L'authentification basée sur les risques (RBA) est une méthode d'authentification qui évalue le niveau de risque associé à une tentative de connexion ou à une transaction et applique des mesures de sécurité supplémentaires lorsque le risque est élevé. Au lieu d’une approche statique universelle, l’authentification basée sur les risques évalue des dizaines de points de données en temps réel pour établir un score de risque pour chaque action de l’utilisateur. En fonction du score de risque, le système peut ensuite appliquer des contrôles d’accès adaptatifs pour vérifier l’identité de l’utilisateur.
RBA, également connu sous le nom Accès conditionnel basé sur les risques, offre une alternative aux méthodes d'authentification statiques en introduisant un élément dynamique qui ajuste les contrôles de sécurité en fonction du risque calculé en temps réel d'une transaction. RBA évalue les détails sur l'utilisateur, l'appareil, l'emplacement, le réseau et d'autres attributs pour détecter les anomalies susceptibles de signaler une fraude. Si le score de risque dépasse un seuil défini, le système peut demander des facteurs d'authentification supplémentaires tels que des mots de passe à usage unique, des notifications push ou une validation biométrique.
RBA vise à trouver un équilibre entre sécurité et expérience utilisateur. Pour les transactions à faible risque, il permet aux utilisateurs de s'authentifier avec un seul facteur comme un mot de passe. Mais pour les transactions à plus haut risque, il applique une authentification plus forte pour vérifier l’identité de l’utilisateur avant d’autoriser l’accès. Cette approche adaptée aux risques contribue à réduire la fraude tout en minimisant les frictions inutiles pour les utilisateurs légitimes.
L'authentification basée sur les risques (RBA) exploite l'apprentissage automatique et l'analyse pour déterminer le niveau de risque pour une demande d'accès ou une transaction donnée. Il évalue plusieurs facteurs tels que l'identité de l'utilisateur, l'emplacement de connexion, l'heure d'accès, l'état de sécurité de l'appareil et les modèles d'accès antérieurs pour détecter les anomalies pouvant indiquer une fraude. Sur la base du niveau de risque évalué, la RBA applique l'authentification adaptative contrôles, exigeant une vérification plus rigoureuse pour les scénarios à risque plus élevé.
Les solutions RBA utilisent généralement un score de risque calculé en temps réel pour chaque demande d'accès ou transaction. Le score est déterminé sur la base de règles et de modèles construits à partir de données historiques. Si le score dépasse un seuil prédéfini, le système peut demander des contrôles d'authentification supplémentaires, comme des questions de sécurité ou des codes de vérification OTP envoyés à un appareil de confiance. Pour des scores très élevés, le système peut bloquer complètement la demande pour empêcher tout accès non autorisé.
En analysant de nombreux signaux de risque, RBA vise à trouver un équilibre entre sécurité et expérience utilisateur. Cela évite de soumettre les utilisateurs à des étapes d’authentification trop strictes alors que le risque semble normal. Dans le même temps, il est capable de détecter les menaces subtiles que les systèmes basés sur des règles peuvent manquer. Les systèmes RBA continuent d'apprendre et de s'adapter aux changements de comportement des utilisateurs et de modèles d'accès au fil du temps. À mesure que les algorithmes ingèrent davantage de données, les modèles et seuils de risque deviennent plus précis.
La RBA est un élément clé d’une stratégie robuste gestion des identités et des accès (IAM). Lorsqu'il est combiné avec des méthodes d'authentification fortes comme authentification multi-facteurs (MFA), il fournit une couche de protection supplémentaire pour sécuriser l’accès aux applications, systèmes et données critiques. Pour les organisations, la RBA contribue à réduire les pertes dues à la fraude et les pénalités de non-conformité tout en améliorant l’efficacité opérationnelle. Pour les utilisateurs finaux, cela se traduit par une expérience d’authentification simplifiée lorsque les niveaux de risque sont faibles.
Les méthodes d'authentification ont évolué au fil du temps pour faire face aux menaces émergentes et tirer parti des nouvelles technologies. À l’origine, les méthodes basées sur la connaissance, comme les mots de passe, constituaient le principal moyen de vérifier l’identité d’un utilisateur. Cependant, les mots de passe sont sujets aux attaques par force brute et les utilisateurs choisissent souvent des mots de passe faibles ou réutilisés qui sont facilement compromis.
