Bei der risikobasierten Authentifizierung (RBA) handelt es sich um eine Authentifizierungsmethode, die den mit einem Anmeldeversuch oder einer Transaktion verbundenen Risikograd bewertet und bei hohem Risiko zusätzliche Sicherheitsmaßnahmen anwendet. Anstelle eines statischen, einheitlichen Ansatzes wertet die risikobasierte Authentifizierung Dutzende Datenpunkte in Echtzeit aus, um für jede Benutzeraktion eine Risikobewertung zu ermitteln. Basierend auf der Risikobewertung kann das System dann adaptive Zugangskontrollen anwenden, um die Identität des Benutzers zu überprüfen.
RBA, auch bekannt als Risikobasierter bedingter Zugriffbietet eine Alternative zu statischen Authentifizierungsmethoden, indem es ein dynamisches Element einführt, das Sicherheitskontrollen basierend auf dem in Echtzeit berechneten Risiko einer Transaktion anpasst. RBA wertet Details zu Benutzer, Gerät, Standort, Netzwerk und anderen Attributen aus, um Anomalien zu erkennen, die auf Betrug hinweisen könnten. Wenn die Risikobewertung einen definierten Schwellenwert überschreitet, fordert das System möglicherweise zur Eingabe zusätzlicher Authentifizierungsfaktoren wie Einmalkennwörter, Push-Benachrichtigungen oder biometrische Validierung auf.
RBA zielt darauf ab, ein Gleichgewicht zwischen Sicherheit und Benutzererfahrung zu finden. Bei Transaktionen mit geringem Risiko können Benutzer sich mit einem einzigen Faktor wie einem Passwort authentifizieren. Bei Transaktionen mit höherem Risiko wird jedoch eine stärkere Authentifizierung angewendet, um die Identität des Benutzers zu überprüfen, bevor der Zugriff gewährt wird. Dieser risikogerechte Ansatz trägt dazu bei, Betrug zu reduzieren und gleichzeitig unnötige Reibungsverluste für legitime Benutzer zu minimieren.
Die risikobasierte Authentifizierung (RBA) nutzt maschinelles Lernen und Analysen, um den Risikograd für eine bestimmte Zugriffsanfrage oder Transaktion zu bestimmen. Es bewertet mehrere Faktoren wie Benutzeridentität, Anmeldeort, Zeitpunkt des Zugriffs, Sicherheitsstatus des Geräts und frühere Zugriffsmuster, um Anomalien zu erkennen, die auf Betrug hinweisen könnten. Basierend auf dem bewerteten Risikoniveau gilt RBA adaptive Authentifizierung Kontrollen, die eine stärkere Überprüfung für Szenarien mit höherem Risiko erfordern.
RBA-Lösungen verwenden typischerweise eine Risikobewertung, die in Echtzeit für jede Zugriffsanfrage oder Transaktion berechnet wird. Der Score wird auf der Grundlage von Regeln und Modellen ermittelt, die aus historischen Daten erstellt wurden. Wenn die Punktzahl einen vordefinierten Schwellenwert überschreitet, fordert das System möglicherweise zu zusätzlichen Authentifizierungsprüfungen wie Sicherheitsfragen oder OTP-Verifizierungscodes auf, die an ein vertrauenswürdiges Gerät gesendet werden. Bei sehr hohen Punktzahlen kann das System die Anfrage vollständig blockieren, um unbefugten Zugriff zu verhindern.
Durch die Analyse zahlreicher Risikosignale möchte RBA ein Gleichgewicht zwischen Sicherheit und Benutzererfahrung herstellen. Dadurch wird vermieden, dass Benutzer übermäßig strengen Authentifizierungsschritten unterzogen werden, wenn das Risiko normal erscheint. Gleichzeitig ist es in der Lage, subtile Bedrohungen zu erkennen, die regelbasierten Systemen möglicherweise entgehen. RBA-Systeme lernen im Laufe der Zeit weiter und passen sich an Änderungen im Benutzerverhalten und in den Zugriffsmustern an. Je mehr Daten die Algorithmen aufnehmen, desto genauer werden die Risikomodelle und Schwellenwerte.
RBA ist eine Schlüsselkomponente eines robusten Systems Identitäts- und Zugriffsverwaltung (IAM)-Programm. In Kombination mit starken Authentifizierungsmethoden wie Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) bietet es eine zusätzliche Schutzebene zur Sicherung des Zugriffs auf kritische Anwendungen, Systeme und Daten. Für Unternehmen trägt RBA dazu bei, Betrugsverluste und Compliance-Strafen zu reduzieren und gleichzeitig die betriebliche Effizienz zu verbessern. Für Endbenutzer führt dies zu einer optimierten Authentifizierungserfahrung, wenn das Risikoniveau gering ist.
Authentifizierungsmethoden haben sich im Laufe der Zeit weiterentwickelt, um neuen Bedrohungen zu begegnen und neue Technologien zu nutzen. Ursprünglich waren wissensbasierte Methoden wie Passwörter das primäre Mittel zur Überprüfung der Identität eines Benutzers. Allerdings sind Passwörter anfällig für Brute-Force-Angriffe und Benutzer wählen häufig schwache oder wiederverwendete Passwörter, die leicht kompromittiert werden können.
