Szacuje się, iż 75% luk w zabezpieczeniach pozostaje nieodkrytych. Wiele z tego ma związek po prostu z łatwością dostępu – przez długi czas bezpieczeństwo mobilne opierało się na uwierzytelnianie biometryczne, np. skanowanie odcisków palców i rozpoznawanie twarzy.
Jednak w miarę rozwoju cyberzagrożeń metody te nie wystarczają już do przeciwdziałania wyrafinowanym taktykom stosowanym przez współczesnych hakerów.
Tutaj wkracza biometria oparta na zachowaniu. Poprzez analizę unikalnych wzorców interakcji użytkowników ze swoimi urządzeniami – od rytmu pisania po wzorce przewijania – to innowacyjne podejście tworzy dynamiczny, wielowarstwowy profil bezpieczeństwa, który jest niezwykle trudny do odtworzenia.
Zrozumienie biometrii opartej na zachowaniu
Biometria oparta na zachowaniu to metoda uwierzytelniania, która identyfikuje osoby na podstawie ich unikalnych wzorców interakcji, zamiast stałych aspektów fizycznych. Zatem podejście to koncentruje się na tym, jak użytkownicy zachowują się podczas korzystania ze swoich urządzeń.
Interakcje te tworzą unikalny „odcisk palca behawioralnego” każdego użytkownika, który można porównywać z zachowaniem w czasie rzeczywistym w celu wykrywania anomalii i potencjalnych zagrożeń bezpieczeństwa.
Jakiego rodzaju zachowania można śledzić i analizować?
Większość laików uważa biometrię opartą na zachowaniu za amorficzny blob, który należy obserwować jako pojedynczy byt. Zamiast tego jest to raczej układanka, która pozwala aplikacjom określić tożsamość użytkowników, korzystając z wieloetapowego procesu weryfikacji, składającego się z:
- Rytm pisania:System analizuje unikalny sposób pisania użytkownika, w tym szybkość między naciśnięciami klawiszy, czas trwania naciśnięć klawiszy, siłę nacisku na ekran dotykowy, a choćby częstotliwość popełniania błędów podczas pisania.
- Obsługa urządzenia: Bada, jak użytkownik fizycznie wchodzi w interakcję ze swoim urządzeniem, w tym kąt, pod jakim zwykle trzyma telefon, czy używa jednej czy dwóch rąk, a choćby subtelne ruchy, takie jak drżenie rąk. W szczególności akcelerometry i żyroskopy w urządzeniu przechwytują te dane.
- Wzory chodzeniaWykorzystując czujniki ruchu urządzenia, system może analizować chód użytkownikaObejmuje to rytm i tempo kroków, sprężystość podczas chodzenia oraz sposób, w jaki urządzenie porusza się w kieszeni lub dłoni podczas chodzenia.
- Wzory użytkowania: Koncentruje się na tym, jak użytkownik porusza się po swoim urządzeniu. Obejmuje to kolejność, w jakiej aplikacje są zwykle otwierane, jak długo są używane i o jakich porach dnia. Bierze również pod uwagę sposób, w jaki użytkownik porusza się po aplikacjach, i próbuje ustalić korelacje.
- Zachowanie przewijaniaUrządzenie analizuje prędkość i styl przewijania, sprawdza, czy użytkownik przewija płynnie czy szybko, jak często robi przerwy, a także, w którym miejscu ekranu zwykle dotyka, aby rozpocząć przewijanie.
Każdy z tych wzorców, choć sam w sobie niekoniecznie jest wyjątkowy, łączy się, tworząc złożony profil zachowań, który jest wysoce indywidualny i niezwykle trudny do odtworzenia.
Zalety biometrii behawioralnej w porównaniu z tradycyjnymi metodami biometrycznymi
Dla niewprawnego oka tęczówka i odciski palców mogą wydawać się szczytem uwierzytelniania biometrycznego, ale jest mnóstwo problemów z nimi związanychzwłaszcza w odniesieniu do przechowywania, braku ciągłości, a choćby jakości czujnika. Z drugiej strony, podejście behawioralne zapewnia:
Ciągłe uwierzytelnianie kontra weryfikacja punktowa
Tradycyjne metody biometryczne, takie jak skanowanie odcisków palców lub rozpoznawanie twarzy, zwykle zapewniają weryfikację w danym momencie, zwykle gdy użytkownik loguje się do aplikacji lub urządzenia. Po zakończeniu tego początkowego uwierzytelnienia system zakłada, iż autoryzowany użytkownik przez cały czas ma kontrolę.
W przeciwieństwie do tego biometria oparta na zachowaniu stale monitoruje zachowanie użytkownika przez całą sesjęzapewniając bezpieczeństwo w czasie rzeczywistym. To podejście może wykryć nieautoryzowany dostęp natychmiast, choćby jeżeli nastąpi po pierwszym zalogowaniu, znacznie zmniejszając okno możliwości dla potencjalnych atakujących.
