Блог

Повернутися до всіх статей

Чому необхідно використовувати багатофакторну автентифікацію?

|

Багатофакторна автентифікація являє собою метод автентифікації, що вимагає мінімум 2 форм перевірки особистості для отримання доступу до облікового запису, додатку, набору даних тощо. Це додатковий рівень безпеки облікового запису користувача в Інтернеті. Для отримання доступу необхідно ввести пароль, після чого підтвердити спробу входу через спеціальну програму, код тощо. Додатковий метод перевірки може перешкодити кіберзлочинцям отримати несанкціонований доступ, тим самим запобігти кібератаці. Налаштування та використання автентифікації є одним з найважливіших та найпростіших інструментів кібербезпеки, що робить її доступною для будь-якої людини та організації.

Вирішальне значення для багатьох політик безпеки у питаннях захисту конфіденційних даних та запобіганні витоку даних має автентифікація. Кіберзлочинці часто використовують спеціальне програмне забезпечення для крадіжки даних для входу. Також, користувачі можуть збільшити ризик стати жертвою, встановлюючи однакові дані для кількох входів. Відсутність перевірки робить користувачів приманкою для зловмисників.

Організаціям слід запровадити систему управління ідентифікацією та доступом (IAM), яка також автентифікує облікові дані користувача. Завдяки цьому є можливість контролювати доступ користувачів до критично важливої ​​корпоративної інформації та запобігти отримання доступу до даних неавторизованих користувачів.

Згідно зі статистикою, 99,9% скомпрометованих користувачів не використовували багатофакторну автентифікацію. Також важливо оновлювати системи безпеки, щоб унеможливити використання старих протоколів безпеки. Як правило, вони не включають підтримку багатофакторної ідентифікації, що значно збільшує ризик витоку інформації.

Фактори автентифікації:

  1. Фактор знання – інформація користувача для перевірки особистості: PIN-код, контрольні питання, безпечні паролі;
  2. Фактор володіння – фізичне володіння річчю для підтвердження особи: одноразові паролі, мобільний телефон (текстові повідомлення, додатки для автентифікації), смарт-картки, SIM-картки, програмні токени (цифрові ключі автентифікації), фізичний ключ чи ключ-карта;
  3. Фактор властивості – фізичні особливості, якими володіє користувач: біометричні дані (ідентифікатор відбитка пальця, Face ID, розпізнавання голосу, сканування сітківки ока).

Рішення БФА розроблено для підвищення безпеки. Проте, кожен додатковий фактор може ускладнити процес входу. Наприклад, користувач може забути пароль, втратити мобільний пристрій, за допомогою якого він здійснює вхід до системи. Слід використовувати багатофакторну автентифікацію скрізь, де це можливо, але водночас вона не повинна бути єдиною формою безпеки.

Основні проблеми впровадження багатофакторної автентифікації:

Шляхи спрощення процесу автентифікації із збереженням рівня безпеки:

  1. Адаптивна автентифікація інтегрує машинне навчання в процес автентифікації, водночас враховує широкий спектр інформації (місце розташування, час доступу, IP-адреса, пристрої, VPN, доступність мережі). Метод полягає в аналізі та виявленні підозрілої активності. При звичайній поведінці користувача для входу буде потрібна основна інформація, у разі підозрілої поведінки – вимагається додатковий фактор перевірки.
  2. Технологія єдиного входу (SSO) – безпечний процес автентифікації, що дозволяє користувачеві підтвердити особу для кількох сайтів та додатків. SSO вирішує проблему запам’ятовування кількох паролів та багаторазового повторення автентифікації.
  3. Автентифікація за допомогою push-повідомлень – автентифікація через мобільний додаток, який прив’язаний до фізичного пристрою, а не до телефонного номера. Текстове повідомлення може бути перехоплене зловмисниками, що робить автентифікацію з прив’язкою до телефону більш небезпечною. Push-автентифікація усуває проблему повторного введення одноразового пароля та забезпечує безперешкодний процес використання.
Попереднiй Пост Наступний Пост

Недавні пости

Матриця Рамсфелда як ефективний інструмент в процесі приняття рішень

Під час брифінгу, присвяченого війні в Іраку, Дональд Рамсфелд поділив інформацію на 4 категорії: відоме знане, відоме незнане, невідоме знане, невідо...

Читати далі

Вплив ШІ та машинного навчання на науку про дані

Штучний інтелект та машинне навчання сприяли просуванню науки про дані. Ці технології допомагають фахівцям з даних проводити аналіз, будувати прогнози...

Читати далі

Штучний Інтелект у сфері аналізу даних

Штучний Інтелект широко використовується у багатьох додатках, зокрема й для аналітики даних. В основному ШІ застосовується для аналізу великих наборів...

Читати далі
GoUp Chat