눈에 띄지 않는 인증: 사용 경험을 해치지 않는 보안

오늘날의 디지털 환경에서 강력한 보안과 원활한 사용자 경험의 균형을 맞추는 것은 중요한 과제입니다. 비밀번호, PIN, 심지어 다단계 인증(MFA)과 같은 기존 인증 방법은 마찰을 유발하여 사용자 불만과 이탈로 이어질 수 있습니다. 수동 인증은 매력적인 대안을 제시합니다. 사용자에게 명시적인 조치를 요구하지 않고 백그라운드에서 지속적으로 사용자 신원을 확인합니다. 이 접근 방식은 행동 생체 인식, 장치 지문 인식 및 기타 미묘한 데이터 포인트를 활용하여 강력한 보안 계층을 만듭니다. Didit은 이러한 혁신적인 기술을 통해 차세대 보안 사용자 확인을 가능하게 하고 있습니다.

핵심 내용 1 수동 인증은 사용자 행동 및 장치 특성을 지속적으로 모니터링하여 보안을 강화하고 기존의 마찰을 유발하는 방법에 대한 의존도를 줄입니다.

핵심 내용 2 행동 생체 인식은 사용자가 장치와 상호 작용하는 방식의 고유한 패턴을 분석하여 동적 보안 프로필을 만듭니다.

핵심 내용 3 장치 지문 인식은 하드웨어 및 소프트웨어 속성을 기반으로 장치를 식별하여 사기 방지 및 계정 탈취 감지에 도움이 됩니다.

핵심 내용 4 수동 인증을 기존 방법과 결합하면 신원 확인을 크게 강화하는 계층화된 보안 접근 방식을 제공합니다.

수동 인증이란 무엇인가?

수동 인증은 사용자 입력(예: 비밀번호)이 필요한 활성 인증 방법과 달리 눈에 띄지 않게 백그라운드에서 작동합니다. 일반적인 사용자 행동 중에 수집된 다양한 데이터 포인트를 분석합니다. 그런 다음 이 데이터를 사용하여 각 사용자에 대한 “정상” 행동의 기준선을 구축합니다. 이 기준선에서 벗어나는 모든 편차는 경고 또는 추가 보안 검사를 트리거할 수 있습니다. 핵심 원칙은 무엇을 하느냐만큼 어떻게 하느냐가 동일하게 식별 가능하다는 것입니다. 바로 여기서 행동 생체 인식이 중요한 역할을 합니다.

행동 생체 인식의 과학

행동 생체 인식은 사용자가 장치와 상호 작용하는 방식의 고유한 패턴을 조사합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 타자 역학: 타자 속도, 리듬 및 키에 가해지는 압력을 분석합니다.
• 마우스 움직임: 마우스 속도, 가속도 및 움직임 패턴을 추적합니다.
• 스크롤 동작: 스크롤 속도, 패턴 및 초점 영역을 관찰합니다.
• 터치스크린 상호 작용: 터치 압력, 스와이프 속도 및 제스처를 모니터링합니다.
• 보행 분석: (모바일 장치에서) 사용자가 장치를 잡고 움직이는 방식을 분석합니다.

정교한 알고리즘은 이러한 데이터 포인트를 분석하여 각 사용자에 대한 고유한 행동 프로필을 만듭니다. 예를 들어, 일관되게 특정 리듬으로 분당 70단어를 입력하는 사용자는 느리고 신중하게 입력하는 사람과는 다른 프로필을 갖게 됩니다. 머신 러닝 모델은 시간이 지남에 따라 사용자 행동의 변화에 적응하면서 이러한 프로필을 지속적으로 개선합니다. 최근 Juniper Research의 연구에 따르면 행동 생체 인식은 2028년까지 금융 기관에 연간 60억 달러의 사기 손실을 줄여줄 것으로 예상됩니다.

장치 지문 인식: 기계 식별

행동 생체 인식은 누가 장치를 사용하고 있는지에 초점을 맞추는 반면, 장치 지문 인식은 어떤 장치를 사용하고 있는지에 초점을 맞춥니다. 하드웨어 및 소프트웨어 특성의 조합을 기반으로 고유한 식별자를 만듭니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 운영 체제: 버전 및 빌드 번호.
• 브라우저: 유형, 버전 및 설치된 플러그인.
• 하드웨어: CPU, GPU, 화면 해상도 및 설치된 글꼴.
• IP 주소: 위치 및 ISP.
• 시간대 및 언어 설정

그런 다음 이 “지문”을 사용하여 사용자가 쿠키를 지우거나 다른 브라우저를 사용하더라도 장치를 식별합니다. 장치 지문 인식은 계정 탈취를 감지하고 사기성 거래를 방지하는 데 특히 효과적입니다. 종종 첫 번째 방어선으로 사용되어 의심스러운 장치가 로그인 시도조차 하기 전에 식별합니다. 예를 들어, 사용자가 일반적으로 뉴욕의 Macbook Pro에서 계정에 액세스하고 갑자기 러시아의 Windows PC에서 로그인 시도가 발생하면 장치 지문 인식이 이를 고위험 이벤트로 표시할 수 있습니다.

기존 방법과 수동 인증 결합

수동 인증은 기존 방법을 완전히 대체하기 위한 것이 아닙니다. 대신 보안의 보완 계층으로 가장 잘 사용됩니다. 작동 방식은 다음과 같습니다.

• 지속적인 검증: 수동 인증은 세션 전체에서 사용자 행동을 지속적으로 모니터링하여 지속적인 확신을 제공합니다.
• 위험 기반 인증: 수동 인증이 의심스러운 패턴을 감지하면 MFA와 같은 단계별 인증 챌린지를 트리거할 수 있습니다.
• 마찰 감소: 낮은 위험 거래의 경우 수동 인증을 통해 사용자는 중단 없이 원활하게 진행할 수 있습니다.

이 계층화된 접근 방식은 보안을 극대화하면서 사용자 마찰을 최소화합니다.

Didit은 어떻게 도와드릴까요

Didit은 행동 생체 인식 및 장치 지문 인식을 결합하여 강력하고 사기 방지 신원 확인을 제공하는 포괄적인 수동 인증 솔루션을 제공합니다. 당사의 플랫폼은 다음을 제공합니다.

• 실시간 위험 점수: 행동 및 장치 데이터를 기반으로 사용자 위험을 지속적으로 평가합니다.
• 사용자 정의 가능한 임계값: 추가 보안 검사를 트리거하는 위험 수준을 정의할 수 있습니다.
• 기존 시스템과의 통합: 기존 인증 인프라와 원활하게 통합됩니다.
• 머신 러닝 기반 정확도: 머신 러닝 알고리즘을 통해 감지율을 지속적으로 개선합니다.
• 수동 생체 인식 감지: AI를 사용하여 사용자 상호 작용 없이 실시간 사람이 존재하는지 확인합니다.

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