RBA(위험 기반 인증)는 로그인 시도 또는 거래와 관련된 위험 수준을 평가하고 위험이 높을 때 추가 보안 조치를 적용하는 인증 방법입니다. 정적인 일률적인 접근 방식 대신 위험 기반 인증은 수십 개의 데이터 포인트를 실시간으로 평가하여 각 사용자 작업에 대한 위험 점수를 설정합니다. 위험 점수에 따라 시스템은 적응형 액세스 제어를 적용하여 사용자의 신원을 확인할 수 있습니다.
RBA라고도 함 위험 기반 조건부 액세스는 실시간으로 계산된 거래 위험을 기반으로 보안 제어를 조정하는 동적 요소를 도입하여 정적 인증 방법에 대한 대안을 제공합니다. RBA는 사용자, 장치, 위치, 네트워크 및 기타 속성에 대한 세부 정보를 평가하여 사기의 신호가 될 수 있는 이상 징후를 탐지합니다. 위험 점수가 정의된 임계값을 초과하는 경우 시스템은 일회용 비밀번호, 푸시 알림 또는 생체 인식 확인과 같은 추가 인증 요소를 요구할 수 있습니다.
RBA는 보안과 사용자 경험 사이의 균형을 맞추는 것을 목표로 합니다. 위험도가 낮은 거래의 경우 사용자가 비밀번호와 같은 단일 요소로 인증할 수 있습니다. 그러나 위험도가 높은 거래의 경우 액세스를 허용하기 전에 사용자의 신원을 확인하기 위해 더 강력한 인증을 적용합니다. 위험에 적합한 이러한 접근 방식은 사기를 줄이는 동시에 합법적인 사용자에 대한 불필요한 마찰을 최소화하는 데 도움이 됩니다.
위험 기반 인증(RBA)은 기계 학습 및 분석을 활용하여 특정 액세스 요청 또는 거래에 대한 위험 수준을 결정합니다. 사용자 신원, 로그인 위치, 액세스 시간, 장치 보안 상태 및 이전 액세스 패턴과 같은 여러 요소를 평가하여 사기를 나타낼 수 있는 이상 징후를 탐지합니다. 평가된 위험 수준에 따라 RBA가 적용됩니다. 적응 형 인증 위험도가 높은 시나리오에 대해 더 강력한 검증이 필요합니다.
RBA 솔루션은 일반적으로 각 액세스 요청 또는 트랜잭션에 대해 실시간으로 계산되는 위험 점수를 사용합니다. 점수는 기록 데이터를 기반으로 구축된 규칙과 모델을 기반으로 결정됩니다. 점수가 미리 정의된 임계값을 초과하는 경우 시스템은 보안 질문이나 신뢰할 수 있는 장치로 전송된 OTP 확인 코드와 같은 추가 인증 확인을 요구할 수 있습니다. 점수가 매우 높은 경우 시스템은 무단 액세스를 방지하기 위해 요청을 완전히 차단할 수 있습니다.
RBA는 수많은 위험 신호를 분석하여 보안과 사용자 경험 사이의 균형을 맞추는 것을 목표로 합니다. 위험이 정상으로 보일 때 사용자가 지나치게 엄격한 인증 단계를 거치는 것을 방지합니다. 동시에 규칙 기반 시스템이 놓칠 수 있는 미묘한 위협을 탐지할 수 있습니다. RBA 시스템은 시간이 지남에 따라 사용자 행동 및 액세스 패턴의 변화를 지속적으로 학습하고 적응합니다. 알고리즘이 더 많은 데이터를 수집할수록 위험 모델과 임계값이 더욱 정확해집니다.
RBA는 강력한 보안의 핵심 구성 요소입니다. 신원 및 액세스 관리 (IAM) 프로그램. 다음과 같은 강력한 인증 방법과 결합하면 다중 요소 인증 (MFA)는 중요한 애플리케이션, 시스템 및 데이터에 대한 액세스를 보호하기 위한 추가 보호 계층을 제공합니다. 조직의 경우 RBA는 사기 손실과 규정 준수 처벌을 줄이는 동시에 운영 효율성을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 최종 사용자의 경우 위험 수준이 낮을 때 인증 경험이 간소화됩니다.
인증 방법은 새로운 위협을 해결하고 새로운 기술을 활용하기 위해 시간이 지남에 따라 발전해 왔습니다. 원래 비밀번호와 같은 지식 기반 방법은 사용자의 신원을 확인하는 주요 수단이었습니다. 그러나 비밀번호는 무차별 대입 공격을 받기 쉬우며 사용자는 쉽게 손상될 수 있는 취약하거나 재사용되는 비밀번호를 선택하는 경우가 많습니다.
