远程银行：应对长期风险

银行业格局正在发生深刻变革。 虽然实体分支机构并未消失，但数字化银行业务的趋势是不可否认的。 这种转变为数字客户带来便利，但也带来了新的、不断演变的安全挑战。 专为面对面互动设计的传统安全措施，越来越不足以应对与远程访问和日益复杂的欺诈相关的长期风险。 本文探讨了以数字化驱动的银行模式中固有的漏洞，并概述了构建基于强身份验证和持续持续监控的弹性安全框架的策略。

关键要点 1：仅依赖密码和一次性密码 (OTP) 已不足以保护免受复杂的欺诈攻击。 多因素身份验证 (MFA) 至关重要，但必须超越传统方法。

关键要点 2：持续监控用户行为和风险状况对于检测和防止账户接管和欺诈交易至关重要。

关键要点 3：与数字客户建立信任需要无缝、无摩擦的安全体验。 过度繁琐的身份验证流程可能导致客户流失。

关键要点 4：主动适应新兴威胁，例如人工智能驱动的欺诈计划，对于长期安全和稳定至关重要。

远程银行兴起与攻击面扩大

COVID-19 大流行加速了数字银行服务的采用。 根据麦肯锡最近的一份报告，超过 60% 的银行客户现在更喜欢使用数字渠道来满足他们的银行需求。 这种远程访问的增加扩大了欺诈者的攻击面。 过去，验证客户身份需要实体存在和政府颁发的身份证件。 现在，银行必须依赖数字信号和身份验证方法来确认从世界各地访问其服务的个人的身份。

这种转变为日益复杂的攻击创造了机会，包括：

• 账户接管 (ATO)： 欺诈者通过网络钓鱼、恶意软件或凭据填充等方式获取对客户账户的未经授权访问。
• 合成身份欺诈： 使用真实和虚假信息的组合创建全新的身份。
• 申请欺诈： 提交贷款、信用卡或其他金融产品的欺诈申请。
• 基于深度伪造的欺诈： 利用人工智能生成的深度伪造来绕过生物识别身份验证系统。

超越密码：强身份验证的必要性

传统的基于密码的身份验证存在根本缺陷。 弱密码、密码重用和网络钓鱼攻击使欺诈者很容易访问客户账户。 强身份验证超越了密码，采用了多层安全措施，使攻击者更难成功。

有效的强身份验证策略包括：

• 多因素身份验证 (MFA)： 要求客户提供两个或多个验证因素，例如他们知道的内容 (密码)、他们拥有的内容 (OTP) 或他们是谁 (生物识别)。
• 生物识别身份验证： 利用独特的生物特征，例如指纹、面部识别或语音识别来验证身份。
• 行为生物识别： 分析用户行为模式，例如打字速度、鼠标移动和滚动习惯，以检测可能表明欺诈活动的异常情况。
• 基于风险的身份验证 (RBA)： 根据交易或登录尝试的感知风险调整身份验证要求。

持续监控和欺诈检测的力量

即使是最强大的身份验证方法也可能被绕过。 这就是为什么持续监控至关重要的原因。 通过持续分析用户行为和交易数据，银行可以识别可疑活动并主动防止欺诈。 这需要利用由机器学习和人工智能驱动的先进欺诈检测系统。

有效的持续监控计划的关键要素：

• 交易监控： 实时分析交易以识别异常和潜在欺诈情况。
• 行为分析： 跟踪用户行为模式以检测与常态的偏差。
• 设备指纹识别： 识别和跟踪用于访问银行服务的设备。
• IP 地址分析： 识别和阻止可疑 IP 地址和位置。
• 制裁筛选： 将客户与全球制裁名单进行筛选，以确保合规性。

与数字客户建立信任

虽然安全至关重要，但必须在安全性和易用性之间取得平衡。 过度繁琐的身份验证流程可能会让数字客户感到沮丧并导致放弃。 银行需要采用既安全又方便的无摩擦身份验证方法。

无摩擦身份验证方法的示例包括：

• 被动生物识别： 使用背景调查来验证身份，而无需任何主动用户输入。
• 基于风险的身份验证： 仅在风险级别高时才提示进行其他身份验证。
• 移动应用程序身份验证： 利用移动设备的安全性功能，例如生物识别和设备证明。

Didit 如何提供帮助

Didit 提供全面的统一身份平台，使银行能够缓解与数字银行相关的长期风险。 我们的平台将强身份验证、持续监控和先进的欺诈检测功能集成到一个统一的系统中。 通过 Didit，您可以：

• 使用各种方法（包括身份验证、生物识别身份验证和存活检测）自信地验证客户身份。
• 使用我们先进的欺诈检测引擎实时检测和防止欺诈。
• 使用我们的自动化筛选和监控工具遵守 KYC/AML 法规。
• 为您的数字客户提供无缝且无摩擦的身份验证体验。

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常见问题解答

当今数字银行面临的最大风险是什么？

最大的风险包括账户接管、合成身份欺诈、申请欺诈，以及日益复杂的利用人工智能驱动的深度伪造攻击。 传统安全措施通常不足以应对这些威胁，强调需要强大的强身份验证和持续监控。

银行如何平衡安全性和用户体验？

通过实施基于风险的身份验证、利用被动生物识别，并提供无摩擦身份验证选项（例如移动应用程序身份验证），银行可以在不牺牲用户体验的情况下增强安全性。 目的是仅在必要时才提示进行其他验证。

人工智能在欺诈预防中发挥什么作用？

人工智能和机器学习对于检测和防止欺诈至关重要。 它们可以分析大量数据以识别人类无法检测到的模式和异常情况。 然而，欺诈者也在使用人工智能——这需要持续适应和投资于人工智能驱动的安全解决方案。

银行身份验证的未来是什么？

身份验证的未来可能涉及多因素身份验证、行为生物识别和去中心化身份解决方案的组合。 可重用的数字身份和无密码身份验证方法将变得越来越普遍，为数字客户提供更安全、更便捷的体验。