Risk tabanlı kimlik doğrulama (RBA), bir oturum açma girişimi veya işlemiyle ilişkili risk düzeyini değerlendiren ve risk yüksek olduğunda ek güvenlik önlemleri uygulayan bir kimlik doğrulama yöntemidir. Statik, herkese uyan tek bir yaklaşım yerine risk tabanlı kimlik doğrulama, her kullanıcı eylemi için bir risk puanı oluşturmak üzere düzinelerce veri noktasını gerçek zamanlı olarak değerlendirir. Risk puanına bağlı olarak sistem, kullanıcının kimliğini doğrulamak için uyarlanabilir erişim kontrollerini uygulayabilir.
RBA olarak da bilinir Risk Tabanlı Koşullu Erişim, bir işlemin gerçek zamanlı, hesaplanmış riskine göre güvenlik kontrollerini ayarlayan dinamik bir öğe sunarak statik kimlik doğrulama yöntemlerine bir alternatif sağlar. RBA, dolandırıcılık sinyali verebilecek anormallikleri tespit etmek için kullanıcı, cihaz, konum, ağ ve diğer niteliklerle ilgili ayrıntıları değerlendirir. Risk puanı tanımlanmış bir eşiği aşarsa sistem, tek kullanımlık şifreler, anlık bildirimler veya biyometrik doğrulama gibi ek kimlik doğrulama faktörlerini isteyebilir.
RBA, güvenlik ve kullanıcı deneyimi arasında bir denge kurmayı amaçlamaktadır. Düşük riskli işlemler için kullanıcıların şifre gibi tek bir faktörle kimlik doğrulaması yapmasına olanak tanır. Ancak daha yüksek riskli işlemlerde, erişime izin vermeden önce kullanıcının kimliğini doğrulamak için daha güçlü kimlik doğrulama uygulanır. Riske uygun bu yaklaşım, yasal kullanıcılar için gereksiz anlaşmazlıkları en aza indirirken dolandırıcılığın azaltılmasına da yardımcı olur.
Risk tabanlı kimlik doğrulama (RBA), belirli bir erişim isteği veya işlemine ilişkin risk düzeyini belirlemek için makine öğreniminden ve analizlerden yararlanır. Dolandırıcılığa işaret edebilecek anormallikleri tespit etmek için kullanıcı kimliği, oturum açma konumu, erişim zamanı, cihazın güvenlik durumu ve önceki erişim düzenleri gibi birçok faktörü değerlendirir. Değerlendirilen risk seviyesine göre RBA uygulanır uyarlanabilir kimlik doğrulama Daha yüksek risk senaryoları için daha güçlü doğrulama gerektiren kontroller.
RBA çözümleri genellikle her erişim isteği veya işlemi için gerçek zamanlı olarak hesaplanan bir risk puanı kullanır. Puan, geçmiş verilerden oluşturulan kurallara ve modellere göre belirlenir. Puan önceden tanımlanmış bir eşiği aşarsa sistem, güvenlik soruları veya güvenilir bir cihaza gönderilen OTP doğrulama kodları gibi ek kimlik doğrulama kontrolleri isteyebilir. Çok yüksek puanlar için sistem, yetkisiz erişimi önlemek amacıyla isteği tamamen engelleyebilir.
RBA, çok sayıda risk sinyalini analiz ederek güvenlik ve kullanıcı deneyimi arasında bir denge kurmayı hedefliyor. Risk normal göründüğünde kullanıcıların aşırı sıkı kimlik doğrulama adımlarına maruz kalmasını önler. Aynı zamanda kural tabanlı sistemlerin gözden kaçırabileceği ince tehditleri de tespit edebiliyor. RBA sistemleri, zaman içinde kullanıcı davranışındaki ve erişim düzenlerindeki değişiklikleri öğrenmeye ve bunlara uyum sağlamaya devam eder. Algoritmalar daha fazla veri aldıkça risk modelleri ve eşik değerleri daha doğru hale gelir.
RBA sağlam bir sistemin önemli bir bileşenidir kimlik ve erişim yönetimi (IAM) programı. gibi güçlü kimlik doğrulama yöntemleriyle birleştirildiğinde çok faktörlü kimlik doğrulama (MFA), kritik uygulamalara, sistemlere ve verilere erişimin güvenliğini sağlamak için ek bir koruma katmanı sağlar. Kuruluşlar için RBA, operasyonel verimliliği artırırken dolandırıcılık kayıplarını ve uyumluluk cezalarını azaltmaya yardımcı olur. Son kullanıcılar için risk düzeyleri düşük olduğunda kolaylaştırılmış bir kimlik doğrulama deneyimi sağlar.
Kimlik doğrulama yöntemleri, ortaya çıkan tehditleri ele almak ve yeni teknolojilerden yararlanmak için zaman içinde gelişti. Başlangıçta, şifreler gibi bilgiye dayalı yöntemler, bir kullanıcının kimliğini doğrulamanın birincil yoluydu. Bununla birlikte, parolalar kaba kuvvet saldırılarına açıktır ve kullanıcılar genellikle kolayca ele geçirilebilecek zayıf veya yeniden kullanılan parolaları seçerler.
