標準身份驗證方法（包括多重身份驗證 (MFA)）要求使用者在嘗試登入或訪問公司資源時提供特定憑證。然而，自適應身份驗證會根據情況調整所需的憑證，在違規風險較高時提高安全性。
當使用者始終使用標準憑證（例如使用者名稱和密碼）登入時，他們更容易受到網路攻擊。身份和訪問管理的身份驗證工具（如 MFA）透過要求使用其他憑證（例如從智慧手機應用程式生成的程式碼）來增強安全性。儘管更多因素有所幫助，但網路犯罪分子仍然可以獲取或破解這些憑證以獲取訪問許可權。自適應身份驗證巧妙地改變了要求，使駭客更難訪問企業，因為攻擊者使用的訊號更難繞過。
什麼是自適應身份驗證？
自適應身份驗證透過考慮位置、裝置狀態和使用者行為等因素來驗證使用者身份和授權級別。它使用這些背景因素來確定每個使用者的適當身份驗證方法。透過在整個使用者會話期間不斷評估這些因素，自適應身份驗證提供了零信任安全模型並增強了整體安全性。
自適應身份驗證如何工作？
當您在組織中實施基於風險的身份驗證時，您會為特定使用者或群組設定基本登入要求。您可能對某些位置的使用者或有權訪問敏感資訊的角色有更嚴格的要求。
自適應身份驗證會為每個使用者建立一個配置檔案，包括地理位置、註冊裝置和角色等詳細資訊。每次有人嘗試進行身份驗證時，都會評估該請求並給出風險評分。根據此評分，使用者可能需要提供更多憑據，也可能被允許使用更少的憑據。
例如，如果使用者嘗試從未註冊的裝置訪問應用程式，系統可能會提示他們註冊。如果使用者從辦公室以外的地點登入，他們可能需要回答安全問題。
IT 團隊根據不同的風險評分決定對請求的響應。根據具體情況，使用者可能會被允許進行身份驗證、被禁止訪問或被要求進一步證明其身份。
自適應身份驗證中的機器學習
機器學習透過分析大量事實來了解與消費者行為相關的模式和異常，在自適應身份驗證中發揮著至關重要的作用。
透過利用裝置掌握演算法，自適應身份驗證結構可以不斷研究使用者互動並調整其身份驗證規則。
機器學習可以發現不尋常的行為，包括來自陌生位置的登入嘗試或常規使用模式，這也可能意味著潛在的安全威脅。
這些模型還可以實時驗證與特定身份驗證嘗試相關的風險，從而允許組織根據感知到的危險階段採用適當的身份驗證措施。
隨著時間的推移，隨著機器掌握演算法分析更多的事實並獲得對正常和非典型消費者行為的優勢洞察，它們在主動識別和降低保護風險方面變得越來越有效。
- 使用者行為：分析模式
- 裝置： 識別特徵
- 上下文資料： 環境分析
- 風險評估 ： 評估潛在威脅
- 驗證 ： 調整安全措施
為什麼自適應身份驗證很重要？
身份驗證是在授予對資源或服務的訪問許可權之前驗證使用者或裝置身份的過程。傳統的身份驗證方法通常依賴於靜態憑證，例如密碼或安全令牌。
然而，這些方法都有其侷限性。密碼很容易被遺忘、被盜，或者透過網路釣魚或暴力攻擊等技術洩露。此外，靜態憑證無法解釋網路威脅和使用者行為的演變性質。
自適應身份驗證，也稱為基於風險的身份驗證，是一種主動的身份驗證方法，可根據每次身份驗證嘗試的風險狀況進行調整。自適應身份驗證不會僅僅依賴靜態憑證，而是分析各種因素（例如使用者行為、裝置資訊、位置和上下文）來確定與身份驗證請求相關的風險級別。
基於此分析，身份驗證系統可以動態調整其安全措施，以確保只有合法使用者才能訪問系統。
自適應身份驗證的關鍵元件