Trudność replikacji lub kradzieży
Fizyczne dane biometryczne, choć unikalne, mogą być potencjalnie powielane lub kradzione. Odciski palców można je usunąć z powierzchni dzięki zwykłej taśmy klejąceji systemy rozpoznawania twarzy mogą czasami zostać oszukane dzięki wysokiej jakości zdjęć lub masek.
Jednakże biometria behawioralna jest niezwykle trudna do odtworzenia lub kradzieży. Naśladowanie rytmu pisania danej osoby lub sposobu, w jaki obsługuje ona swoje urządzenie, jest o wiele bardziej złożone i wymaga szczegółowej, ciągłej obserwacji – a choćby wtedy nie da się naśladować czyjejś podświadomości.
Zdolność adaptacji do zmieniających się zachowań użytkowników
Jedną z najpotężniejszych cech biometrii opartej na zachowaniu jest jej zdolność do dostosowywania się do stopniowych zmian w zachowaniu użytkownika, zapobiegając w ten sposób incydentom bezpieczeństwa z powodu fałszywych wyników pozytywnych. Interakcje ludzi z ich urządzeniami mogą ewoluować w czasie z powodu czynników takich jak wiek, uraz lub po prostu zmiana nawyków.
Podczas gdy tradycyjna biometria może wymagać ręcznych aktualizacji (takich jak ponowne skanowanie odcisku palca), systemy behawioralne wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego, aby stale uczyć się i dostosowywać do tych zmian. Ta adaptacyjność sprawia, iż system jest dokładny i skuteczny w dłuższej perspektywie, redukując fałszywe odrzucenia przy jednoczesnym zachowaniu wysokich standardów bezpieczeństwa.
Bezpośredni wpływ biometrii behawioralnej na bezpieczeństwo aplikacji mobilnych
Początkowo systemy biometryczne oparte na zachowaniach były stosowane wyłącznie w dużych zakładach produkcyjnych i budynkach rządowych, ale z czasem stały się realnym sposobem monitorowania tego, jak, dlaczego i kiedy ktoś korzysta z konkretnej aplikacji, umożliwiając tym samym:
Zapobieganie oszustwom
Możliwość systemów biometrycznych opartych na zachowaniu ciągła analiza zachowań użytkowników wzorców i szybkie wykrywanie anomalii sprawia, iż są one niezwykle skuteczne w identyfikowaniu potencjalnie oszukańczych działań.
Na przykład, jeżeli aplikacja bankowa wykryje nietypowe wzorce pisania lub nieznaną obsługę urządzenia podczas transakcji, może oznaczyć aktywność w celu dodatkowej weryfikacji lub tymczasowo zablokować transakcję. możliwość wykrywania oszustw w czasie rzeczywistym może znacząco ograniczyć straty finansowe i chronić użytkowników przed nieautoryzowanymi transakcjami.
Wykrywanie nieautoryzowanego dostępu
W przeciwieństwie do tradycyjnych środków bezpieczeństwa, które weryfikują tożsamość tylko podczas logowania, biometria behawioralna ciągłe monitorowanie interakcji użytkowników przez całą sesję. Ten trwający proces uwierzytelniania może gwałtownie zidentyfikować, czy nieautoryzowany użytkownik uzyska dostęp do aplikacji po początkowym zalogowaniu.
Na przykład, jeżeli urządzenie pozostanie odblokowane, system może wykryć zmiany we wzorcach pisania, zachowaniu przewijania lub nawykach nawigacji w aplikacji, które nie pasują do profilu autoryzowanego użytkownika. Po wykryciu potencjalnego nieautoryzowanego dostępu aplikacja może podjąć natychmiastowe działania, takie jak wylogowanie użytkownika, żądanie ponownego uwierzytelnienia lub powiadomienie personelu ochrony.
Ulepszone wrażenia użytkownika
Chociaż bezpieczeństwo jest głównym obszarem zainteresowania, biometria oparta na zachowaniu może również znacząco ulepszyć doświadczenia użytkownika aplikacji mobilnychPonieważ system działa w tle, zapewnia bezproblemową i dyskretną autoryzację bez konieczności wielokrotnego wprowadzania danych przez użytkowników. zweryfikuj swoją tożsamość dzięki hasła wejścia lub skanowania odcisków palców.
Tworzy to bardziej płynne i bezproblemowe doświadczenie użytkownika, szczególnie w przypadku często używanych aplikacji. Na przykład aplikacja bankowa może używać biometrii behawioralnej, aby umożliwić użytkownikom wykonywanie rutynowych zadań, takich jak sprawdzanie sald lub dokonywanie małych przelewów bez konieczności dodatkowych kroków uwierzytelniania.
Aplikacja będzie monitować o wyraźną weryfikację tylko w przypadku bardziej wrażliwych działań lub gdy wykryje znaczące odstępstwa od normalnych wzorców zachowań.