Pour remédier aux faiblesses des mots de passe, une authentification à deux facteurs (2FA) a été introduite. 2FA nécessite non seulement une connaissance (un mot de passe), mais également la possession d'un jeton physique comme un porte-clés qui génère des codes à usage unique. La 2FA est plus sécurisée que les mots de passe seuls, mais les jetons physiques peuvent être perdus, volés ou piratés.
Plus récemment, l'authentification basée sur les risques (RBA) est apparue comme une méthode adaptative qui évalue chaque tentative de connexion en fonction du niveau de risque. RBA utilise l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour analyser des dizaines de variables telles que l'adresse IP, la géolocalisation, l'heure d'accès et bien plus encore afin de détecter les anomalies qui pourraient indiquer une fraude. Si la connexion semble risquée, l'utilisateur peut être invité à effectuer une vérification supplémentaire, comme un code à usage unique envoyé sur son téléphone. Cependant, si la connexion s'effectue à partir d'un appareil et d'un emplacement reconnus, l'utilisateur peut continuer sans interruption.
RBA offre un certain nombre d’avantages par rapport aux techniques d’authentification traditionnelles :
RBA est une nouvelle approche prometteuse de l’authentification qui exploite l’IA et l’analyse des risques pour une sécurité adaptative. À mesure que les menaces continuent d’évoluer, la RBA jouera un rôle de plus en plus important dans la protection des comptes en ligne et des données sensibles.
RBA offre plusieurs avantages par rapport aux méthodes d'authentification statiques. Premièrement, cela améliore l’expérience utilisateur en réduisant les frictions pour les connexions à faible risque. Les utilisateurs n'ont pas besoin de saisir d'informations d'identification supplémentaires ni d'effectuer des étapes supplémentaires si le système détermine qu'ils se connectent à partir d'un appareil ou d'un emplacement reconnu pendant les heures normales. Cette commodité encourage l’adoption par les utilisateurs de méthodes d’authentification et limite la frustration.
Deuxièmement, RBA renforce la sécurité lorsque cela est nécessaire en exigeant une authentification plus forte pour les connexions à plus haut risque, par exemple à partir d'un appareil ou d'un emplacement inconnu ou à une heure inhabituelle de la journée. L’authentification supplémentaire, qui peut inclure un code de sécurité envoyé sur le téléphone de l’utilisateur ou une notification dans l’application, permet de vérifier l’identité de l’utilisateur et réduit les risques de fraude. Une authentification plus forte n'intervient que lorsque le niveau de risque le justifie, équilibrant sécurité et convivialité.
Enfin, la RBA permet aux organisations d'économiser du temps et de l'argent. Les ressources du service d'assistance ne sont pas épuisées par les utilisateurs qui ont été inutilement bloqués sur leur compte. Et en réservant l’authentification la plus forte aux connexions à risque, les entreprises peuvent éviter de mettre en œuvre des contrôles trop stricts à tous les niveaux, ce qui réduit les coûts. RBA réduit également les faux positifs, minimisant ainsi les efforts inutiles pour enquêter sur les connexions d'utilisateurs légitimes signalées comme anormales.
RBA propose une approche intelligente et personnalisée de l'authentification qui aide les entreprises à optimiser la sécurité, l'expérience utilisateur et les coûts. En concentrant des contrôles supplémentaires là où les risques sont les plus élevés, les organisations peuvent atteindre le niveau d'authentification approprié en fonction des besoins, et non d'une politique arbitraire et universelle.
La mise en œuvre d'une solution d'authentification basée sur les risques nécessite une planification et une exécution minutieuses. Pour commencer, les organisations doivent identifier leurs données, systèmes et ressources les plus critiques. Une évaluation des risques permet de déterminer les vulnérabilités et la probabilité de compromission. Comprendre les menaces et les impacts potentiels permet aux entreprises de concentrer les contrôles de sécurité là où ils sont le plus nécessaires.
