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, такие данные являются постоянными и не могут быть сброшены при утечке, что делает взломы более опасными. Эта растущая угроза подчеркивает необходимость внедрения передовых мер со стороны разработчиков приложений. Эти улучшения должны опережать динамичные киберугрозы и одновременно обеспечивать 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 рисков безопасности, использование 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 для снижения риска 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. Разработчики могут создать более надежную систему безопасности, сочетая биометрию с PIN-кодами, паролями или поведенческой аутентификацией — например, динамикой 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 обнаружения аномалий с помощью 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 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 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 хакеров, ищущих уязвимости в системах аутентификации.

Хранение данных на устройстве снижает 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.