人工智能和机器学习如何改变数字银行安全

在这次Help Net Security采访中，Solaris集团网络安全副总裁Nuno Martins da Silveira Teodoro讨论了数字银行安全的最新进展。他谈到了人工智能和机器学习如何重塑欺诈检测、无密码身份验证的日益增长趋势以及移动银行应用程序面临的安全风险。

Nuno还讨论了确保安全性和为客户提供无缝、用户友好的体验之间的平衡。

AI和ML正在被整合到欺诈检测系统中。这些技术是如何改变数字银行安全格局的？

人工智能和机器学习正在彻底改变数字银行的欺诈检测，通过实现实时、准确和自适应的解决方案来增强安全性。传统的基于规则的传统系统现在被视为弃用，因为它们大多经常与日益增长的欺诈复杂性和规模作斗争，但AI/ML模型分析大量交易数据，以识别表明欺诈活动和异常信号的模式和异常。这些系统使用行为分析来建立正常用户行为的配置文件，标记偏差进行调查，从而以更进化的方式支持欺诈检测。

此外，通过不断从新数据中学习，ML随着时间的推移而得到改善，适应组织的需求和不断发展的欺诈策略。这有助于减少误报，确保合法交易顺利进行，同时保持安全。预测分析还有助于在潜在威胁实现之前识别它们，欺诈评分优先考虑高风险活动的行动。

AI/ML驱动的系统可扩展且有效，可以抵御复杂的威胁，如合成身份欺诈和帐户接管，并可以同时监控多个银行渠道。他们自动检测，降低运营成本，并提供无缝的客户体验，从而增强信任。

然而，没有什么是银弹，必须考虑算法偏见、数据隐私问题以及对可解释模型的需求持续存在等因素。

尽管如此，尽管存在这些潜在的障碍，人工智能和机器学习正在重塑数字银行安全，为金融机构提供主动工具来应对欺诈，同时保护客户信任和监管合规性。

向无密码身份验证的转变正在获得势头。在银行业实施此类系统的主要好处和潜在挑战是什么？

越来越依赖安全、透明和抗性身份验证系统，以转向无密码身份验证。它总是平衡增强的安全性和增强的用户体验的持续组合。

传统密码正在被更安全、用户友好的方法所取代，例如生物识别（指纹、面部识别）、硬件令牌或利用独特用户特征或设备验证身份的行为身份验证，减少对密码的依赖，后者容易受到盗窃、重复使用和网络钓鱼攻击。

生物识别方法更难复制，而基于令牌的系统和多因素身份验证提供了保护层，通过减少登录摩擦来提高用户的便利性，跨银行平台创建无缝访问。

此外，无密码系统通过减少密码相关问题（如重置和恢复请求）来降低运营成本。

尽管它有优势，但实现无密码身份验证确实构成了挑战。部署先进技术（如生物识别扫描仪或多因素身份验证（MFA）集成系统）的高初始成本可能是一个障碍，特别是在传统技术堆栈中。此外，生物识别数据泄露引起了人们的担忧，因为被泄露的物理标识符不能像密码一样重置，通常需要与其他身份验证因素一起使用。

无密码身份验证为银行提供了强大的安全性和便利性，但仔细规划对于解决采用挑战和保护用户信任至关重要。

移动银行应用程序是网络犯罪分子的重要目标。银行可以采用哪些策略来提高其移动平台的安全性？

人们普遍认为，攻击者利用应用程序架构设计不佳、网络不安全或用户疏忽等漏洞来发起网络钓鱼诈骗、恶意软件攻击或凭证盗窃。假银行应用程序、中间人攻击和特定于移动的恶意软件等威胁越来越复杂，危及用户和金融机构。

为了加强移动银行的安全性，组织必须采取多层次的防御策略。实施端到端加密可确保数据在传输过程中受到保护，而强大的身份验证机制，如生物识别和多因素身份验证，提供了额外的保障措施。

银行业现在也在利用一些预防性控制措施，如数字风险监控，以识别和删除恶意移动应用程序和网站冒名顶替，这些恶意应用程序和网站冒名顶替，试图欺骗用户使用欺诈性应用程序并欺骗用户的凭据。

