如何防止银行应用中的生物识别信息被黑客攻击


Zachary Amos 是 ReHack.com 的特稿编辑。他的技术见解曾在 VentureBeat、TalentCulture、ISAGCA、Unite.AI、HR.com 以及众多其他出版物中发表。


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生物识别认证在金融科技中变得至关重要,因为它允许用户仅凭指纹、面部扫描或虹膜识别即可访问银行应用程序。这项技术提升了用户体验,同时大大减少了欺诈行为。然而,随着安全措施的不断发展,网络犯罪分子的手段也在不断变化

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,使得数据泄露的危害更大。这一日益严重的威胁凸显了应用开发者需要采取先进措施的必要性。这些升级必须超越动态网络威胁,同时确保用户体验的流畅与安全。

什么是生物识别黑客?

生物识别黑客利用认证系统的漏洞,未经授权访问敏感账户或数据。随着银行应用和金融科技平台越来越依赖指纹扫描、面部识别和语音认证,网络犯罪分子也在寻找新的方法操控这些系统。

除了安全风险外,对生物识别技术的依赖还引发偏见和数据保护问题。设计不良的系统在某些人群中的准确率较低,可能导致歧视和访问障碍。

此外,关于数据收集的透明度不足,使用户面临滥用和监控的风险。加强保护措施、遵循伦理原则以及开发无偏见的技术对于保护消费者权益、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?

生物识别黑客威胁银行应用,可能导致用户和金融机构面临欺诈、身份盗用和高额数据泄露的风险。2023年,勒索软件攻击的平均应对成本估计为454万美元,凸显了网络安全失败的高风险。以下是此类网络攻击对应用的几种威胁方式:

  • 伪造攻击:黑客使用假指纹、面具或高分辨率图像欺骗生物识别扫描仪,获得未授权访问。
  • 数据泄露:恶意行为者可以在暗网出售被盗数据库,或利用这些数据进行身份诈骗。
  • 重放攻击:网络犯罪分子拦截并重复使用认证数据,冒充合法用户。
  • 中间人攻击:黑客在数据传输过程中拦截并篡改信息,操控认证流程以获取访问权限。
  • 恶意软件利用:恶意软件可以入侵银行应用,窃取凭证而用户不知情。
  • AI深度伪造:先进的人工智能工具能生成极其逼真的面部或语音深度伪造,绕过生物识别验证。
  • 法规与合规风险:未能妥善保护数据可能导致法律责任、监管罚款和客户信任丧失。

银行应用开发者如何防止生物识别黑客?

随着生物识别黑客技术日益复杂,应用开发者必须采取积极措施增强安全性,保护用户数据。以下策略有助于降低泄露风险,同时确保用户体验的流畅。

端到端加密生物识别数据

用强加密保护生物识别数据,能防止欺诈和身份盗用,但集中存储系统仍是黑客的主要目标。应用开发者可以采用去中心化存储方案,将数据分散存储在安全网络中,以降低泄露风险。

区块链技术是一个典范。它提供透明性、去中心化和不可篡改性——使网络犯罪分子更难破坏用户数据。利用这一工具可以确保凭证安全且由用户掌控,免除第三方数据管理的需要。这种方法减少了大规模泄露的风险,同时增强了消费者对生物识别认证的信任。

实施多层安全措施

仅依赖生物识别进行认证,使银行应用易受复杂黑客攻击。开发者可以通过结合生物识别、PIN码、密码或行为认证(如按键动态或设备使用模式)来构建更强的安全框架。

此外,对所有远程访问组织网络的账户——包括特权或管理账户——强制多因素认证,能大大降低严重网络入侵的可能性。这一额外的安全屏障使黑客利用被盗凭证变得更加困难,从而提升整体系统的完整性。

定期更新安全协议

频繁的软件更新通过修补漏洞、阻止新兴威胁,增强银行应用的安全性。网络犯罪分子不断变换策略,过时的系统为生物识别黑客提供了可乘之机。定期更新安全协议,可以帮助应用规避潜在的攻击点,降低泄露风险。

引入AI驱动的异常检测,可以实时识别异常登录行为,为系统提供额外保护。这项技术能检测可疑活动——如来自未知设备的登录或异常访问模式——并触发额外的认证步骤,阻止未授权访问。

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类特征。先进的活体检测方案通过3D扫描处理数据,分析深度、运动及其他微妙特征,以验证真实性。

这种AI驱动的方法通过检测试图用照片、面具或深度伪造技术绕过生物识别的企图,提高系统效率。随着不断从实际交互中学习,AI驱动的活体检测在识别欺诈尝试方面变得更加有效,同时保持用户体验的流畅。

限制生物识别数据存储

将生物识别数据仅存储在用户设备本地,而非云端,能最大程度降低安全风险,保护敏感信息。2024年,利用被盗或泄露凭证的网络攻击增加了71%,集中式数据库成为黑客攻击的主要目标。

将数据存储在设备上,可以减少大规模泄露的可能性,并赋予用户更大的个人信息控制权。采用加密哈希函数可以增强安全性,确保原始生物识别数据从未以原始形式存储。这几乎使网络犯罪分子无法重建或滥用这些数据。

生物识别安全的未来与金融科技的责任

金融科技公司必须采用先进的加密技术和AI驱动的欺诈检测,保护用户免受新兴威胁。随着生物识别技术变得更加复杂,金融机构必须走在恶意行为者的前面,打造更安全、更无缝的银行体验。

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