Аутентификация на основе рисков (RBA) — это многогранный и динамичный подход к аутентификации пользователей, который значительно расширяет традиционный механизм статического имени пользователя и пароля, обеспечивая большую безопасность и удобство работы с пользователем. Он предназначен для защиты конфиденциальной информации и ресурсов путем адаптации процесса аутентификации к уровню риска при каждой отдельной попытке доступа. В контексте аутентификации пользователей цель RBA состоит в том, чтобы сбалансировать удобство и безопасность, сводя к минимуму трудности для конечных пользователей и обеспечивая при этом применение адекватных мер безопасности, когда это необходимо.
RBA работает, оценивая различные аспекты действий пользователя, модели поведения и контекстные данные во время процесса аутентификации. Система постоянно оценивает уровень риска, связанного с каждой попыткой доступа, и соответствующим образом корректирует требования аутентификации. Некоторые из критериев, рассматриваемых алгоритмами RBA, могут включать:
- Устройство и браузер пользователя
- Данные геолокации и IP-адрес
- Исторические модели поведения пользователя (например, время и частота входа в систему)
- Тип запрошенного ресурса или действия (например, транзакции на большую сумму)
- Наличие аномалий и подозрительной активности
Когда оценка риска ниже заранее определенного порога, пользователю разрешается продолжить свою деятельность без каких-либо перерывов или дополнительных шагов аутентификации. Однако если оценка риска превышает пороговое значение, система может потребовать от пользователя выполнить дополнительные этапы аутентификации, также известные как поэтапная аутентификация. Это может включать в себя:
- Отвечаем на контрольные вопросы
- Использование биометрической аутентификации (например, отпечатка пальца или распознавания лица)
- Предоставление одноразового пароля (OTP), отправленного на зарегистрированное мобильное устройство или электронную почту.
- Использование аппаратного или программного токена
Системы аутентификации на основе рисков обычно полагаются на расширенную аналитику, статистическое моделирование и методы машинного обучения для динамической оценки и классификации рисков, связанных с каждой попыткой. Благодаря постоянному мониторингу и обработке огромных объемов данных эти системы могут быстро адаптироваться к изменениям в поведении пользователей, обнаруживать возникающие угрозы и совершенствовать процессы принятия решений, чтобы со временем улучшить общее состояние безопасности.
По данным исследовательской компании Gartner, к 2022 году примерно 70% предприятий будут использовать в своих организациях аутентификацию на основе рисков для оптимизации взаимодействия с пользователем и защиты от кражи личных данных, по сравнению с 30% в 2017 году. Более того, недавнее исследование, проведенное Mordor По оценкам разведки, глобальный рынок аутентификации на основе рисков в период с 2020 по 2025 год будет расти в размере 21,50% из-за растущей потребности в передовых мерах безопасности.
Одним из практических примеров реализации аутентификации на основе рисков в современном приложении является no-code платформа AppMaster для разработки приложений. AppMaster предоставляет своим пользователям возможность создавать высокозащищенные и масштабируемые серверные, веб- и мобильные приложения с помощью визуально настраиваемых моделей данных, бизнес-логики, REST API и конечных точек WSS. Расширенные возможности AppMaster позволяют предприятиям легко интегрировать RBA в свои приложения в качестве дополнительного уровня безопасности, гарантируя защиту ресурсов и конфиденциальной информации без ущерба для удобства использования и удобства для конечных пользователей.
Интеграция методологий аутентификации на основе рисков в приложения, созданные с помощью AppMaster, становится более эффективной благодаря способности платформы генерировать исходный код, компилировать, запускать тесты и упаковывать приложения в контейнеры Docker для упрощения развертывания. Это обеспечивает клиентам более высокий уровень контроля над мерами безопасности приложений и помогает им быстрее адаптироваться к возникающим угрозам.
Используя возможности no-code платформы AppMaster, компании могут создавать сложные приложения с поддержкой RBA, которые активно адаптируются к изменениям в поведении пользователей и рискам, защищают конфиденциальную информацию и повышают удобство работы пользователей, не полагаясь на традиционные меры статической аутентификации. Это гарантирует, что их приложения принесут максимальную пользу пользователям, сохраняя при этом высокий уровень безопасности и соответствие отраслевым стандартам и правилам.