Parolaların zayıf yönlerini gidermek için iki faktörlü kimlik doğrulama (2FA) tanıtıldı. 2FA yalnızca bilgi (şifre) değil, aynı zamanda tek seferlik kodlar üreten anahtarlık gibi fiziksel bir tokena sahip olmayı da gerektirir. 2FA, tek başına şifrelerden daha güvenlidir ancak fiziksel tokenler kaybolabilir, çalınabilir veya saldırıya uğrayabilir.
Daha yakın zamanlarda, risk tabanlı kimlik doğrulama (RBA), her oturum açma girişimini risk düzeyine göre değerlendiren uyarlanabilir bir yöntem olarak ortaya çıktı. RBA, sahtekarlığa işaret edebilecek anormallikleri tespit etmek amacıyla IP adresi, coğrafi konum, erişim zamanı ve daha fazlası gibi düzinelerce değişkeni analiz etmek için yapay zeka ve makine öğreniminden yararlanır. Giriş riskli görünüyorsa kullanıcıdan, telefonuna tek seferlik kod gönderilmesi gibi ek doğrulama istenebilir. Ancak giriş tanınan bir cihazdan ve konumdan yapılıyorsa kullanıcı kesintisiz olarak devam edebilir.
RBA, geleneksel kimlik doğrulama tekniklerine göre bir dizi avantaj sunar:
RBA, uyarlanabilir güvenlik için yapay zeka ve risk analizinden yararlanan, kimlik doğrulamaya yönelik umut verici yeni bir yaklaşımdır. Tehditler gelişmeye devam ettikçe RBA, çevrimiçi hesapların ve hassas verilerin korunmasında giderek daha önemli bir rol oynayacak.
RBA, statik kimlik doğrulama yöntemlerine göre çeşitli avantajlar sağlar. İlk olarak, düşük riskli oturum açma işlemlerindeki sürtünmeyi azaltarak kullanıcı deneyimini geliştirir. Sistem, kullanıcıların normal saatlerde tanınan bir cihazdan veya konumdan giriş yaptığını tespit ederse, kullanıcıların ek kimlik bilgileri girmesine veya ekstra adımları tamamlamasına gerek kalmaz. Bu kolaylık, kullanıcının kimlik doğrulama yöntemlerini benimsemesini teşvik eder ve hayal kırıklığını sınırlar.
İkincisi, RBA, bilinmeyen bir cihazdan veya konumdan veya günün olağandışı bir saatinde yapılan gibi yüksek riskli oturum açma işlemleri için daha güçlü kimlik doğrulama gerektirerek gerektiğinde güvenliği güçlendirir. Kullanıcının telefonuna gönderilen bir güvenlik kodunu veya uygulama bildirimini içerebilen ek kimlik doğrulama, kullanıcının kimliğinin doğrulanmasına yardımcı olur ve dolandırıcılık olasılığını azaltır. Daha güçlü kimlik doğrulama yalnızca risk düzeyi bunu gerektirdiğinde devreye girerek güvenlik ve kullanılabilirliği dengeler.
Son olarak RBA, kuruluşların zamandan ve paradan tasarruf etmesini sağlar. Yardım masası kaynakları, hesaplarına gereksiz yere erişimi engellenen kullanıcılar tarafından tüketilmez. Şirketler, en güçlü kimlik doğrulamayı riskli oturum açma işlemlerine ayırarak, genel olarak aşırı sıkı kontroller uygulamaktan kaçınabilir ve bu da maliyetleri azaltabilir. RBA aynı zamanda yanlış pozitifleri de azaltarak, anormal olarak işaretlenen meşru kullanıcı girişlerini araştıran boşa giden çabaları en aza indirir.
RBA, şirketlerin güvenliği, kullanıcı deneyimini ve maliyetleri optimize etmesine yardımcı olan kimlik doğrulamaya yönelik akıllı ve özel bir yaklaşım sunar. Kuruluşlar, risklerin en yüksek olduğu yerlerde ek kontrollere odaklanarak, gelişigüzel herkese uyan tek bir politika yerine, ihtiyaca dayalı doğru kimlik doğrulama düzeyine ulaşabilir.
Risk tabanlı bir kimlik doğrulama çözümünün uygulanması, dikkatli planlama ve yürütme gerektirir. Başlangıç olarak kuruluşların en kritik verilerini, sistemlerini ve kaynaklarını tanımlamaları gerekir. Risk değerlendirmesi, güvenlik açıklarının ve uzlaşma olasılığının belirlenmesine yardımcı olur. Potansiyel tehditleri ve etkileri anlamak, şirketlerin güvenlik kontrollerini en çok ihtiyaç duyulan yerlere odaklamasına olanak tanır.