Um die Schwachstellen von Passwörtern zu beheben, wurde die Zwei-Faktor-Authentifizierung (2FA) eingeführt. 2FA erfordert nicht nur Wissen (ein Passwort), sondern auch den Besitz eines physischen Tokens wie eines Schlüsselanhängers, der Einmalcodes generiert. 2FA ist sicherer als Passwörter allein, aber physische Token können verloren gehen, gestohlen oder gehackt werden.
In jüngerer Zeit hat sich die risikobasierte Authentifizierung (RBA) als adaptive Methode herauskristallisiert, die jeden Anmeldeversuch anhand des Risikoniveaus bewertet. RBA nutzt künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um Dutzende Variablen wie IP-Adresse, Geolokalisierung, Zugriffszeitpunkt und mehr zu analysieren und Anomalien zu erkennen, die auf Betrug hinweisen könnten. Wenn die Anmeldung riskant erscheint, wird der Benutzer möglicherweise zu einer zusätzlichen Verifizierung aufgefordert, z. B. einem Einmalcode, der an sein Telefon gesendet wird. Wenn die Anmeldung jedoch von einem anerkannten Gerät und Standort aus erfolgt, kann der Benutzer ohne Unterbrechung fortfahren.
RBA bietet gegenüber herkömmlichen Authentifizierungstechniken eine Reihe von Vorteilen:
RBA ist ein vielversprechender neuer Authentifizierungsansatz, der KI und Risikoanalyse für adaptive Sicherheit nutzt. Da sich die Bedrohungen weiterentwickeln, wird RBA beim Schutz von Online-Konten und sensiblen Daten eine immer wichtigere Rolle spielen.
RBA bietet mehrere Vorteile gegenüber statischen Authentifizierungsmethoden. Erstens verbessert es das Benutzererlebnis, indem es die Reibung bei Anmeldungen mit geringem Risiko verringert. Benutzer müssen keine zusätzlichen Anmeldeinformationen eingeben oder zusätzliche Schritte ausführen, wenn das System feststellt, dass sie sich während der normalen Geschäftszeiten von einem erkannten Gerät oder Standort aus anmelden. Dieser Komfort fördert die Akzeptanz von Authentifizierungsmethoden durch die Benutzer und begrenzt Frustrationen.
Zweitens erhöht RBA die Sicherheit bei Bedarf, indem eine stärkere Authentifizierung für Anmeldungen mit höherem Risiko erforderlich ist, beispielsweise von einem unbekannten Gerät oder Standort oder zu einer ungewöhnlichen Tageszeit. Die zusätzliche Authentifizierung, die einen an das Telefon des Benutzers gesendeten Sicherheitscode oder eine App-Benachrichtigung umfassen kann, hilft bei der Überprüfung der Identität des Benutzers und verringert das Betrugsrisiko. Eine stärkere Authentifizierung greift nur, wenn das Risikoniveau dies erfordert, und sorgt so für ein Gleichgewicht zwischen Sicherheit und Benutzerfreundlichkeit.
Schließlich spart RBA Unternehmen Zeit und Geld. Helpdesk-Ressourcen werden nicht durch Benutzer beansprucht, die unnötigerweise von ihren Konten ausgeschlossen wurden. Und indem Unternehmen die stärkste Authentifizierung riskanten Anmeldungen vorbehalten, können sie die Einführung übermäßig strenger Kontrollen in allen Bereichen vermeiden und so die Kosten senken. RBA reduziert außerdem Fehlalarme und minimiert so den unnötigen Aufwand bei der Untersuchung legitimer Benutzeranmeldungen, die als anomal gekennzeichnet sind.
RBA bietet einen intelligenten, maßgeschneiderten Authentifizierungsansatz, der Unternehmen dabei hilft, Sicherheit, Benutzererfahrung und Kosten zu optimieren. Durch die Konzentration zusätzlicher Kontrollen dort, wo die Risiken am größten sind, können Unternehmen je nach Bedarf das richtige Maß an Authentifizierung erreichen und nicht eine willkürliche, einheitliche Richtlinie.
Die Implementierung einer risikobasierten Authentifizierungslösung erfordert eine sorgfältige Planung und Ausführung. Zunächst müssen Unternehmen ihre wichtigsten Daten, Systeme und Ressourcen identifizieren. Eine Risikobewertung hilft dabei, Schwachstellen und die Wahrscheinlichkeit einer Kompromittierung zu ermitteln. Das Verständnis potenzieller Bedrohungen und Auswirkungen ermöglicht es Unternehmen, Sicherheitskontrollen dort zu konzentrieren, wo sie am meisten benötigt werden.
