Как предотвратить взлом биометрии в банковских приложениях

Захари Амос — редактор раздела новостей на ReHack.com. Его технические аналитические материалы публиковались в VentureBeat, TalentCulture, ISAGCA, Unite.AI, HR.com и во многих других изданиях.

Откройте для себя лучшие новости и события в финтехе!

Подпишитесь на рассылку FinTech Weekly

Читают руководители JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna и другие

Биометрическая аутентификация стала ключевым элементом в финтехе, поскольку она позволяет пользователям получать доступ к банковским приложениям с помощью простого отпечатка пальца, сканирования лица или распознавания радужной оболочки глаза. Эта технология повышает удобство пользователей и значительно снижает уровень мошенничества. Однако по мере развития мер безопасности меняются и методы киберпреступников.

Взлом биометрических данных становится все более актуальной проблемой. В отличие от паролей, эти данные являются постоянными и не могут быть сброшены в случае утечки, что делает такие взломы особенно опасными. Эта растущая угроза подчеркивает необходимость внедрения передовых мер защиты со стороны разработчиков приложений. Эти улучшения должны опережать динамичные киберугрозы, обеспечивая при этом плавный и безопасный пользовательский опыт.

Что такое взлом биометрии?

Взлом биометрии использует уязвимости систем аутентификации для получения несанкционированного доступа к конфиденциальным аккаунтам или данным. По мере того как банковские приложения и финтех-платформы все больше полагаются на сканирование отпечатков пальцев, распознавание лиц и голосовую аутентификацию, киберпреступники находят новые способы манипуляции этими системами.

Помимо угроз безопасности, использование биометрических технологий вызывает опасения по поводу предвзятости и защиты данных. Плохо спроектированные системы менее точны для определенных демографических групп, что может привести к дискриминации и проблемам с доступом.

Кроме того, недостаточная прозрачность в сборе данных оставляет пользователей уязвимыми перед злоупотреблениями и слежкой. Необходимы более строгие меры защиты, этические практики и технологии без предвзятости для защиты потребителей и обеспечения честной, надежной аутентификации.

Как взлом биометрии угрожает банковским приложениям

Взлом биометрии ставит под угрозу банковские приложения, подвергая пользователей и финансовые учреждения риску мошенничества, кражи личных данных и дорогостоящих утечек. В 2023 году средняя стоимость реагирования на инцидент с программой-вымогателем оценивалась в 4,54 миллиона долларов, что подчеркивает высокие ставки в области кибербезопасности. Вот некоторые способы, которыми такие кибератаки угрожают приложениям:

• Мошенничество с подделкой: злоумышленники используют поддельные отпечатки, маски или изображения высокого разрешения, чтобы обмануть биометрические сканеры и получить несанкционированный доступ.
• Утечки данных: злоумышленники могут продавать украденные данные из плохо защищенных баз данных на темной сети или использовать их для мошенничества с личностью.
• Повторные атаки: киберпреступники перехватывают и повторно используют данные аутентификации для выдачи себя за легитимных пользователей.
• Атаки “человек посередине”: злоумышленники перехватывают передаваемые данные, манипулируя процессом аутентификации для получения доступа.
• Использование вредоносного ПО: вредоносное программное обеспечение может взломать банковские приложения, захватывая учетные данные без ведома пользователя.
• Глубокие фейки на базе ИИ: продвинутые инструменты искусственного интеллекта могут создавать гиперреалистичные фальшивые лица или голоса, обходя биометрическую проверку.
• Регуляторные и нормативные риски: неправильная защита данных может привести к юридическим последствиям, штрафам и потере доверия клиентов.

5 способов, как создатели банковских приложений могут предотвратить взлом биометрии

По мере усложнения методов взлома биометрии разработчикам приложений необходимо предпринимать активные меры для усиления безопасности и защиты данных пользователей. Вот стратегии снижения риска утечек при обеспечении беспрепятственного пользовательского опыта.