비밀번호의 약점을 해결하기 위해 2단계 인증(2FA)이 도입되었습니다. 2FA는 지식(비밀번호)뿐만 아니라 일회용 코드를 생성하는 전자열쇠와 같은 물리적 토큰의 소유도 필요합니다. XNUMXFA는 비밀번호만 사용하는 것보다 더 안전하지만 물리적 토큰은 분실, 도난 또는 해킹될 수 있습니다.
최근에는 위험 수준에 따라 각 로그인 시도를 평가하는 적응형 방법으로 위험 기반 인증(RBA)이 등장했습니다. RBA는 인공 지능과 기계 학습을 활용하여 IP 주소, 지리적 위치, 액세스 시간 등과 같은 수십 가지 변수를 분석하여 사기를 나타낼 수 있는 이상 징후를 탐지합니다. 로그인이 위험해 보이는 경우 사용자에게 휴대폰으로 전송되는 일회성 코드와 같은 추가 확인 메시지가 표시될 수 있습니다. 단, 인식된 기기와 위치에서 로그인하는 경우에는 사용자가 중단 없이 진행할 수 있습니다.
RBA는 기존 인증 기술에 비해 다음과 같은 여러 가지 이점을 제공합니다.
RBA는 적응형 보안을 위해 AI와 위험 분석을 활용하는 유망한 새로운 인증 접근 방식입니다. 위협이 계속 진화함에 따라 RBA는 온라인 계정과 민감한 데이터를 보호하는 데 점점 더 중요한 역할을 맡게 될 것입니다.
RBA는 정적 인증 방법에 비해 몇 가지 장점을 제공합니다. 첫째, 위험도가 낮은 로그인에 대한 마찰을 줄여 사용자 경험을 향상시킵니다. 시스템이 정상 시간 동안 인식된 장치나 위치에서 로그인한다고 판단하는 경우 사용자는 추가 자격 증명을 입력하거나 추가 단계를 완료할 필요가 없습니다. 이러한 편리함은 사용자가 인증 방법을 채택하도록 장려하고 불만을 줄여줍니다.
둘째, RBA는 알 수 없는 장치나 위치에서 또는 비정상적인 시간에 로그인하는 등 위험도가 높은 로그인에 대해 더 강력한 인증을 요구하여 필요한 경우 보안을 강화합니다. 사용자의 휴대폰으로 전송되는 보안 코드나 앱 알림 등을 포함한 추가 인증을 통해 사용자의 신원을 확인하고 사기 가능성을 줄일 수 있습니다. 더 강력한 인증은 위험 수준이 보장되는 경우에만 시작되어 보안과 유용성의 균형을 유지합니다.
마지막으로 RBA는 조직의 시간과 비용을 절약해 줍니다. 불필요하게 계정이 잠긴 사용자로 인해 헬프 데스크 리소스가 고갈되지 않습니다. 그리고 위험한 로그인에 대해 가장 강력한 인증을 확보함으로써 기업은 전반적으로 지나치게 엄격한 제어를 구현하는 것을 피할 수 있으므로 비용이 절감됩니다. RBA는 또한 오탐(false positive)을 줄여 비정상적인 것으로 표시된 합법적인 사용자 로그인을 조사하는 낭비되는 노력을 최소화합니다.
RBA는 기업이 보안, 사용자 경험 및 비용을 최적화하는 데 도움이 되는 스마트하고 맞춤화된 인증 접근 방식을 제공합니다. 위험이 가장 높은 곳에 추가 제어를 집중함으로써 조직은 임의의 일률적인 정책이 아닌 필요에 따라 적절한 수준의 인증을 달성할 수 있습니다.
위험 기반 인증 솔루션을 구현하려면 신중한 계획과 실행이 필요합니다. 시작하려면 조직은 가장 중요한 데이터, 시스템 및 리소스를 식별해야 합니다. 위험 평가는 취약성과 손상 가능성을 판단하는 데 도움이 됩니다. 잠재적인 위협과 영향을 이해하면 기업은 가장 필요한 곳에 보안 제어를 집중할 수 있습니다.
