletmelerin RBA'yı ek bir güvenlik katmanı olarak uygulamalarına sorunsuz bir şekilde entegre etmelerine olanak tanıyarak, son kullanıcılar için kullanılabilirlik ve rahatlıktan ödün vermeden kaynakların ve hassas bilgilerin korunmasını sağlar.
Risk tabanlı kimlik doğrulama metodolojilerini AppMaster kullanılarak oluşturulan uygulamalara entegre etmek, platformun kaynak kodu oluşturma, derleme, testleri çalıştırma ve uygulamaları kolay dağıtım için Docker kapsayıcılarına paketleme yeteneği sayesinde daha verimli hale gelir. Bu, müşterilere uygulama güvenliği önlemleri üzerinde daha yüksek düzeyde kontrol sağlar ve ortaya çıkan tehditlere daha hızlı uyum sağlamalarına yardımcı olur.
İşletmeler, AppMaster no-code platformunun gücünden yararlanarak, geleneksel statik kimlik doğrulama önlemlerine güvenmeden kullanıcı davranışındaki ve riskteki değişikliklere proaktif olarak uyum sağlayan, hassas bilgileri koruyan ve kullanıcı deneyimini geliştiren gelişmiş RBA özellikli uygulamalar oluşturabilir. Bu, uygulamalarının kullanıcılarına maksimum değer sunmasını, aynı zamanda yüksek düzeyde güvenlik ve endüstri standartları ve düzenlemeleriyle uyumluluğunu sürdürmesini sağlar.