1、風險評估：
自適應身份驗證始於全面的風險評估過程。這涉及分析與身份驗證嘗試相關的各種因素，包括使用者的行為模式、裝置特徵、位置和交易詳情。
透過評估這些因素，系統可以計算出一個風險分數，表明身份驗證嘗試存在欺詐的可能性。
2、身份驗證策略：
根據風險評估階段生成的風險評分，自適應身份驗證系統應用預定義的身份驗證策略來確定所需的適當級別的安全措施。
這些政策的範圍包括要求高風險交易採用額外的身份驗證因素，以及允許低風險活動的無縫訪問。
3、多重身份驗證 (MFA)：
自適應身份驗證通常將多因素身份驗證 (MFA) 作為其安全措施的一部分。
MFA 要求使用者提供多種形式的驗證，例如密碼、生物識別、安全令牌或一次性程式碼，以驗證其身份。透過結合多種因素，MFA 可以增強安全性並降低未經授權訪問的風險。
4、持續監測：
自適應身份驗證不是一次性事件，而是一個持續的過程。它持續監控使用者行為和交易模式，以檢測任何異常或可疑活動。
透過主動識別潛在威脅，自適應身份驗證可以快速做出反應以減輕風險並防止安全漏洞。
自適應身份驗證的好處
增強安全性
自適應身份驗證在傳統身份驗證方法之外提供了額外的安全層。透過分析各種風險因素並應用動態安全措施，自適應身份驗證可以有效檢測和防止未經授權的訪問嘗試。
改善使用者體驗
與嚴格的身份驗證方法（頻繁重置密碼或繁瑣的安全措施可能會給使用者帶來不便）不同，自適應身份驗證提供了更加無縫和使用者友好的體驗。它可以根據風險級別動態調整其安全要求，讓合法使用者能夠輕鬆訪問資源。
降低欺詐風險
透過利用先進的風險評估技術和多因素身份驗證，自適應身份驗證可幫助組織降低欺詐和身份盜竊的風險。它可以實時檢測欺詐活動並採取主動措施，防止財務損失和聲譽受損。
合規與監管協調
許多行業都受到有關資料安全和隱私的嚴格監管要求。自適應身份驗證透過實施強大的身份驗證措施並維護身份驗證活動的審計跟蹤，幫助組織遵守這些法規。
自適應身份驗證的實施策略
1、收集相關資料
為了有效實施自適應身份驗證，企業需要收集和分析與消費者行為、裝置資訊和交易模式相關的相關統計因素。這些資訊是進行風險評估和決策方法的基礎。
2、建立機器學習模型
機器學習演算法在自適應身份驗證中發揮著至關重要的作用，它透過分析大型資料集和識別指示欺詐行為的模式來發揮作用。
組織可以訓練系統瞭解時尚，以發現異常、預測風險等級並自動化身份驗證選擇。
3、與身份和訪問管理 (IAM) 系統整合
自適應身份驗證必須與現有身份和訪問控制結構無縫整合，以確保統一的安全基礎架構。這種整合使企業能夠在所有應用程式和資源中一致地實施身份驗證策略。
4、平衡安全性和使用者體驗
雖然安全至關重要，但公司在實施自適應身份驗證時也必須優先考慮消費者的享受。在安全功能和使用者便利性之間取得適當的平衡對於鼓勵採用和最大限度地減少身份驗證過程中的摩擦至關重要。
結論
自適應身份驗證代表了網路安全領域的一大進步，提供了一種動態且智慧的方法來驗證使用者身份。透過分析各種危險因素並應用自適應安全功能，企業可以提高安全性、減少欺詐威脅並改善使用者體驗。
隨著網路威脅不斷演變，自適應身份驗證將在保護數字資產和維護虛擬生態系統信任方面發揮越來越重要的作用。採用自適應身份驗證不僅是安全關鍵，也是對虛擬身份管理未來的戰略投資。