성공적인 위험 기반 인증 배포는 품질 데이터와 고급 분석에 달려 있습니다. 사용자, 액세스 패턴, 위치 및 장치에 대한 충분한 기록 데이터는 정상적인 동작에 대한 기준을 제공합니다. 그런 다음 기계 학습 모델은 의미 있는 편차를 감지하여 정확한 위험 점수를 계산할 수 있습니다. 그러나 위험 점수 모델은 거짓 긍정과 거짓 부정이 나타나기 때문에 지속적인 조정이 필요합니다. 데이터 과학자는 인증 오류를 최소화하기 위해 지속적으로 모델을 재교육해야 합니다.
위험 기반 인증 솔루션은 회사의 기존 ID 및 액세스 관리 인프라와 통합되어야 합니다. 여기에는 다음과 같은 디렉토리에 대한 연결이 포함됩니다. Active Directory 사용자 프로필 및 역할에 액세스합니다. SIEM(보안 정보 및 이벤트 관리) 플랫폼과 통합하면 위험 점수를 알리는 추가 데이터가 제공됩니다. API(응용 프로그램 인터페이스)를 사용하면 위험 기반 인증 서비스가 기본 로그인 시스템과 통신하고 향상될 수 있습니다.
위험 기반 인증을 구현하려면 조직에 솔루션을 관리할 전담 팀이 필요합니다. 데이터 과학자는 위험 점수 모델을 개발하고 최적화합니다. 보안 분석가는 시스템을 모니터링하고 경고를 해결하며 문제를 해결합니다. 관리자는 기본 인프라와 기존 시스템과의 통합을 유지 관리합니다. 적절한 리소스와 계획이 마련되어 있으면 위험 기반 인증은 중요한 데이터와 리소스를 보호하기 위한 적응형 보안 제어를 제공할 수 있습니다.
위험 기반 인증은 보안을 강화하는 동시에 사용자 경험을 개선하기 위해 지속적인 발전을 이룰 것으로 예상되는 진화하는 분야입니다. 예상되는 몇 가지 가능성은 다음과 같습니다.
생체 인식 및 행동 분석. 지문, 얼굴, 음성 인식과 같은 생체 인식 방법은 특히 모바일 장치에서 더욱 정교해지고 보편화되고 있습니다. 사용자의 타이핑 속도, 스와이프 패턴 및 기타 행동을 분석하면 위험 점수를 높일 수도 있습니다. 생체 인식 및 행동 분석을 사용한 다단계 인증은 매우 강력한 보호를 제공할 수 있습니다.
인공지능과 머신러닝. 사기를 나타내는 점점 더 복잡해지는 패턴을 탐지하기 위해 AI와 머신러닝이 적용되고 있습니다. 시간이 지남에 따라 시스템이 더 많은 데이터를 수집함에 따라 기계 학습 알고리즘은 이상 현상을 발견하는 데 매우 정확해질 수 있습니다. AI는 또한 위험 점수를 동적으로 조정하고 최신 위협을 기반으로 인증 방법을 선택하는 데 사용될 수도 있습니다.
분산화 및 블록체인 기반 시스템. 일부 회사에서는 해커의 표적이 될 수 있는 사용자 데이터의 중앙 저장소에 의존하지 않는 인증 시스템을 개발하고 있습니다. 비트코인과 같은 암호화폐를 지원하는 블록체인 기술은 인증에 사용할 수 있는 분산형 시스템의 한 예입니다. 사용자는 자신의 디지털 신원과 개인 정보에 대해 더 많은 통제권을 가질 수 있습니다.
위험 기반 인증이 만능은 아니지만 이러한 영역과 기타 영역의 지속적인 발전을 통해 계정이 탈취당하지 않고 다양한 유형의 사기를 예방하는 데 도움이 될 것입니다. 인증 및 위험 분석 방법이 발전함에 따라 공격자가 적절한 자격 증명이나 행동 패턴 없이 계정을 손상시키기가 매우 어려워졌습니다. 사이버 위협과의 끝없는 전쟁에서 위험 기반 인증의 미래는 유망해 보입니다. 전반적으로 위험 기반 인증은 최종 사용자가 매우 안전하고 원활하게 탐색할 수 있는 다중 요소 솔루션으로 계속 발전할 것입니다.
포괄적인 위험 기반 인증 전략을 구현하면 사용자 액세스가 적절한 신뢰도 수준으로 인증되도록 보장하여 보안 액세스를 지원하는 동시에 유용성과 생산성을 극대화할 수 있습니다. 위험 기반 인증을 통해 조직은 각 액세스 시나리오의 고유한 위험 요소에 맞춰 "적시에 충분하게" 인증을 적용할 수 있습니다.