该行业还正在转向使用应用程序屏蔽技术，如运行时应用程序自我保护（RASP）和代码混淆，以防止篡改和逆向工程，同时确保API等一些重要组件通过支持识别API中的异常模式识别的API保护平台，将这些信号与用户配置文件联系起来，并将其追溯到潜在的欺诈操作。

此外，定期安全测试，包括渗透测试和漏洞扫描，是识别和修复端到端方法的弱点的强制性活动。

最后但并非最不重要的是，银行还应该投资于最终用户设备中的人工智能驱动欺诈驱动功能，通过将行业领先的威胁情报、行为分析、高级设备指纹与自适应欺诈指标相结合，以实时监控异常并及时解决威胁，实现安全无摩擦的在线客户旅程。

通过结合先进技术、主动监控和用户教育，银行可以显著降低风险，确保其移动银行平台的安全，在日益数字化优先的世界中保持信任。

金融机构如何平衡严格的安全协议与对无缝和用户友好的数字银行体验的需求？

平衡严格的安全协议和对无缝数字银行体验的需求是金融机构面临的一个关键挑战。客户期望快速、方便地获得服务，但这绝不能以安全为代价。

为了实现这种平衡，金融机构正在采用基于风险的身份验证系统，该系统根据交易的感知风险水平调整安全措施。例如，余额检查等低风险活动可能只需要基本身份验证，而高风险操作，如大额转账，则需要提示多因素身份验证。这最大限度地减少了用户不必要的摩擦，同时保持了强大的安全性。

生物识别认证，包括指纹、面部识别和行为生物识别，是另一个关键解决方案。这些方法提供了强大的安全性，同时直观和快速，增强了用户体验。无密码身份验证，使用基于设备的身份验证或加密密钥，也减少了登录摩擦，并消除了与传统密码相关的漏洞。

人工智能和机器学习等先进技术正在帮助机构实时监控交易，检测异常并防止欺诈，而不会直接涉及用户。同时，加密和令牌化保护敏感数据，确保交易在后台保持安全。

教育和透明度也起着至关重要的作用。金融机构必须帮助用户了解安全措施，并鼓励安全行为，例如识别网络钓鱼企图或避免不安全的网络。关于隐私和安全的清晰沟通在不压倒客户的情况下建立信任。

最后，金融机构必须定期更新和测试其系统，以适应不断变化的威胁，同时保持流畅的用户界面。通过将尖端技术与以用户为中心的方法相结合，他们可以实现强大的安全性和轻松的银行体验的双重目标，在日益数字化的世界中确保监管合规性和客户满意度。

开放银行倡议对数字银行安全有什么影响，机构如何减轻相关风险？

开放银行计划通过API在银行和第三方提供商（TPP）之间实现安全共享客户数据，正在改变金融服务行业。虽然开放银行促进了创新并增强了客户体验，但它也带来了新的安全挑战，要求银行驾驭复杂的监管环境并采用行业最佳实践。

欧盟修订的支付服务指令（PSD2）等法规要求强大的客户身份验证（SCA）和安全的API框架，以在交易过程中保护敏感数据。合规性确保了安全的基线，但实施情况因地区而异，造成了潜在的差距。开放银行业放大了数据泄露、未经授权访问和欺诈的风险，因为扩大生态系统增加了潜在的攻击表面。

为了减轻这些风险，银行必须优先考虑强大的API安全性，包括加密、身份验证和访问控制。实施OAuth 2.0以安全为基础的令牌授权是一种被广泛采用的最佳做法。银行还应该采用由人工智能和机器学习提供支持的威胁检测系统，以实时监控API流量的异常或恶意活动。

银行、监管机构和TPP之间的合作对于建立明确的安全标准和促进信任至关重要。定期的安全评估、第三方审计和渗透测试确保合规并识别漏洞。同时，令牌化和数据最小化可以减少敏感客户信息的暴露。

银行还必须教育客户如何安全管理其数据共享权限，以尽量减少网络钓鱼或欺诈的风险。明确的同意机制和数据使用的透明度对于保持信任至关重要。

通过结合严格的监管合规性、先进技术和客户教育，组织可以减轻与开放银行相关的风险，同时促进创新。主动的方法确保开放银行计划充分发挥其潜力，在高度相互关联的金融生态系统中平衡安全性和无缝的客户体验。

文章来源：helpnetsecurity