Eine erfolgreiche Bereitstellung einer risikobasierten Authentifizierung basiert auf hochwertigen Daten und erweiterten Analysen. Ausreichende historische Daten über Benutzer, Zugriffsmuster, Standorte und Geräte bilden eine Grundlage für normales Verhalten. Modelle des maschinellen Lernens können dann aussagekräftige Abweichungen erkennen, um genaue Risikobewertungen zu berechnen. Risikobewertungsmodelle erfordern jedoch eine kontinuierliche Optimierung, da falsch-positive und falsch-negative Ergebnisse auftauchen. Datenwissenschaftler müssen Modelle kontinuierlich neu trainieren, um Authentifizierungsfehler zu minimieren.
Risikobasierte Authentifizierungslösungen müssen in die bestehende Identitäts- und Zugriffsverwaltungsinfrastruktur eines Unternehmens integriert werden. Dazu gehört auch die Verbindung zu Verzeichnissen wie Active Directory um auf Benutzerprofile und Rollen zuzugreifen. Durch die Integration mit einer SIEM-Plattform (Security Information and Event Management) werden zusätzliche Daten zur Risikobewertung bereitgestellt. Anwendungsprogrammschnittstellen (APIs) ermöglichen risikobasierten Authentifizierungsdiensten die Kommunikation mit nativen Anmeldesystemen und verbessern diese.
Um eine risikobasierte Authentifizierung zu implementieren, benötigen Unternehmen ein dediziertes Team, das die Lösung verwaltet. Datenwissenschaftler entwickeln und optimieren Risikobewertungsmodelle. Sicherheitsanalysten überwachen das System, gehen auf Warnungen ein und beheben Probleme. Administratoren pflegen die zugrunde liegende Infrastruktur und die Integration mit vorhandenen Systemen. Mit den richtigen Ressourcen und Planung kann die risikobasierte Authentifizierung eine adaptive Sicherheitskontrolle zum Schutz kritischer Daten und Ressourcen bieten.
Die risikobasierte Authentifizierung ist ein sich entwickelndes Feld, in dem wahrscheinlich weitere Fortschritte erzielt werden, um die Sicherheit zu erhöhen und gleichzeitig das Benutzererlebnis zu verbessern. Zu den möglichen Möglichkeiten am Horizont gehören:
Biometrie und Verhaltensanalyse. Biometrische Methoden wie Fingerabdruck-, Gesichts- und Stimmerkennung werden immer ausgefeilter und allgegenwärtiger, insbesondere auf Mobilgeräten. Auch die Analyse der Tippgeschwindigkeit, der Wischmuster und anderer Verhaltensweisen eines Benutzers kann die Risikobewertung verbessern. Eine Multi-Faktor-Authentifizierung mithilfe von Biometrie und Verhaltensanalysen könnte einen sehr starken Schutz bieten.
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. KI und maschinelles Lernen werden eingesetzt, um immer komplexere Muster zu erkennen, die auf Betrug hinweisen. Da Systeme im Laufe der Zeit immer mehr Daten sammeln, können maschinelle Lernalgorithmen beim Erkennen von Anomalien äußerst genau werden. KI kann auch verwendet werden, um Risikobewertungen dynamisch anzupassen und Authentifizierungsmethoden basierend auf den neuesten Bedrohungen auszuwählen.
Dezentrale und Blockchain-basierte Systeme. Einige Unternehmen entwickeln Authentifizierungssysteme, die nicht auf einem zentralen Speicher für Benutzerdaten basieren, der ein Ziel für Hacker sein könnte. Die Blockchain-Technologie, die Kryptowährungen wie Bitcoin antreibt, ist ein Beispiel für ein dezentrales System, das zur Authentifizierung verwendet werden kann. Benutzer könnten mehr Kontrolle über ihre digitalen Identitäten und persönlichen Daten haben.
Auch wenn die risikobasierte Authentifizierung kein Allheilmittel ist, werden kontinuierliche Fortschritte in diesen und anderen Bereichen Konten noch anfälliger für Übernahmen machen und dazu beitragen, verschiedene Arten von Betrug zu verhindern. Mit der Weiterentwicklung der Authentifizierungs- und Risikoanalysemethoden dürfte es für Angreifer ohne die richtigen Anmeldeinformationen oder Verhaltensmuster sehr schwierig werden, Konten zu kompromittieren. Die Zukunft der risikobasierten Authentifizierung sieht im nie endenden Kampf gegen Cyber-Bedrohungen vielversprechend aus. Insgesamt wird sich die risikobasierte Authentifizierung wahrscheinlich weiter zu einer Multifaktor-Lösung entwickeln, die sowohl äußerst sicher als auch für Endbenutzer nahtlos zu navigieren ist.
Durch die Implementierung einer umfassenden risikobasierten Authentifizierungsstrategie wird sichergestellt, dass der Benutzerzugriff mit einem angemessenen Maß an Vertrauen authentifiziert wird. Dadurch wird ein sicherer Zugriff ermöglicht und gleichzeitig die Benutzerfreundlichkeit und Produktivität maximiert. Mit der risikobasierten Authentifizierung können Unternehmen eine „gerade genug, just-in-time“-Authentifizierung anwenden, die auf die einzigartigen Risikofaktoren jedes Zugriffsszenarios zugeschnitten ist.
