无感身份验证：在不影响用户体验的前提下保障安全

在当今的数字环境中，在强大的安全性和流畅的用户体验之间取得平衡是一项关键的挑战。传统的身份验证方法——密码、PIN码，甚至多因素身份验证 (MFA)——都可能引入摩擦，导致用户沮丧和放弃。无感身份验证提供了一种引人注目的替代方案：在后台持续验证用户身份，而无需用户明确操作。这种方法利用行为生物特征、设备指纹识别和其他细微数据点来创建强大的安全层。Didit 正在通过这些创新技术实现下一代安全用户验证。

关键要点 1 无感身份验证通过持续监控用户行为和设备特征来增强安全性，从而减少对传统且容易引起摩擦的方法的依赖。

关键要点 2 行为生物特征分析用户与其设备交互的独特模式，从而创建动态的安全配置文件。

关键要点 3 设备指纹识别基于硬件和软件属性识别设备，从而有助于预防欺诈和账户接管检测。

关键要点 4 将无感身份验证与传统方法相结合，可提供分层安全方法，从而显著加强身份验证。

什么是无感身份验证？

与需要用户输入（如密码）的主动身份验证方法不同，无感身份验证在后台隐形运作。它分析在典型用户行为过程中收集的大量数据点。然后，这些数据用于为每个用户建立“正常”行为的基线配置文件。任何偏离此基线的行为都可能触发警报或额外的安全检查。其核心原则是如何做某事与做什么一样具有识别性。行为生物特征就在这里发挥作用。

行为生物特征背后的科学原理

行为生物特征检查用户与其设备交互的独特模式。这包括：

• 击键动态：分析打字速度、节奏以及施加在按键上的压力。
• 鼠标移动：跟踪鼠标速度、加速度和移动模式。
• 滚动行为：观察滚动速度、模式和焦点区域。
• 触摸屏交互：监控触摸压力、滑动速度和手势。
• 步态分析：（在移动设备上）分析用户如何握持和移动他们的设备。

复杂的算法分析这些数据点，为每个用户创建独特的行为配置文件。例如，持续以每分钟 70 个单词的特定节奏打字的用户，其配置文件与打字缓慢而有条不紊的用户不同。机器学习模型会不断完善这些配置文件，并随着时间的推移适应用户行为的变化。根据最近由 Juniper Research 进行的一项研究，行为生物特征预计到 2028 年将为金融机构每年节省 60 亿美元的欺诈损失。

设备指纹识别：识别机器

虽然行为生物特征侧重于谁在使用该设备，但设备指纹识别侧重于什么设备正在使用。它基于硬件和软件特征的组合创建唯一标识符，包括：

• 操作系统：版本和构建号。
• 浏览器：类型、版本和已安装的插件。
• 硬件：CPU、GPU、屏幕分辨率和已安装的字体。
• IP 地址：位置和 ISP。
• 时区和语言设置

即使用户清除 Cookie 或使用不同的浏览器，此“指纹”也可用于识别该设备。设备指纹识别特别有效地检测账户接管和防止欺诈交易。它通常用作第一道防线，在用户尝试登录之前识别可疑设备。例如，如果用户通常从纽约的 Macbook Pro 访问其帐户，而突然从俄罗斯的 Windows PC 发起登录尝试，设备指纹识别可以将其标记为高风险事件。

将无感身份验证与传统方法相结合

无感身份验证并非旨在完全取代传统方法。相反，最好将其用作补充安全层。其工作原理如下：

• 持续验证：无感身份验证会持续监控用户在整个会话期间的行为，从而提供持续的保证。
• 基于风险的身份验证：如果无感身份验证检测到可疑模式，则可以触发升级身份验证挑战，例如 MFA。
• 降低摩擦：对于低风险交易，无感身份验证允许用户无中断地无缝进行。

这种分层方法可在最大程度地提高安全性的同时最大限度地减少用户摩擦。

Didit 如何提供帮助

Didit 提供全面的无感身份验证解决方案，结合行为生物特征和设备指纹识别，从而提供强大、防欺诈的身份验证。我们的平台提供：

• 实时风险评分：基于行为和设备数据持续评估用户风险。
• 可定制的阈值：允许您定义触发额外安全检查的风险水平。
• 与现有系统的集成：与您现有的身份验证基础设施无缝集成。
• 机器学习驱动的准确性：通过机器学习算法不断提高检测率。
• 无感活体检测：使用人工智能在没有任何用户交互的情况下确认现场人员。

准备好开始了吗？

准备好通过无感身份验证增强您的安全性并改善用户体验了吗？立即申请演示，了解 Didit 如何帮助您保护您的业务免受欺诈。探索我们的定价选项，并了解有关我们平台功能的更多信息。