如何防止銀行應用程式中的生物識別資料被駭取

Zachary Amos 是 ReHack.com 的專題編輯。他的科技見解曾在 VentureBeat、TalentCulture、ISAGCA、Unite.AI、HR.com 以及其他多個出版物中亮相。

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生物識別認證已成為金融科技的關鍵，因為它允許用戶僅需指紋、面部掃描或虹膜識別即可訪問銀行應用程式。這項技術提升了用戶體驗，同時大幅降低了詐騙風險。然而，隨著安全措施的演進，網絡犯罪分子的手段也在不斷變化。

生物識別駭客已成為日益嚴重的問題。與密碼不同，這類數據是永久性的，若被洩露便無法重置，使得資料外洩的危害更大。這一日益增加的威脅凸顯出應用程式開發者需要採取先進的措施。這些升級必須超越動態的網絡威脅，同時確保用戶體驗的流暢與安全。

什麼是生物識別駭客？

生物識別駭客利用認證系統的弱點，未經授權地訪問敏感帳戶或資料。隨著銀行應用程式和金融科技平台越來越依賴指紋掃描、面部識別和語音認證，網絡犯罪分子也在尋找操控這些系統的新方法。

除了安全風險外，對生物識別技術的依賴也引發偏見問題和資料保護疑慮。設計不良的系統在特定族群中的準確率較低，可能導致歧視和存取障礙。

此外，資料收集缺乏透明度，使得用戶易受到濫用和監控的威脅。更強的保障措施、道德實踐和偏見免除的技術是保護消費者、確保公平可靠認證的關鍵。

生物識別駭客如何威脅銀行應用程式

生物識別駭客威脅銀行應用，讓用戶和金融機構面臨詐騙、身份盜用和高額資料外洩的風險。2023 年，勒索軟體攻擊的平均應對成本估計為 454 萬美元，凸顯出網絡安全失誤的高風險。以下是此類攻擊可能造成的威脅方式：

*   冒充攻擊：駭客使用假指紋、面具或高解析度圖像來騙過生物識別掃描器，獲取未經授權的存取權。
*   資料外洩：惡意行為者可以在暗網出售被盜的資料，或用於身份詐騙。
*   重播攻擊：網絡犯罪分子攔截並重用認證資料，冒充合法用戶。
*   中間人攻擊：駭客在傳輸過程中攔截資料，操控認證流程以取得存取權。
*   惡意軟體利用：惡意軟體可入侵銀行應用，未經用戶知情下捕獲憑證。
*   AI 深偽技術：先進的人工智慧工具能生成超逼真的面部或語音深偽，繞過生物識別驗證。
*   法規與合規風險：未妥善保護資料可能導致法律責任、監管罰款及客戶信任流失。

銀行應用開發者如何防範生物識別駭客

隨著生物識別駭客技術日益精進，應用開發者必須採取積極措施來強化安全、保護用戶資料。以下策略可降低資料外洩風險，同時確保用戶體驗順暢。

2.      

### **端對端加密生物識別資料**

用強加密保護生物識別資料，能防止詐騙和身份盜用，但集中存儲系統仍是駭客的主要攻擊目標。應用開發者可以採用去中心化存儲方案，將資料分散在安全的網絡中，以降低資料外洩風險。

區塊鏈技術是其中的典範。它提供透明性、去中心化和不可篡改性——使駭客更難破壞用戶資料。利用此技術可確保憑證安全且由用戶掌控，免除第三方資料管理的需求。此方法降低大規模資料外洩的風險，並增強用戶對生物識別認證的信任。

3.      

### **實施多層安全措施**

僅依賴生物識別進行認證，讓銀行應用面臨高級駭客攻擊的風險。開發者可以結合生物識別與 PIN、密碼或行為認證——例如按鍵動態或裝置使用模式，打造更堅固的安全架構。

此外，對所有遠端存取組織網絡的帳戶——包括特權或管理帳戶——實施多因素認證，可降低嚴重網絡入侵的可能性。這層額外的安全屏障，使駭客更難利用被竊取的憑證，提升整體系統完整性。

4.      

### **定期更新安全協議**

頻繁的軟體更新能強化銀行應用的安全性，修補漏洞，防止新興威脅。網絡犯罪分子不斷變換策略，過時的系統則成為生物識別駭客的突破口。定期更新安全協議，能幫助應用避開潛在的攻擊點，降低資料外洩風險。

運用 AI 驅動的異常偵測技術，能即時識別異常登入行為。此技術能偵測可疑活動——如來自未認識裝置的登入或異常存取模式——並觸發額外認證步驟，以阻擋未授權存取。

5.      

### **使用活體偵測技術**

銀行應用必須整合活體偵測技術，以防止冒充攻擊，並區分真實與假冒的人類特徵。先進的活體偵測方案利用 3D 掃描，分析深度、動作及其他微妙特徵，以驗證真實性。

這種AI 驅動的方法能提升系統效率，偵測試圖用照片、面具或深偽技術繞過生物識別的企圖。透過持續學習實際互動，AI 活體偵測能更有效識別詐騙企圖，同時保持用戶體驗的流暢。

6.      

### **限制生物識別資料存儲**

將生物識別資料本地存放在用戶裝置上，而非雲端存儲，可降低安全風險，保護敏感資訊。2024 年，利用被盜或受損憑證的網絡攻擊增加了 71%，集中式資料庫已成為駭客攻擊的主要目標。

將資料存放在裝置上，不僅能降低大規模資料外洩的風險，也讓用戶擁有更大的個人資料控制權。運用密碼學雜湊函數能提升安全性，確保原始生物識別資料永不以原始形式存取。這幾乎使駭客無法重建或濫用這些資料。

生物識別安全的未來與金融科技的責任

金融科技公司 必須採用先進的加密技術與 AI 驅動的詐騙偵測，來保護用戶免受新興威脅。隨著生物識別技術日益複雜，金融機構必須領先於惡意行為者，打造更安全、更順暢的銀行體驗。