Защита от дистанционных угроз: минимизация долгосрочных рисков

Банковская сфера переживает масштабные изменения. Хотя физические отделения не исчезли, тенденция к цифровому банкированию неоспорима. Это изменение приносит удобство цифровым клиентам, но также создает новые и постоянно развивающиеся проблемы безопасности. Традиционные меры безопасности, разработанные для личного взаимодействия, все чаще оказываются неадекватными для решения долгосрочных рисков, связанных с удаленным доступом и ростом изощренного мошенничества. В этой статье мы рассмотрим уязвимости, присущие модели цифрового банкинга, и опишем стратегии построения устойчивых систем безопасности, основанных на сильной аутентификации и непрерывном постоянном мониторинге.

Ключевой вывод 1: Ограничение только паролями и одноразовыми кодами (OTP) больше недостаточно для защиты от сложного мошенничества. Многофакторная аутентификация (MFA) необходима, но должна развиваться за пределы традиционных методов.

Ключевой вывод 2: Постоянный мониторинг поведения пользователей и профилей рисков имеет решающее значение для выявления и предотвращения захвата учетных записей и мошеннических транзакций.

Ключевой вывод 3: Построение доверия с цифровыми клиентами требует бесшовного и удобного опыта обеспечения безопасности. Чрезмерно обременительные процессы аутентификации могут привести к отказу клиентов.

Ключевой вывод 4: Проактивная адаптация к новым угрозам, таким как мошеннические схемы на основе искусственного интеллекта, жизненно важна для долгосрочной безопасности и стабильности.

Рост удаленного банкинга и расширение поверхности атак

Пандемия COVID-19 резко ускорила внедрение услуг цифрового банкинга. По данным недавнего отчета McKinsey, более 60% банковских клиентов теперь предпочитают цифровые каналы для своих банковских нужд. Это увеличение удаленного доступа расширило поверхность атак для мошенников. Ушли в прошлое времена, когда для подтверждения личности клиента требовалось физическое присутствие и удостоверение личности, выданное государством. Теперь банкам необходимо полагаться на цифровые сигналы и методы аутентификации для подтверждения личности людей, обращающихся к их услугам из любой точки мира.

Это изменение создало возможности для все более изощренных атак, включая:

• Захват учетной записи (ATO): Мошенники получают несанкционированный доступ к учетным записям клиентов с помощью фишинга, вредоносного ПО или подбора учетных данных.
• Мошенничество с использованием синтетических идентификаторов: Создание совершенно новых идентификаторов, используя комбинацию реальной и вымышленной информации.
• Мошенничество при подаче заявки: Подача мошеннических заявок на получение кредитов, кредитных карт или других финансовых продуктов.
• Мошенничество с использованием дипфейков: Использование дипфейков, сгенерированных искусственным интеллектом, для обхода биометрических систем аутентификации.

За пределами паролей: необходимость сильной аутентификации

Традиционная аутентификация на основе паролей имеет фундаментальные недостатки. Слабые пароли, повторное использование паролей и фишинговые атаки облегчают мошенникам доступ к учетным записям клиентов. Сильная аутентификация выходит за рамки паролей и включает в себя несколько уровней безопасности, что значительно затрудняет успех злоумышленников.

Эффективные стратегии сильной аутентификации включают:

• Многофакторная аутентификация (MFA): Требование к клиентам предоставлять два или более факторов проверки, таких как то, что они знают (пароль), то, что у них есть (OTP) или то, кем они являются (биометрия).
• Биометрическая аутентификация: Использование уникальных биологических характеристик, таких как отпечатки пальцев, распознавание лиц или распознавание голоса, для подтверждения личности.
• Поведенческая биометрия: Анализ моделей поведения пользователей, таких как скорость набора текста, движения мыши и прокрутка, для выявления аномалий, которые могут указывать на мошенническую деятельность.
• Аутентификация на основе рисков (RBA): Адаптация требований аутентификации на основе воспринимаемого риска транзакции или попытки входа.

Сила постоянного мониторинга и обнаружения мошенничества

Даже самые надежные методы аутентификации могут быть обойдены. Именно поэтому постоянный мониторинг имеет важное значение. Постоянно анализируя поведение пользователей и данные о транзакциях, банки могут выявлять подозрительную активность и активно предотвращать мошенничество. Это требует использования передовых систем обнаружения мошенничества на основе машинного обучения и искусственного интеллекта.