2. Шифрование биометрических данных от начала до конца

Защита биометрических данных с помощью сильного шифрования помогает предотвратить мошенничество и кражу личных данных, однако централизованные системы хранения остаются основной целью для хакеров. Разработчики приложений могут использовать децентрализованные решения хранения, распределяющие данные по защищенным сетям, что снижает риск утечек.

Технология блокчейн — яркий пример. Она обеспечивает прозрачность, децентрализацию и неизменяемость данных — что значительно усложняет злоумышленникам взлом данных пользователей. Использование этого инструмента позволяет обеспечить безопасность учетных данных и контроль над ними самим пользователем, исключая необходимость стороннего управления данными. Этот подход снижает риск массовых утечек и укрепляет доверие потребителей к биометрической аутентификации.

3. Внедрение многоуровневых мер безопасности

Полагаться только на биометрию для аутентификации — рискованно, так как это делает банковские приложения уязвимыми для сложных хакерских атак. Разработчики могут создать более надежную систему безопасности, сочетая биометрию с PIN-кодами, паролями или поведенческой аутентификацией — например, анализом динамики нажатий клавиш или моделями использования устройств.

Кроме того, внедрение многофакторной аутентификации для всех удаленных подключений к сети организации — а также для привилегированных или административных аккаунтов — снижает вероятность серьезных кибератак в банковском секторе. Эта дополнительная мера безопасности значительно усложняет злоумышленникам использование украденных учетных данных, повышая целостность системы.

4. Регулярное обновление протоколов безопасности

Частые обновления программного обеспечения укрепляют безопасность банковских приложений, исправляя уязвимости и предотвращая новые угрозы. Киберпреступники постоянно меняют тактики, а устаревшие системы создают лазейки для взломов биометрии. Регулярное обновление протоколов безопасности помогает приложениям избегать потенциальных уязвимостей и снижать риск утечек.

Внедрение систем обнаружения аномалий на базе ИИ добавляет уровень защиты, выявляя необычную активность при входе в систему в реальном времени. Эта технология способна обнаруживать подозрительные действия — например, входы с неизвестных устройств или аномальные шаблоны доступа — и запускать дополнительные этапы аутентификации для блокировки несанкционированного доступа.

5. Использование технологий определения живости (Liveness Detection)

Банковские приложения должны внедрять технологии определения живости, чтобы предотвратить атаки с подделками и отличать реальные человеческие признаки от подделок. Передовые решения по определению живости используют 3D-сканирование, анализ глубины, движения и других тонких характеристик для проверки подлинности.

Этот AI-основанный подход повышает эффективность системы, обнаруживая попытки обхода биометрической аутентификации с помощью фотографий, масок или технологий глубоких фейков. Постоянно обучаясь на реальных взаимодействиях, системы определения живости на базе ИИ становятся более эффективными в выявлении мошенничества и при этом обеспечивают беспрепятственный пользовательский опыт.

6. Ограничение хранения биометрических данных

Локальное хранение биометрических данных на устройстве пользователя, а не в облаке, минимизирует риски безопасности и защищает конфиденциальную информацию. В 2024 году количество кибератак с использованием украденных или скомпрометированных учетных данных увеличилось на 71%, что сделало централизованные базы данных основной целью для злоумышленников, ищущих уязвимости в системах аутентификации.

Хранение данных на устройстве позволяет снизить риск масштабных утечек и дает пользователям больший контроль над своей личной информацией. Использование криптографических хеш-функций повышает безопасность, гарантируя, что исходные биометрические данные никогда не будут в исходной форме. Это делает практически невозможным для киберпреступников восстановить или неправомерно использовать эти данные.

Будущее биометрической безопасности и ответственность финтеха

Финтех-компании должны внедрять передовое шифрование и системы обнаружения мошенничества на базе ИИ для защиты пользователей от новых угроз. По мере усложнения технологий биометрии, финансовым институтам необходимо опережать злоумышленников, создавая более безопасный и удобный банковский опыт.