Un déploiement réussi d’authentification basée sur les risques repose sur des données de qualité et des analyses avancées. Des données historiques suffisantes sur les utilisateurs, les modèles d’accès, les emplacements et les appareils fournissent une base de référence pour un comportement normal. Les modèles d’apprentissage automatique peuvent ensuite détecter des écarts significatifs pour calculer des scores de risque précis. Cependant, les modèles de notation des risques nécessitent un ajustement continu à mesure que des faux positifs et des faux négatifs apparaissent. Les data scientists doivent continuellement recycler les modèles pour minimiser les erreurs d'authentification.
Les solutions d’authentification basées sur les risques doivent s’intégrer à l’infrastructure existante de gestion des identités et des accès d’une entreprise. Cela inclut la connexion à des répertoires comme Active Directory pour accéder aux profils et rôles des utilisateurs. L'intégration avec une plateforme de gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM) fournit des données supplémentaires pour éclairer la notation des risques. Les interfaces de programme d'application (API) permettent aux services d'authentification basés sur les risques de communiquer avec et d'améliorer les systèmes de connexion natifs.
Pour mettre en œuvre une authentification basée sur les risques, les organisations ont besoin d'une équipe dédiée pour gérer la solution. Les data scientists développent et optimisent des modèles de notation des risques. Les analystes de sécurité surveillent le système, traitent les alertes et résolvent les problèmes. Les administrateurs maintiennent l'infrastructure sous-jacente et l'intégration avec les systèmes existants. Avec les ressources et la planification appropriées en place, l'authentification basée sur les risques peut fournir un contrôle de sécurité adaptatif pour protéger les données et les ressources critiques.
L'authentification basée sur les risques est un domaine en évolution qui connaîtra probablement des progrès continus pour renforcer la sécurité tout en améliorant l'expérience utilisateur. Certaines possibilités à l’horizon comprennent :
Biométrie et analyse du comportement. Les méthodes biométriques telles que la reconnaissance des empreintes digitales, du visage et de la voix sont de plus en plus sophistiquées et omniprésentes, en particulier sur les appareils mobiles. L'analyse de la vitesse de frappe, des modèles de balayage et d'autres comportements d'un utilisateur peut également améliorer la notation des risques. L'authentification multifacteur utilisant la biométrie et l'analyse comportementale pourrait offrir une protection très solide.
Intelligence artificielle et apprentissage automatique. L’IA et l’apprentissage automatique sont utilisés pour détecter des modèles de plus en plus complexes indiquant une fraude. À mesure que les systèmes collectent davantage de données au fil du temps, les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent devenir extrêmement précis pour détecter les anomalies. L’IA peut également être utilisée pour ajuster dynamiquement les scores de risque et sélectionner les méthodes d’authentification en fonction des dernières menaces.
Systèmes décentralisés et basés sur la blockchain. Certaines entreprises développent des systèmes d'authentification qui ne s'appuient pas sur un référentiel central de données utilisateur, ce qui pourrait constituer une cible pour les pirates. La technologie Blockchain, qui alimente les crypto-monnaies comme Bitcoin, est un exemple de système décentralisé pouvant être utilisé pour l’authentification. Les utilisateurs pourraient avoir plus de contrôle sur leur identité numérique et leurs informations personnelles.
Même si l’authentification basée sur les risques n’est pas une solution miracle, les progrès continus dans ces domaines et dans d’autres rendront les comptes encore plus résistants au piratage et contribueront à prévenir divers types de fraude. À mesure que les méthodes d’authentification et d’analyse des risques progressent, les comptes devraient devenir très difficiles à compromettre pour les attaquants sans les informations d’identification ou les modèles de comportement appropriés. L’avenir de l’authentification basée sur les risques semble prometteur dans la lutte sans fin contre les cybermenaces. Dans l’ensemble, l’authentification basée sur les risques continuera probablement à évoluer vers une solution multifactorielle à la fois hautement sécurisée et transparente pour les utilisateurs finaux.
La mise en œuvre d'une stratégie complète d'authentification basée sur les risques permet de garantir que l'accès des utilisateurs est authentifié avec un niveau de confiance approprié, permettant un accès sécurisé tout en maximisant la convivialité et la productivité. Grâce à l'authentification basée sur les risques, les organisations peuvent appliquer une authentification « juste assez, juste à temps » adaptée aux facteurs de risque uniques de chaque scénario d'accès.
