键盘行为分析：欺诈预防的新屏障

在不断发展的在线欺诈领域，传统的安全措施，如密码甚至多因素身份验证 (MFA)，正变得越来越容易受到攻击。狡猾的欺诈者善于绕过这些防御措施，导致账户接管 (ATO) 和其他恶意活动日益增多。一种颇具前景并逐渐受到关注的解决方案是键盘行为分析，这是一种生物特征认证形式，它分析个人独特的打字方式。这项技术增加了一层微妙但强大的安全保障，使不法分子更难获得未经授权的访问权限。

关键要点 1 键盘行为分析通过分析独特的打字模式——时间、力度和节奏——来验证用户身份。

关键要点 2 它提供持续认证，不同于密码或 MFA 等一次性检查，从而提供更高的安全性。

关键要点 3 键盘行为分析在防止账户接管 (ATO) 攻击方面特别有效，而账户接管攻击是对在线业务日益增长的威胁。

关键要点 4 实施过程被动且对用户基本不可见，从而最大限度地减少摩擦并提高采用率。

什么是键盘行为分析？

键盘行为分析，也称为打字生物特征，是一种基于用户的打字节奏来识别或验证用户身份的方法。每个人打字的方式都略有不同。这些差异不在于他们输入什么，而在于他们如何输入。在打字过程中会测量多个参数，包括：

• 按键停留时间：手指按住一个键的时间。
• 飞行时间：释放一个键和按下下一个键之间的时间。
• 按键力度：施加在每个键上的力量。
• 打字速度：每分钟字符数 (CPM)。
• 打字节奏：时间和速度的变化。

这些参数为每个用户创建了独特的“打字指纹”。然后使用机器学习算法来分析这些模式并构建行为配置文件。当用户登录或与系统交互时，他们的打字模式会与已建立的配置文件进行比较。显著的偏差可能表明存在欺诈活动。

键盘行为分析如何工作？

该过程通常涉及两个阶段：注册和身份验证。

注册

在注册过程中，系统会观察用户输入指定的文本样本（通常是自由文本字段或预定的短语）。这使得系统能够建立基线打字配置文件。文本样本越长、多样性越高，配置文件就越准确。将收集上述参数（按键停留时间、飞行时间等）的数据。

身份验证

当用户返回时，系统会再次监控他们的打字。收集的数据与注册的配置文件进行比较。计分算法确定相似程度。如果得分低于某个阈值，系统可能会触发额外的安全措施，例如挑战问题或请求 MFA。重要的是，此过程在后台被动发生，无需用户做出任何有意识的努力。

键盘行为分析与其他生物特征认证方法的比较

虽然指纹扫描、面部识别和语音生物特征都是流行的生物特征认证方法，但键盘行为分析提供了独特的优势：

• 持续认证：与一次性检查不同，键盘行为分析在整个用户会话期间提供持续认证。
• 被动认证：它不需要任何额外的硬件或用户的特定操作。
• 抗欺骗性：准确模仿某人的打字模式非常困难，因此它能有效抵抗欺骗攻击。
• 互补安全性：它与其他的安全措施配合使用效果很好，从而形成多层防御。

然而，同样重要的是要承认局限性。疲劳、压力或使用不同的设备等因素会影响打字模式。因此，当与其他身份验证方法结合使用并利用持续的机器学习进行改进时，该技术效果最佳。

使用键盘行为分析防止账户接管

账户接管 (ATO) 是一种重大威胁，每年给企业造成数十亿美元的损失。键盘行为分析在减轻这种风险方面发挥着关键作用。通过持续监控打字模式，该系统可以检测到表明未经授权的用户已获得访问权限的异常情况。例如，打字速度或节奏的突然变化，再加上来自新位置的登录，可能会触发警报。

领先的行为生物特征解决方案提供商 BioCatch 的最新研究数据表明，键盘行为分析检测到了 86% 绕过传统安全控制的 ATO 攻击。这证明了该技术识别和防止复杂欺诈企图的能力。

Didit 如何提供帮助

Didit 将行为生物特征，包括键盘行为分析，集成到其一体化身份平台中。这使企业能够无缝地为其身份验证过程添加额外的安全层。我们的平台提供：

• 被动注册：键盘行为分析注册在用户与您的应用程序交互时自动在后台进行。
• 实时分析：持续监控和分析打字模式。
• 自适应风险评分：基于打字行为和其他因素的动态风险评分。
• 无缝集成：通过 API 或 SDK 与现有系统轻松集成。
• 组合安全性：与我们的其他身份验证模块集成，以实现全面的安全方法。

准备好开始了吗？

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