التحقق من الهوية: أيهما الأقوى، الأسئلة المعرفية أم القياسات الحيوية؟ (AR)

الخلاصة الرئيسية 1تعتمد المصادقة القائمة على المعرفة (KBA) على معلومات يجب أن يعرفها المستخدم، ولكن هذه البيانات أصبحت معرضة للخطر بشكل متزايد، مما يجعلها أقل أمانًا.

الخلاصة الرئيسية 2تستغل المصادقة البيومترية السمات البيولوجية الفريدة، مما يوفر أمانًا أقوى ولكنه يثير اعتبارات تتعلق بالخصوصية.

الخلاصة الرئيسية 3يوفر النهج متعدد الطبقات، الذي يجمع بين KBA والقياسات الحيوية وعوامل أخرى، نظام مصادقة أكثر قوة.

الخلاصة الرئيسية 4تقلل الحلول البيومترية الحديثة، مثل كشف الحيوية السلبي، الاحتكاك وتزيد الأمان إلى أقصى حد.

فهم المصادقة القائمة على المعرفة (KBA)

المصادقة القائمة على المعرفة (KBA) هي طريقة مصادقة تقليدية تتحقق من هوية المستخدم من خلال طرح أسئلة بناءً على معلومات شخصية. غالبًا ما تدور هذه الأسئلة حول البيانات من السجلات العامة أو التاريخ الائتماني، مثل “ما هو اسم حيوانك الأليف الأول؟” أو “في أي مدينة ولدت؟”. على الرغم من أنها تبدو بسيطة، إلا أن فعالية KBA قد تضاءلت بشكل كبير في السنوات الأخيرة. تكمن المشكلة الأساسية في سهولة الوصول إلى هذه المعلومات.

تنتشر خروقات البيانات. إن الحجم الهائل من البيانات الشخصية المخترقة المتاحة على الويب المظلم يجعل من السهل بشكل متزايد على المحتالين تخمين إجابات أسئلة KBA. علاوة على ذلك، يمكن لتكتيكات الهندسة الاجتماعية أن تستخرج هذه المعلومات مباشرة من الأفراد. تعتبر معدلات نجاح المحتالين الذين يستغلون KBA مرتفعة بشكل مثير للقلق. تشير الدراسات إلى أن أكثر من 60٪ من المعاملات الاحتيالية تستخدم تحديات KBA التي تم الرد عليها بنجاح. تحاول أنظمة KBA الحديثة التخفيف من ذلك باستخدام أسئلة أكثر غموضًا أو الاستعانة بمجموعة أوسع من مصادر البيانات، ولكن هذه الجهود غالبًا ما تكون غير كافية.

كيف تعمل KBA من الداخل: تعتمد أنظمة KBA عادةً على قواعد بيانات تم تجميعها من السجلات العامة ومكاتب الائتمان ومجمعي البيانات الآخرين. عندما يحاول المستخدم المصادقة، يختار النظام أسئلة عشوائيًا من هذه القاعدة البيانات. تتم مقارنة إجابات المستخدم بعد ذلك بالبيانات المخزنة. تؤكد الإجابة المطابقة هوية المستخدم (أو، لسوء الحظ، تخمين المحتال الناجح).

صعود المصادقة البيومترية

تعتمد المصادقة البيومترية، على عكس KBA، على السمات البيولوجية الفريدة للتحقق من هوية المستخدم. يمكن أن تشمل هذه السمات بصمات الأصابع وملامح الوجه وأنماط الصوت وحتى الأنماط السلوكية مثل سرعة الكتابة. إن التفرد المتأصل لهذه الخصائص يجعل القياسات الحيوية أكثر أمانًا بكثير من KBA. على عكس كلمات المرور أو المعلومات الشخصية، يصعب (وإن لم يكن من المستحيل) تزوير البيانات البيومترية أو سرقتها.

هناك عدة أنواع من المصادقة البيومترية:

• مسح بصمات الأصابع: طريقة بيومترية راسخة، ولكنها عرضة للتزوير ببصمات أصابع مزيفة.
• التعرف على الوجه: يحلل ملامح الوجه للتحقق من الهوية. تعتبر التطورات في كشف الحيوية (التي تمت مناقشتها أدناه) ضرورية لمنع التزوير بالصور أو مقاطع الفيديو.
• التعرف على الصوت: يحدد المستخدمين بناءً على أنماط صوتهم الفريدة.
• مسح قزحية العين: يحلل الأنماط الفريدة في قزحية العين. يعتبر آمناً للغاية ولكنه يتطلب أجهزة متخصصة.

كيف تعمل القياسات الحيوية من الداخل: تتضمن الأنظمة البيومترية عادةً ثلاث مراحل رئيسية: التسجيل والتخزين والمطابقة. أثناء التسجيل، يتم التقاط البيانات البيومترية للمستخدم وتحويلها إلى قالب رقمي. يتم تخزين هذا القالب بعد ذلك بشكل آمن. عندما يحاول المستخدم المصادقة، يتم التقاط بياناته البيومترية مرة أخرى ومقارنتها بالقالب المخزن. تحدد درجة المطابقة ما إذا كانت المصادقة ناجحة.

KBA مقابل القياسات الحيوية: مقارنة وجهاً لوجه

أهمية كشف الحيوية

يعد كشف الحيوية مكونًا حاسمًا في المصادقة البيومترية الحديثة. تتحقق هذه التقنية من أن البيانات البيومترية المقدمة هي من شخص حي وليس صورة أو مقطع فيديو أو قناعًا مزيفًا. هناك نوعان رئيسيان من كشف الحيوية:

• كشف الحيوية السلبي: يحلل الإشارات الدقيقة في تدفق الفيديو، مثل الحركات الدقيقة وملمس الجلد، لتحديد ما إذا كان الوجه المقدم حقيقيًا. هذه هي الطريقة الأقل تدخلاً وتوفر تجربة مستخدم سلسة.
• كشف الحيوية النشط: يتطلب من المستخدم إجراء إجراءات محددة، مثل الرمش أو الابتسام أو تحريك رأسه، لإثبات أنه شخص حي. هذا أكثر أمانًا ولكنه قد يكون أكثر تعطيلًا لتجربة المستخدم.

بدون كشف حيوية قوي، يمكن تجاوز حتى أكثر أنظمة التعرف على الوجه تطوراً بسهولة.

كيف تساعد Didit

تجمع Didit بين أفضل ما في العالمين من خلال تقديم منصة هوية شاملة تستفيد من كل من KBA والمصادقة البيومترية، بالإضافة إلى أدوات منع الاحتيال الأخرى. نحن نقدم:

• بنية معيارية: اختر طرق المصادقة التي تناسب ملف تعريف المخاطر واحتياجات المستخدمين لديك.
• كشف الحيوية السلبي: تأكد من أن المستخدم شخص حقيقي دون إضافة احتكاك.
• إشارات احتيال قوية: قم بتحليل عنوان IP وبيانات الجهاز والأنماط السلوكية لتحديد النشاط المشبوه.
• تنسيق سير العمل: قم ببناء تدفقات مصادقة مخصصة تتكيف مع مستويات المخاطر المتغيرة.
• KYC قابل لإعادة الاستخدام: اسمح للمستخدمين بالتحقق مرة واحدة وإعادة استخدام هويتهم عبر منصات متعددة.

هل أنت مستعد للبدء؟

لا تترك مصادقتك للصدفة. استكشف منصة التحقق من الهوية Didit وشاهد كيف يمكننا مساعدتك في حماية عملك وعملائك من الاحتيال.

طلب عرض توضيحي | عرض التسعير | استكشف الوثائق