Zabezpieczanie dostępu do interfejsu API
W przypadku aplikacji, które wykorzystują interfejsy API do uzyskiwania dostępu do poufnych danych, najlepszym sposobem na ciągłe monitorowanie jest biometria behawioralna. utrzymywać wysoki poziom bezpieczeństwa podczas interakcji z usługami zewnętrznymi. Na przykład, jeżeli ktoś jest korzystanie z aplikacji do czatowania z plikiem PDF lub przepisać prywatny film, biometria oparta na zachowaniu może ciągła weryfikacja tożsamości użytkownika przez cały czas interakcji z aplikacją. Dzięki temu dostęp do poufnych informacji ma tylko upoważniony użytkownik.
Wyzwania związane z wdrażaniem biometrii opartej na zachowaniu
Chociaż biometria oparta na zachowaniu oferuje znaczące korzyści w zakresie bezpieczeństwa aplikacji mobilnych, wiąże się z nią również kilka wyzwań i ograniczeń, które należy rozwiązać:
Dokładność i fałszywe wyniki pozytywne/negatywne
Jednym z głównych wyzwań we wdrażaniu biometrii opartej na zachowaniu jest osiągnięcie i utrzymanie wysokiego poziomu dokładności. System musi osiągnąć delikatną równowagę między bezpieczeństwem a użytecznością.
Fałszywe pozytywy (nieprawidłowe oznaczanie autoryzowanych użytkowników jako potencjalnych zagrożeń) mogą prowadzić do frustracji użytkowników i zmniejszenia zaangażowania w aplikację. Z kolei fałszywe negatywy (niewykrywanie nieautoryzowanego dostępu) mogą naruszyć bezpieczeństwo.
Obawy dotyczące prywatności
Gromadzenie i analiza szczegółowych danych behawioralnych budzą poważne obawy dotyczące prywatnościUżytkownicy mogą czuć się niekomfortowo z poziomem monitorowania wymaganym w przypadku biometrii opartej na zachowaniu, postrzegając go jako inwazyjny lub nadmierny.
Istnieje również obawy dotyczące bezpieczeństwa tych danych i sposobu, w jaki mogą zostać wykorzystane do celów innych niż cele związane z bezpieczeństwem, takich jak ukierunkowana reklama lub profilowanie użytkowników.
Aby rozwiązać te problemy, konieczne jest połączenie solidne środki ochrony danychrazem z zastosowanie zasad bezpiecznego projektowaniaprzestrzeganie przepisów dotyczących prywatności, takich jak RODO Lub CCPAi przejrzysta komunikacja z użytkownikiem.
Przeszkody techniczne we wdrażaniu
Wdrożenie biometrii opartej na zachowaniu w aplikacjach mobilnych wiąże się z kilkoma wyzwaniami technicznymi:
- Zużycie zasobów:Ciągłe monitorowanie i analizowanie zachowań użytkowników może wiązać się z dużymi nakładami obliczeniowymi, co może mieć wpływ na wydajność urządzenia i czas pracy baterii.
- Złożoność integracji:Włączenie biometrii opartej na zachowaniu do istniejących architektur aplikacji i systemów bezpieczeństwa wymaga znacznych zasobów programistycznych.
- Spójność między urządzeniamiZapewnienie spójnej wydajności na różnych typach urządzeń, w różnych systemach operacyjnych i wersjach aplikacji może być trudne ze względu na różnice w możliwościach sprzętu i środowiskach programowych.
- Zarządzanie danymi:Obsługa dużych ilości generowanych danych behawioralnych wymaga wydajnych rozwiązań przetwarzania i przechowywania danych, zarówno na urządzeniu, jak i w chmurze.
Pokonanie tych przeszkód technicznych wymaga ciągłych prac badawczo-rozwojowych, współpracy między twórcami aplikacji i ekspertami ds. bezpieczeństwa oraz opracowania standardowych ram lub interfejsów API do wdrażania rozwiązań biometrycznych opartych na zachowaniu.
Podsumowanie
Jest oczywiste, iż biometria oparta na zachowaniu potencjalnie zrewolucjonizuje bezpieczeństwo aplikacji mobilnych. Dzięki ciągłemu uwierzytelnianiu użytkowników na podstawie ich unikalnych wzorców interakcji technologia ta oferuje solidną ochronę przed oszustwami i nieautoryzowanym dostępem. Jej zdolność do opierania się replikacji wyraźnie odróżnia ją od tradycyjnych metod biometrycznych.
Mimo to kluczem do powszechnego stosowania biometrii behawioralnej jest znalezienie adekwatnej równowagi – wykorzystanie zalet tej technologii w zakresie bezpieczeństwa przy jednoczesnym poszanowaniu prywatności użytkownika i zachowaniu przejrzystości.
