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 тактики киберпреступников.

Взлом биометрических данных становится все более актуальной проблемой. В отличие от паролей, такие данные являются постоянными и не могут быть сброшены при компрометации, что делает утечки более опасными. Эта растущая угроза подчеркивает необходимость внедрения передовых мер со стороны разработчиков приложений. Эти обновления 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 чувствительным 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 рисков для безопасности, зависимость от биометрических технологий вызывает опасения по поводу предвзятости и защиты данных. Плохо спроектированные системы менее точны для определенных демографических групп, что ведет к дискриминации и проблемам с доступом.

Кроме того, отсутствие прозрачности в сборе данных оставляет пользователей уязвимыми к злоупотреблениям и слежке. 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 при атаке с использованием программ-вымогателей оценивалась в 4,54 миллиона долларов, что подчеркивает высокие ставки в области кибербезопасности. Вот некоторые способы, которыми эта кибератака угрожает приложениям:

*   Спуфинг-атаки: хакеры используют поддельные отпечатки пальцев, 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": хакеры перехватывают данные во время передачи, 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 для обхода биометрической проверки.
*   Регуляторные и нормативные риски: неправильная защита данных может привести к юридическим последствиям, штрафам и потере доверия клиентов.

5 способов, которыми создатели банковских приложений могут предотвратить взлом биометрии

По мере усложнения методов взлома биометрии разработчикам приложений необходимо предпринимать активные шаги 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 защищает пользователей от мошенничества и кражи личных данных, однако централизованные системы хранения остаются основной целью для хакеров. Разработчики приложений могут внедрять децентрализованные решения хранения, распределяя данные по защищенным сетям, что снижает риск утечек.

Технология блокчейн — яркий пример. Она обеспечивает прозрачность, децентрализацию и неизменяемость — что значительно усложняет киберпреступникам взлом данных пользователей. Использование этого инструмента позволяет обеспечить безопасность учетных данных и контроль за 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 оставляет банковские приложения уязвимыми для сложных хакерских атак. Разработчики могут создать более надежную систему безопасности, сочетая биометрию с PIN-кодами, паролями или поведенческой аутентификацией — например, динамикой нажатий клавиш или моделями использования устройства.

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 общую 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 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 незнакомых устройств или аномальные шаблоны доступа — и запускать дополнительные шаги аутентификации для блокировки несанкционированного доступа.

5.      

### **Использование технологий определения живости**

Банковские приложения должны внедрять технологии определения живости, чтобы предотвратить спуфинг-атаки 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 мошеннических попыток, сохраняя при этом беспрепятственный пользовательский опыт.

6.      

### **Ограничение хранения биометрических данных**

Хранение биометрических данных локально на устройстве пользователя, а не в облаке, минимизирует риски безопасности и защищает чувствительную информацию. В 2024 году количество кибератак с использованием украденных или скомпрометированных учетных данных увеличилось на 71%, что сделало централизованные базы данных основной целью для хакеров, 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, финансовые учреждения должны опережать злоумышленников, создавая более безопасный и беспрепятственный банковский опыт.