A autenticação baseada em risco (RBA) é um método de autenticação que avalia o nível de risco associado a uma tentativa de login ou transação e aplica medidas de segurança adicionais quando o risco é alto. Em vez de uma abordagem estática de tamanho único, a autenticação baseada em risco avalia dezenas de pontos de dados em tempo real para estabelecer uma pontuação de risco para cada ação do usuário. Com base na pontuação de risco, o sistema pode então aplicar controles de acesso adaptativos para verificar a identidade do usuário.
RBA, também conhecido como Acesso Condicional Baseado em Risco, fornece uma alternativa aos métodos de autenticação estática, introduzindo um elemento dinâmico que ajusta os controles de segurança com base no risco calculado em tempo real de uma transação. O RBA avalia detalhes sobre o usuário, dispositivo, localização, rede e outros atributos para detectar anomalias que possam sinalizar fraude. Se a pontuação de risco exceder um limite definido, o sistema poderá solicitar fatores de autenticação adicionais, como senhas de uso único, notificações push ou validação biométrica.
O RBA visa encontrar um equilíbrio entre segurança e experiência do usuário. Para transações de baixo risco, permite que os usuários se autentiquem com um único fator, como uma senha. Mas para transações de maior risco, aplica-se uma autenticação mais forte para verificar a identidade do usuário antes de permitir o acesso. Essa abordagem adequada ao risco ajuda a reduzir fraudes e, ao mesmo tempo, minimiza atritos desnecessários para usuários legítimos.
A autenticação baseada em risco (RBA) aproveita o aprendizado de máquina e a análise para determinar o nível de risco de uma determinada solicitação ou transação de acesso. Ele avalia vários fatores como identidade do usuário, local de login, horário de acesso, postura de segurança do dispositivo e padrões de acesso anteriores para detectar anomalias que possam indicar fraude. Com base no nível de risco avaliado, o RBA aplica-se autenticação adaptativa controlos, exigindo uma verificação mais rigorosa para cenários de risco mais elevado.
As soluções RBA normalmente usam uma pontuação de risco calculada em tempo real para cada solicitação ou transação de acesso. A pontuação é determinada com base em regras e modelos construídos a partir de dados históricos. Se a pontuação exceder um limite predefinido, o sistema poderá solicitar verificações de autenticação adicionais, como perguntas de segurança ou códigos de verificação OTP enviados a um dispositivo confiável. Para pontuações muito altas, o sistema pode bloquear totalmente a solicitação para evitar acesso não autorizado.
Ao analisar vários sinais de risco, o RBA visa encontrar um equilíbrio entre segurança e experiência do usuário. Evita submeter os usuários a etapas de autenticação excessivamente rigorosas quando o risco parece normal. Ao mesmo tempo, é capaz de detectar ameaças sutis que os sistemas baseados em regras podem não perceber. Os sistemas RBA continuam aprendendo e se adaptando às mudanças no comportamento do usuário e nos padrões de acesso ao longo do tempo. À medida que os algoritmos ingerem mais dados, os modelos e limites de risco tornam-se mais precisos.
O RBA é um componente-chave de um sistema robusto gerenciamento de identidade e acesso (IAM). Quando combinado com métodos de autenticação fortes como Autenticação multifatorial (MFA), fornece uma camada adicional de proteção para proteger o acesso a aplicativos, sistemas e dados críticos. Para as organizações, o RBA ajuda a reduzir perdas por fraude e penalidades de conformidade, ao mesmo tempo que melhora a eficiência operacional. Para os usuários finais, isso resulta em uma experiência de autenticação simplificada quando os níveis de risco são baixos.
Os métodos de autenticação evoluíram ao longo do tempo para enfrentar ameaças emergentes e aproveitar novas tecnologias. Originalmente, métodos baseados em conhecimento, como senhas, eram o principal meio de verificar a identidade de um usuário. No entanto, as senhas estão sujeitas a ataques de força bruta e os usuários geralmente escolhem senhas fracas ou reutilizadas que são facilmente comprometidas.
