基于风险的身份验证：深度解析 (ZH)

关键要点 1 基于风险的身份验证 (RBA) 动态调整安全措施，具体取决于评估的风险，在保护免受欺诈的同时提供无缝的用户体验。

关键要点 2 动态风险评分 使用多个数据点——设备、位置、行为——为每次用户交互创建实时风险画像。

关键要点 3 自适应身份验证 从静态挑战转变为基于上下文的安全，最大限度地减少低风险用户的摩擦，同时加强对高风险场景的保护。

关键要点 4 像 Didit 这样的有效 RBA 实现将机器学习与人工专业知识相结合，以不断完善风险模型并领先于不断发展的威胁。

了解基于风险的身份验证 (RBA)

在当今的数字环境中，传统的身份验证方法，如密码和一次性密码 (OTP)，越来越容易受到攻击。这些静态方法将所有登录尝试视为等同，忽略了请求的上下文。 这就是基于风险的身份验证 (RBA) 发挥作用的地方。 RBA 是一种自适应访问控制方法，可评估与用户登录尝试相关的风险，并相应地调整身份验证要求。 RBA 不采用一刀切的方法，而是动态适应用户的行为和环境，从而提供更安全、更用户友好的体验。

动态风险评分的机制

RBA 的核心在于动态风险评分。 此过程包括收集和分析各种数据点，以向每次登录尝试分配风险评分。 这些数据点通常分为以下几类：

• 设备信息： 操作系统、浏览器类型、设备指纹（硬件和软件特征）以及是否已知该设备。
• 地理位置： 用户的 IP 地址和位置，与他们通常的登录位置进行比较。 重大差异会提高风险评分。
• 行为生物特征： 击键动态、鼠标移动和滚动模式。 与用户已建立的基线相比的偏差可能表明存在欺诈活动。
• 一天中的时间/一周中的某天： 不寻常的登录时间可能预示着遭到入侵。
• 交易历史： 请求的交易类型（例如，资金转账、密码更改）及其价值。
• 网络信息： 识别来自已知恶意 IP 或匿名网络的连接 (Tor, VPN)。

每个数据点都根据其预测能力分配权重。 然后，机器学习算法将这些加权因素结合起来生成总体风险评分。 例如，来自不同国家/地区的全新设备在非常规时段进行的登录尝试可能会收到较高的风险评分，而来自受信任设备在正常工作时间在熟悉的位置进行的登录则会收到较低的评分。

自适应身份验证的应用

计算出风险评分后，自适应身份验证 确定适当的身份验证挑战。 其工作原理如下：

• 低风险： 用户无需额外验证即可获得访问权限——“静默”身份验证。
• 中等风险： 系统可能会提示用户进行简单的挑战，例如验证他们的电子邮件地址或回答安全问题。
• 高风险： 系统可能要求用户完成更强大的身份验证方法，例如双因素身份验证 (2FA)，通过短信或身份验证器应用程序使用 OTP、生物特征验证（面部扫描或指纹）或基于知识的身份验证 (KBA) 挑战。

这种分层方法最大限度地减少了合法用户的摩擦，同时有效地阻止了恶意行为者。 例如，从其常用笔记本电脑在家中登录的用户可能会绕过任何额外的身份验证，而尝试从新设备转账大量资金的用户可能需要完成生物特征验证。 Didit 的平台在这方面表现出色，可以对这些身份验证步骤进行细粒度控制。

机器学习和人工智能的作用

现代 RBA 系统利用机器学习 (ML) 来不断提高其准确性和有效性。 机器学习算法可以识别人类难以检测到的模式和异常情况。 它们可以从过去的登录尝试中学习，适应不断变化的威胁形势和用户行为。 此外，人工智能驱动的欺诈检测系统可以分析实时数据以识别和阻止可疑活动。 此持续学习过程对于领先于复杂的攻击者至关重要。 Didit 集成了高级欺诈信号，包括设备风险和行为分析，从而提高了我们风险评分引擎的精度。

Didit 如何帮助基于风险的身份验证

Didit 提供了一个全面的 RBA 解决方案，将多个身份原始数据集成到一个统一的平台中。 主要功能包括：

• 模块化架构： 轻松将身份验证、生物特征身份验证、活跃性检测和 AML 筛选组合到自定义工作流程中。
• 动态风险评分引擎： 基于各种数据点的实时风险评估。
• 自适应身份验证流程： 基于风险级别的可配置身份验证挑战。
• 工作流程编排： 可视化的无代码构建器，用于创建和管理复杂的身份验证流程。
• 欺诈预防： 高级欺诈信号和机器学习算法，用于检测和阻止欺诈活动。
• 实时监控和分析： 从集中式仪表板跟踪风险评分、身份验证尝试和欺诈率。

Didit 的平台使企业能够减少欺诈、改善用户体验并简化合规工作。

准备好开始了吗？

使用 Didit 强大的 RBA 解决方案保护您的业务和客户。立即申请演示，看看 Didit 如何帮助您减少欺诈并改善用户体验。 探索我们的定价计划，找到最适合您需求的方案。