Ключевые элементы эффективной программы постоянного мониторинга:

• Мониторинг транзакций: Анализ транзакций в режиме реального времени для выявления аномалий и потенциального мошенничества.
• Поведенческая аналитика: Отслеживание моделей поведения пользователей для выявления отклонений от нормы.
• Снятие отпечатков устройств: Идентификация и отслеживание устройств, используемых для доступа к банковским услугам.
• Анализ IP-адресов: Выявление и блокировка подозрительных IP-адресов и местоположений.
• Скрининг санкций: Проверка клиентов по глобальным санкционным спискам для обеспечения соответствия требованиям.

Построение доверия с цифровыми клиентами

Хотя безопасность имеет первостепенное значение, важно найти баланс между безопасностью и удобством использования. Чрезмерно обременительные процессы аутентификации могут разочаровать цифровых клиентов и привести к отказу от услуг. Банкам необходимо внедрять удобные методы аутентификации, которые будут одновременно безопасными и удобными.

Примеры удобных методов аутентификации включают:

• Пассивная биометрия: Использование фоновых проверок для подтверждения личности без необходимости активного ввода данных пользователем.
• Аутентификация на основе рисков: Запрос дополнительной аутентификации только при высоком уровне риска.
• Аутентификация через мобильное приложение: Использование функций безопасности мобильных устройств, таких как биометрия и аттестация устройств.

Как Didit помогает

Didit предоставляет комплексную платформу управления идентификацией "все в одном", которая позволяет банкам минимизировать долгосрочные риски, связанные с цифровым банкингом. Наша платформа объединяет сильную аутентификацию, постоянный мониторинг и расширенные возможности обнаружения мошенничества в единую унифицированную систему. С Didit вы можете:

• С уверенностью проверять личность клиентов, используя различные методы, включая проверку документов, биометрическую аутентификацию и обнаружение признаков жизни.
• Обнаруживать и предотвращать мошенничество в режиме реального времени с помощью нашего расширенного механизма обнаружения мошенничества.
• Соблюдать правила KYC/AML с помощью наших автоматизированных инструментов скрининга и мониторинга.
• Обеспечить бесшовный и удобный процесс аутентификации для ваших цифровых клиентов.

Готовы начать?

Не ждите, пока ваш банк станет жертвой мошенничества. Защитите свое учреждение и своих клиентов с помощью платформы управления идентификацией "все в одном" от Didit.

Закажите демо, чтобы узнать, как Didit может помочь вам построить более безопасную и устойчивую цифровую банковскую экосистему.

Посмотреть цены

FAQ

Каковы самые большие риски для цифровых банков сегодня?

Самые большие риски включают захват учетных записей, мошенничество с использованием синтетических идентификаторов, мошенничество при подаче заявки и, все чаще, изощренные атаки с использованием дипфейков на основе искусственного интеллекта. Традиционные меры безопасности часто оказываются недостаточными для решения этих угроз, что подчеркивает необходимость надежной сильной аутентификации и постоянного мониторинга.

Как банки могут сбалансировать безопасность и удобство использования?

Внедряя аутентификацию на основе рисков, используя пассивную биометрию и предоставляя удобные варианты аутентификации (например, аутентификацию через мобильное приложение), банки могут повысить безопасность, не жертвуя удобством пользователей. Цель состоит в том, чтобы запрашивать дополнительную проверку только при необходимости.

Какую роль играет искусственный интеллект в предотвращении мошенничества?

Искусственный интеллект и машинное обучение имеют решающее значение для выявления и предотвращения мошенничества. Они могут анализировать огромные объемы данных для выявления закономерностей и аномалий, которые невозможно обнаружить человеку. Однако мошенники также используют ИИ, что требует постоянной адаптации и инвестиций в решения для обеспечения безопасности на основе ИИ.

Каково будущее аутентификации в банковской сфере?

Будущее аутентификации, вероятно, будет включать в себя сочетание многофакторной аутентификации, поведенческой биометрии и децентрализованных решений для управления идентификацией. Переиспользуемые цифровые идентификаторы и методы аутентификации без пароля станут все более распространенными, обеспечивая более безопасный и удобный опыт для цифровых клиентов.