Para resolver os pontos fracos das senhas, foi introduzida a autenticação de dois fatores (2FA). 2FA requer não apenas conhecimento (uma senha), mas também a posse de um token físico, como um chaveiro, que gera códigos únicos. 2FA é mais seguro do que apenas senhas, mas os tokens físicos podem ser perdidos, roubados ou hackeados.
Mais recentemente, a autenticação baseada em risco (RBA) surgiu como um método adaptativo que avalia cada tentativa de login com base no nível de risco. A RBA utiliza inteligência artificial e aprendizado de máquina para analisar dezenas de variáveis como endereço IP, geolocalização, horário de acesso e muito mais para detectar anomalias que possam indicar fraude. Se o login parecer arriscado, o usuário poderá ser solicitado a realizar uma verificação adicional, como um código único enviado para seu telefone. Porém, se o login for a partir de um dispositivo e local reconhecido, o usuário poderá prosseguir sem interrupções.
O RBA oferece vários benefícios em relação às técnicas tradicionais de autenticação:
O RBA é uma nova abordagem promissora para autenticação que aproveita a IA e a análise de risco para segurança adaptativa. À medida que as ameaças continuam a evoluir, o RBA desempenhará um papel cada vez mais importante na proteção de contas online e dados sensíveis.
O RBA oferece diversas vantagens sobre os métodos de autenticação estática. Primeiro, melhora a experiência do usuário, reduzindo o atrito para logins de baixo risco. Os usuários não precisam inserir credenciais adicionais ou concluir etapas extras se o sistema determinar que eles estão fazendo login a partir de um dispositivo ou local reconhecido durante o horário normal. Essa conveniência incentiva a adoção de métodos de autenticação pelo usuário e limita a frustração.
Em segundo lugar, o RBA fortalece a segurança quando necessário, exigindo uma autenticação mais forte para logins de maior risco, como de um dispositivo ou local desconhecido ou em um horário incomum do dia. A autenticação adicional, que pode incluir um código de segurança enviado ao telefone do usuário ou uma notificação de aplicativo, ajuda a verificar a identidade do usuário e reduz as chances de fraude. A autenticação mais forte só entra em ação quando o nível de risco o justifica, equilibrando segurança e usabilidade.
Finalmente, o RBA economiza tempo e dinheiro das organizações. Os recursos do suporte técnico não são esgotados por usuários que tiveram suas contas bloqueadas desnecessariamente. E ao reservar a autenticação mais forte para logins arriscados, as empresas podem evitar a implementação de controles excessivamente rigorosos em todos os níveis, o que reduz custos. O RBA também reduz falsos positivos, minimizando esforços desperdiçados na investigação de logins de usuários legítimos sinalizados como anômalos.
O RBA oferece uma abordagem inteligente e personalizada para autenticação que ajuda as empresas a otimizar a segurança, a experiência do usuário e os custos. Ao concentrar controles adicionais onde os riscos são maiores, as organizações podem alcançar o nível certo de autenticação com base na necessidade, e não em uma política arbitrária de tamanho único.
A implementação de uma solução de autenticação baseada em risco requer planejamento e execução cuidadosos. Para começar, as organizações devem identificar os seus dados, sistemas e recursos mais críticos. Uma avaliação de risco ajuda a determinar vulnerabilidades e a probabilidade de comprometimento. Compreender ameaças e impactos potenciais permite que as empresas concentrem os controles de segurança onde são mais necessários.
Uma implantação bem-sucedida da autenticação baseada em riscos depende de dados de qualidade e análises avançadas. Dados históricos suficientes sobre usuários, padrões de acesso, locais e dispositivos fornecem uma base para o comportamento normal. Os modelos de aprendizado de máquina podem então detectar desvios significativos para calcular pontuações de risco precisas. No entanto, os modelos de pontuação de risco exigem ajustes contínuos à medida que surgem falsos positivos e falsos negativos. Os cientistas de dados devem treinar continuamente os modelos para minimizar erros de autenticação.
