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!

Подписывайтесь на рассылку FinTech Weekly

Читают руководители JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna и других компаний

Биометрическая аутентификация стала ключевым элементом в финтехе, поскольку она позволяет пользователям получать доступ к банковским приложениям с помощью простого отпечатка пальца, сканирования лица или ириса. 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 при утечке, что делает такие взломы особенно опасными. Эта растущая угроза подчеркивает необходимость внедрения передовых мер защиты со стороны разработчиков приложений. Эти меры 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, распознавание лиц и голосовую аутентификацию, киберпреступники находят новые способы манипуляции этими системами.

Помимо угроз безопасности, зависимость от 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, 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 с программой-вымогателем оценивалась в 4,54 миллиона долларов, что подчеркивает высокие ставки в области кибербезопасности. Вот некоторые способы, которыми такие кибератаки угрожают приложениям:

• Спуфинг-атаки: хакеры используют поддельные отпечатки, маски или высококачественные изображения, чтобы обмануть биометрические сканеры и получить несанкционированный доступ.
• Утечки данных: злоумышленники могут продавать украденные данные с плохо защищенных баз данных на темной сети или использовать их для мошенничества с личностью.
• Повторные атаки: киберпреступники перехватывают и повторно используют данные аутентификации для имитации легитимных пользователей.
• Атаки “человек посередине”: хакеры перехватывают передаваемые данные, манипулируя процессом аутентификации для получения доступа.
• Использование вредоносного ПО: вредоносные программы могут взломать банковские приложения, захватывая учетные данные без ведома пользователя.
• Глубокие фейки на базе ИИ: продвинутые инструменты искусственного интеллекта создают гиперреалистичные фальшивые лица или голоса, чтобы обойти 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.

1. 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 могут использовать децентрализованные решения хранения, распределяющие данные по защищенным сетям, что снижает риск утечек.

Блокчейн — яркий пример такой технологии. Он 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.

2. 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, 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. Такой дополнительный уровень защиты значительно усложняет злоумышленникам использование украденных учетных данных, повышая общую целостность системы.

3. 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 избегать потенциальных уязвимостей и снижает риск утечек.

Внедрение ИИ-анализа аномалий добавляет уровень защиты, выявляя подозрительную активность в реальном времени. Эта технология способна обнаруживать необычные входы — например, входы с неизвестных устройств или аномальные схемы доступа — и запускать дополнительные этапы аутентификации для блокировки несанкционированных попыток.

4. Использование технологий определения живости (Liveness Detection)

Банковские приложения должны внедрять технологии определения живости, чтобы предотвратить спуфинг-атаки и отличать реальные человеческие признаки от подделок. Современные решения анализа живости используют 3D-сканирование, оценивают глубину, движение и другие тонкие характеристики для подтверждения подлинности.

Этот ИИ-метод повышает эффективность системы, обнаруживая попытки обойти биометрию с помощью фотографий, масок или deepfake-технологий. Постоянное обучение на реальных взаимодействиях делает систему более точной в выявлении мошенничества, сохраняя при этом плавность пользовательского опыта.

5. 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 число кибератак с использованием украденных или скомпрометированных учетных данных выросло на 71%, что сделало централизованные базы данных мишенями для злоумышленников.

Хранение данных на устройстве дает пользователю больший контроль и снижает вероятность масштабных утечек. Использование криптографических хеш-функций повышает безопасность, гарантируя, что исходные биометрические данные никогда не будут в исходной форме. Это практически исключает возможность их восстановления или злоупотребления ими злоумышленниками.

Будущее биометрической безопасности и ответственность финтеха

Финтех-компании должны внедрять передовые методы шифрования и ИИ-анализа мошенничества для защиты пользователей от новых угроз. По мере усложнения биометрических технологий финансовые учреждения обязаны опережать злоумышленников, создавая более безопасный и удобный банковский опыт.