Başarılı bir risk tabanlı kimlik doğrulama dağıtımı, kaliteli verilere ve gelişmiş analitiklere dayanır. Kullanıcılar, erişim düzenleri, konumlar ve cihazlar hakkında yeterli geçmiş veri, normal davranış için bir temel oluşturur. Makine öğrenimi modelleri daha sonra doğru risk puanlarını hesaplamak için anlamlı sapmaları tespit edebilir. Ancak risk puanlama modelleri, yanlış pozitifler ve yanlış negatifler ortaya çıktıkça sürekli ayarlama gerektirir. Veri bilimcileri, kimlik doğrulama hatalarını en aza indirmek için modelleri sürekli olarak yeniden eğitmelidir.
Risk tabanlı kimlik doğrulama çözümlerinin bir şirketin mevcut kimlik ve erişim yönetimi altyapısıyla entegre olması gerekir. Bu, aşağıdaki gibi dizinlere bağlanmayı içerir: Active Directory Kullanıcı profillerine ve rollerine erişmek için. Güvenlik bilgileri ve olay yönetimi (SIEM) platformuyla entegrasyon, risk puanlamasını bilgilendirmek için ek veriler sağlar. Uygulama programı arayüzleri (API'ler), risk tabanlı kimlik doğrulama hizmetlerinin yerel oturum açma sistemleriyle iletişim kurmasına ve bunları geliştirmesine olanak tanır.
Risk tabanlı kimlik doğrulamayı uygulamak için kuruluşların çözümü yönetecek özel bir ekibe ihtiyacı vardır. Veri bilimcileri risk puanlama modellerini geliştirir ve optimize eder. Güvenlik analistleri sistemi izler, uyarıları giderir ve sorunları giderir. Yöneticiler temel altyapıyı ve mevcut sistemlerle entegrasyonu korur. Uygun kaynaklar ve planlama uygulandığında risk tabanlı kimlik doğrulama, kritik verileri ve kaynakları korumak için uyarlanabilir bir güvenlik kontrolü sağlayabilir.
Risk tabanlı kimlik doğrulama, kullanıcı deneyimini geliştirirken güvenliği güçlendirmeye yönelik ilerlemelerin devam edeceği, gelişen bir alandır. Ufuktaki bazı olasılıklar şunlardır:
Biyometri ve davranış analitiği. Parmak izi, yüz ve ses tanıma gibi biyometrik yöntemler, özellikle mobil cihazlarda giderek daha karmaşık ve yaygın hale geliyor. Kullanıcının yazma hızını, kaydırma düzenlerini ve diğer davranışlarını analiz etmek de risk puanlamasını artırabilir. Biyometri ve davranış analitiğini kullanan çok faktörlü kimlik doğrulama, çok güçlü bir koruma sağlayabilir.
Yapay zeka ve makine öğrenimi. Sahtekarlığa işaret eden giderek karmaşıklaşan kalıpları tespit etmek için yapay zeka ve makine öğrenimi kullanılıyor. Sistemler zamanla daha fazla veri topladıkça, makine öğrenimi algoritmaları anormallikleri tespit etmede son derece hassas hale gelebilir. Yapay zeka ayrıca risk puanlarını dinamik olarak ayarlamak ve en son tehditlere göre kimlik doğrulama yöntemlerini seçmek için de kullanılabilir.
Merkezi olmayan ve blockchain tabanlı sistemler. Bazı şirketler, bilgisayar korsanlarının hedefi olabilecek merkezi kullanıcı verileri deposuna dayanmayan kimlik doğrulama sistemleri geliştiriyor. Bitcoin gibi kripto para birimlerine güç veren Blockchain teknolojisi, kimlik doğrulama için kullanılabilecek merkezi olmayan bir sistemin örneğidir. Kullanıcılar dijital kimlikleri ve kişisel bilgileri üzerinde daha fazla kontrole sahip olabilir.
Riske dayalı kimlik doğrulama sihirli bir çözüm olmasa da, bu ve diğer alanlardaki sürekli ilerleme, hesapların ele geçirilmesine karşı daha dayanıklı hale gelecek ve çeşitli dolandırıcılık türlerinin önlenmesine yardımcı olacaktır. Kimlik doğrulama ve risk analizi yöntemleri ilerledikçe, saldırganların uygun kimlik bilgileri veya davranış kalıpları olmadan hesapları ele geçirmesi çok zor hale gelecektir. Risk tabanlı kimlik doğrulamanın geleceği, siber tehditlere karşı bitmeyen savaşta umut verici görünüyor. Genel olarak risk tabanlı kimlik doğrulama, son kullanıcıların gezinmesi için hem son derece güvenli hem de kusursuz olan çok faktörlü bir çözüme dönüşmeye devam edecek gibi görünüyor.
Kapsamlı bir risk tabanlı kimlik doğrulama stratejisi uygulamak, kullanıcı erişiminin uygun bir güven düzeyinde doğrulanmasını sağlamaya yardımcı olur, güvenli erişim sağlarken aynı zamanda kullanılabilirliği ve üretkenliği en üst düzeye çıkarır. Risk tabanlı kimlik doğrulamayla kuruluşlar, her erişim senaryosunun benzersiz risk faktörlerine göre uyarlanmış "tam zamanında, tam yeterli" kimlik doğrulamasını uygulayabilir.