As soluções de autenticação baseadas em riscos devem ser integradas à infraestrutura existente de gerenciamento de identidade e acesso de uma empresa. Isso inclui conectar-se a diretórios como Active Directory para acessar perfis e funções de usuário. A integração com uma plataforma de gerenciamento de eventos e informações de segurança (SIEM) fornece dados adicionais para informar a pontuação de risco. As interfaces de programa de aplicativos (APIs) permitem que serviços de autenticação baseados em risco se comuniquem e aprimorem sistemas de login nativos.
Para implementar a autenticação baseada em risco, as organizações precisam de uma equipe dedicada para gerenciar a solução. Os cientistas de dados desenvolvem e otimizam modelos de pontuação de risco. Os analistas de segurança monitoram o sistema, abordam alertas e corrigem problemas. Os administradores mantêm a infraestrutura subjacente e a integração com os sistemas existentes. Com os recursos e o planejamento adequados, a autenticação baseada em risco pode fornecer um controle de segurança adaptativo para proteger dados e recursos críticos.
A autenticação baseada em risco é um campo em evolução que provavelmente verá avanços contínuos para fortalecer a segurança e, ao mesmo tempo, melhorar a experiência do usuário. Algumas possibilidades no horizonte incluem:
Biometria e análise de comportamento. Métodos biométricos como impressão digital, reconhecimento facial e de voz estão se tornando mais sofisticados e onipresentes, especialmente em dispositivos móveis. Analisar a velocidade de digitação de um usuário, padrões de deslizamento e outros comportamentos também pode melhorar a pontuação de risco. A autenticação multifatorial usando biometria e análise de comportamento pode fornecer uma proteção muito forte.
Inteligência artificial e aprendizado de máquina. A IA e o aprendizado de máquina estão sendo aplicados para detectar padrões cada vez mais complexos que indicam fraude. À medida que os sistemas coletam mais dados ao longo do tempo, os algoritmos de aprendizado de máquina podem se tornar extremamente precisos na detecção de anomalias. A IA também pode ser usada para ajustar dinamicamente as pontuações de risco e selecionar métodos de autenticação com base nas ameaças mais recentes.
Sistemas descentralizados e baseados em blockchain. Algumas empresas estão desenvolvendo sistemas de autenticação que não dependem de um repositório central de dados de usuários, que poderia ser alvo de hackers. A tecnologia Blockchain, que alimenta criptomoedas como o Bitcoin, é um exemplo de sistema descentralizado que pode ser usado para autenticação. Os usuários poderiam ter mais controle sobre suas identidades digitais e informações pessoais.
Embora a autenticação baseada em risco não seja uma solução mágica, o progresso contínuo nestas e noutras áreas tornará as contas ainda mais imunes a aquisições e ajudará a prevenir vários tipos de fraude. À medida que os métodos de autenticação e análise de risco avançam, as contas devem se tornar muito difíceis de serem comprometidas pelos invasores sem as credenciais ou padrões de comportamento adequados. O futuro da autenticação baseada em risco parece promissor na batalha sem fim contra as ameaças cibernéticas. No geral, a autenticação baseada em risco provavelmente continuará a amadurecer em uma solução multifatorial que é altamente segura e perfeita para os usuários finais navegarem.
A implementação de uma estratégia abrangente de autenticação baseada em riscos ajuda a garantir que o acesso do usuário seja autenticado com um nível de confiança apropriado, permitindo acesso seguro e ao mesmo tempo maximizando a usabilidade e a produtividade. Com a autenticação baseada em risco, as organizações podem aplicar autenticação “apenas o suficiente, na hora certa”, adaptada aos fatores de risco exclusivos de cada cenário de acesso.
