如何防止银行应用中的生物识别被黑客攻击

扎卡里·阿莫斯（Zachary Amos）是 ReHack.com 的专题编辑。他的技术洞见曾刊登于 VentureBeat、TalentCulture、ISAGCA、Unite.AI、HR.com 以及众多其他出版物。

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供摩根大通、Coinbase、Blackrock、Klarna 等高管阅读

生物识别认证在金融科技中变得至关重要，因为它让用户只需用指纹、面部扫描或虹膜识别即可访问银行应用。这项技术提升了用户体验，同时显著降低欺诈风险。然而，随着安全措施不断演进，网络犯罪分子的战术也随之变化。

生物识别黑客已成为日益增长的担忧。与密码不同，这类数据是永久性的；一旦被泄露，就无法重置，使得泄露事件更危险。这种不断上升的威胁凸显了应用开发者需要实施更先进措施的必要性。相关升级必须在应对动态网络威胁的同时，确保用户体验依然顺畅且安全。

什么是生物识别黑客？

生物识别黑客利用认证系统中的薄弱环节，获取对敏感账户或数据的未授权访问。随着银行应用和 金融科技（fintech） 平台越来越依赖指纹扫描、面部识别与语音认证，网络犯罪分子也在寻找操控这些系统的新方式。

除了安全风险之外，对生物识别技术的依赖还引发偏见与数据保护问题。设计不良的系统在特定人群中的准确性更低，从而导致歧视以及访问障碍。

此外，围绕数据采集缺乏透明度使用户容易遭受滥用与监视风险。更强的防护、道德实践以及无偏见的技术对于保护消费者并确保公平、可靠的认证至关重要。

生物识别黑客如何威胁银行应用

生物识别黑客会危及银行应用，使用户与金融机构面临欺诈、身份盗用以及代价高昂的泄露事件。In 2023，勒索软件攻击的平均事件响应成本预计为 $4.54 million，这凸显了网络安全失败的高风险。以下是这种网络攻击威胁应用的若干方式：

*   伪造攻击：黑客使用假指纹、面具或高分辨率图像，诱骗生物识别扫描器授予未授权访问。
*   数据泄露：恶意行为者可以在暗网出售从安全性不足的数据库中窃取的数据，或将其用于身份欺诈。
*   重放攻击：网络犯罪分子拦截并重复使用认证数据，以冒充合法用户。
*   中间人攻击：黑客在数据传输过程中拦截信息，操控认证流程以获取访问权限。
*   恶意软件利用：恶意软件可能破坏银行应用，在用户不知情的情况下窃取凭据。
*   基于 AI 的深度伪造：先进的人工智能工具能够生成高度逼真的面部或语音深度伪造，从而绕过生物识别验证。
*   监管与合规风险：未能妥善保护数据可能导致法律后果、监管罚款以及客户信任丧失。

银行应用创建者可通过 5 种方式防止生物识别黑客

随着生物识别黑客技术不断变得更复杂，应用创建者必须采取主动措施来强化安全并保护用户数据。以下策略有助于降低泄露风险，同时确保用户体验无缝衔接。

2.      

### **对生物识别数据进行端到端加密**

使用强加密保护生物识别数据，可以防止欺诈和身份盗用，但集中式存储系统仍然是黑客的主要目标。应用开发者可以采用去中心化存储解决方案，将数据分布在安全网络中，从而降低泄露风险。

区块链技术就是一个领先示例。它提供透明性、去中心化与不可篡改性——这使网络犯罪分子更难以攻破用户数据。借助这一工具，可以确保凭据安全且由用户掌控，从而无需第三方进行数据管理。这种方法降低了大规模泄露的风险，同时也增强了消费者对生物识别认证的信任。

3.      

### **实施多层安全措施**

仅依赖生物识别进行认证会使银行应用容易遭受复杂的黑客攻击。开发者可以通过将生物识别与 PIN 码、密码或行为认证相结合，构建更强大的安全框架——例如按键动态或设备使用模式。

此外，针对组织网络的所有远程访问——以及特权或管理账户——强制实施多因素认证，会降低银行领域遭受破坏性网络入侵的可能性。额外的这一安全屏障使黑客利用被盗凭据变得难上加难，从而提升整个系统的完整性。

4.      

### **定期更新安全协议**

频繁的软件更新可以通过修补漏洞并阻止新出现的威胁来增强银行应用安全性。网络犯罪分子会不断更换策略，而过时的系统会为生物识别黑客攻击创造可乘之机。定期更新安全协议有助于应用避免潜在漏洞利用，并降低泄露风险。

通过实施基于 AI 的异常检测，可在实时识别异常登录行为的同时增加一层防护。该技术可以检测可疑活动——例如来自未识别设备的登录或异常访问模式——并触发额外的认证步骤，从而阻止未授权访问。

5.      

### **使用活体检测技术**

银行应用必须集成活体检测技术，以防止伪造攻击，并区分真实与虚假的人体特征。先进的活体检测解决方案会使用 3D 扫描处理数据，分析深度、运动以及其他细微特征，以验证真实性。

这种基于 AI 的方案能够通过检测试图使用照片、面具或深度伪造技术绕过生物识别认证的行为来提升系统效率。通过持续学习真实世界的交互，基于 AI 的活体检测在识别欺诈企图方面会更有效，同时保持顺畅的用户体验。

6.      

### **限制生物识别数据存储**

将生物识别数据本地存储在用户设备上，而不是存储在云端，可以最大限度降低安全风险并保护敏感信息。随着 2024 年利用被盗或已泄露凭据发起的网络攻击增加了 71%，集中式数据库已成为黑客意图利用认证系统的首要目标。

将这份数据保存在设备上，可以降低大规模泄露风险，并让用户对个人信息拥有更大的控制权。采用加密哈希函数可增强安全性，确保原始生物识别数据从未以原始形式存在。这使得网络犯罪分子几乎不可能对其进行重建或滥用。

生物识别安全的未来与金融科技的责任

金融科技公司必须实施先进的加密与基于 AI 的欺诈检测，以保护用户免受新兴威胁。随着生物识别技术变得更加复杂，金融机构必须抢先于恶意行为者，打造更安全、更加无缝的银行体验。