动态风险认证深度解析（一） (ZH)

要点 1: 动态风险认证 (RBA) 不是单一技术，而是一种分层方法，可实时智能评估风险，并据此调整安全措施。

要点 2: 有效的 RBA 可以在强大的欺诈预防和无缝的用户体验之间取得平衡，避免对合法用户造成不必要的阻碍。

要点 3: 现代 RBA 利用机器学习来不断改进风险模型并提高准确性，从而在不断变化的欺诈策略中保持领先地位。

要点 4: 成功实施需要全面了解风险信号，将设备数据、行为生物识别和上下文信息相结合。

了解基于风险的身份验证

在当今的数字环境中，传统的身份验证方法（如密码和静态一次性代码）越来越不足以对抗复杂的欺诈行为。欺诈者擅长通过网络钓鱼、凭据填充和帐户接管攻击来绕过这些障碍。这就是基于风险的身份验证 (RBA) 发挥作用的地方。RBA，也称为自适应身份验证或动态身份验证，是一种安全方法，用于评估与登录尝试或交易相关的风险，并相应地调整身份验证要求。RBA 并非采用一刀切的方法，而是认识到并非所有用户和交易都构成相同级别的风险。

动态身份验证的工作原理：技术分解

动态 RBA 的核心在于它能够实时分析大量数据点。这些数据点通常称为风险信号，可以分为几个关键领域：

• 设备指纹识别： 分析用户设备的特征（操作系统、浏览器、插件、已安装的字体等）以创建唯一的“指纹”。此指纹的重大更改可能表明存在潜在威胁。
• 地理位置： 将用户的当前位置与其历史登录位置进行比较。从意外国家或地区登录是一个高风险信号。
• 行为生物识别： 监控用户行为模式，例如打字速度、鼠标移动和滚动模式。与已建立基线的偏差可能表明存在欺诈行为者。
• 交易历史： 根据用户的典型行为评估交易金额、收件人和频率。大额、异常交易会触发更高的风险评分。
• 一天中的时间/一周中的某天： 在用户典型活动时间之外的登录尝试可能会引起怀疑。
• IP 地址信誉： 根据已知的恶意行为者和代理服务器黑名单检查 IP 地址。

这些信号被输入到风险引擎中，该引擎为每次登录尝试或交易分配一个风险评分。然后，此分数用于确定适当的身份验证挑战。低风险场景可能不需要额外的验证，而高风险场景可能会触发多因素身份验证 (MFA)、基于知识的身份验证 (KBA) 甚至人工审核。

平衡安全性和用户体验

动态 RBA 的最大挑战之一是在安全性和用户体验之间找到合适的平衡点。过多的阻碍会导致用户沮丧和放弃，而过少的安全性会使系统容易受到欺诈。关键是实施一个动态系统，该系统可以适应用户的行为，并且仅在必要时才对其提出质疑。机器学习在这里起着至关重要的作用。通过不断从过去的数据中学习，RBA 系统可以改进其风险模型并减少误报 - 不必要地质疑合法用户。例如，始终从同一设备和位置登录的用户可能会被授予无缝访问权限，而新设备或位置将触发 MFA 质询。数据显示，实施不当的 RBA 会使购物车放弃率提高多达 20%。

动态身份验证中的高级技术

现代 RBA 系统正在超越简单的基于规则的评估，而是采用更高级的技术：

• 设备信任评分： 根据每个设备的历史记录和安全状况为其分配信任评分。
• 行为分析： 利用机器学习来识别可能表明欺诈的细微行为异常。
• 图数据库： 连接用户、设备和交易以发现隐藏的关系和欺诈活动模式。
• 被动生物识别： 利用用户设备上的传感器（例如，陀螺仪、加速度计）来收集细微的生物识别数据，而无需用户执行任何明确的操作。

这些技术使 RBA 系统能够检测和预防日益复杂的欺诈攻击。

Didit 如何提供帮助

Didit 在我们的一体化身份平台中提供了一个全面的基于风险的身份验证解决方案。我们通过将设备情报、行为生物识别和欺诈信号整合到一个统一的系统中，从而超越了简单的风险评分。Didit 的平台提供：

• 实时风险评估： 我们的风险引擎分析数百个数据点，以提供准确的风险评分。
• 自适应身份验证工作流程： 根据风险级别配置自定义身份验证质询。
• 机器学习驱动的欺诈检测： 我们的模型不断学习并适应不断变化的欺诈模式。
• 无缝用户体验： 仅在需要时使用逐步身份验证，最大限度地减少合法用户的阻碍。
• 集成灵活性： 通过 API、SDK 或无代码工作流程集成我们的平台。

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