هوش مصنوعی چگونه به کمک احراز هویت چند عاملی (MFA) میآید؟
در مواجهه با تهدیدات سایبری پیچیده، سیستمهای Multi Factor Authentication (MFA) (احراز هویت چند عاملی) که برای امنیت بیشتر طراحی شدهاند، از هوش مصنوعی بهره میبرند تا نقاط ضعف رمزهای عبور و تاکتیکهای هک جدید را پوشش دهند. با اضافه کردن احراز هویت مبتنی بر ریسک که به اطلاعات زمینهای مانند مکان کاربر و رفتار سابق او نظر دارد، امنیت بهبود مییابد. علاوه بر این، استفاده از هوش مصنوعی برای تحلیل الگوهای ورود به سیستم و توسعه الگوریتمهایی برای شناسایی تهدیدات سایبری بالقوه مطرح است.
شرکت رهآورد سامانههای امن، مفتخر است که محصولات متعددی در زمینه احراز هویت چند عاملی از قبیل توکنهای رمزیاب یکبار مصرف، امضای دیجیتال و احراز هویت مبتنی بر فایدو را به کاربران اینگونه سیستمها ارائه میدهد. با ما همراه باشید که قرار است در این مقاله شیوههای نوین احراز هویت چند عاملی با بهرهگیری از هوش مصنوعی را برایتان توضیح دهیم.
کاوه پورمستدام، شرکت رهسا
5 دقیقه مطالعه | 23 آبان 1403
فهرست مطالب
کاربردهای احراز هویت چند عاملی در زندگی روزمره و کسبوکارها
احراز هویت چند عاملی (MFA) با افزودن لایههای امنیتی به فرآیند ورود، نقش مهمی در افزایش امنیت زندگی روزمره و کسبوکارها ایفا میکند. این فناوری با کاربردهای گستردهای از جمله بانکداری آنلاین، ایمیلها و رسانههای اجتماعی، خرید آنلاین و دسترسی به دستگاههای شخصی، توانسته است خطرات سرقت اطلاعات را به طور قابل توجهی کاهش دهد.
در محیط کسبوکار نیز MFA با محافظت از شبکههای سازمانی، سکوهای ابری و ارتباطات داخلی نقش حیاتی دارد. پیادهسازی MFA نه تنها مانع دسترسی غیرمجاز میشود بلکه اطمینان بیشتری برای حفاظت از اطلاعات حساس فراهم میآورد. این تحول امنیتی نشاندهنده اهمیت استفاده از روشهای پیشرفته برای مقابله با تهدیدات سایبری است که همواره در حال تکامل هستند. بنابراین، پذیرش گستردهتر MFA میتواند گامی مؤثر در جهت ایجاد یک محیط دیجیتالی امنتر باشد.
بطور خلاصه کاربردهای احراز هویت چند عاملی عبارتاند از:
- امنیت بانکی: در خدمات بانکداری آنلاین برای حفاظت از حسابهای بانکی و تراکنشهای مالی
- سازمانی و شرکتی: در شرکتها و سازمانها برای محافظت از دادههای حساس و سیستمهای داخلی
- خدمات آنلاین: در شبکههای اجتماعی، ایمیل و سرویسهای ذخیرهسازی ابری برای حفاظت از حساب کاربران
- امنیت شخصی: در دستگاههای شخصی مانند گوشیها، لپتاپها و حسابهای کاربری برای جلوگیری از سرقت اطلاعات
عوامل احراز هویت چند عاملی
احراز هویت چند عاملی به عنوان یکی از مؤثرترین روشها برای افزایش امنیت حسابهای کاربری شناخته میشود. این روش با ترکیب چندین عامل مختلف، از جمله “چیزی که میدانید”، “چیزی که دارید” و “چیزی که هستید”، سطح بالاتری از حفاظت را ارائه میدهد.
- عامل اول، یعنی “چیزی که میدانید” (Factor of Knowledge)، معمولاً شامل رمز عبور یا پرسشهای امنیتی است. این اطلاعات شخصی و محرمانه باید بهطور انحصاری در اختیار کاربر قرار گیرد تا بتواند از حریم خصوصی خود محافظت کند و به عنوان اولین خط دفاعی در برابر حملات سایبری و دسترسیهای غیرمجاز عمل کند
- عامل دوم، به “چیزی که دارید” (Factor of Possession)، مانند تلفن همراه، توکنهای امنیتی یا کارت هوشمند اشاره دارد. این عناصر به عنوان لایهای اضافی از امنیت عمل میکنند، تا مطمئن شوند که هویت شما واقعا همان است که ادعا میکنید. این روش تضمین میکند که تنها دارندهی حقیقی آن دستگاه قادر به ورود و دسترسی به اطلاعات مهم و حساس است
- عامل سوم که با عنوان “چیزی که هستید” (Factor of Inherence) شناخته میشود، شامل ویژگیهای بیومتریک مانند اثر انگشت، تشخیص چهره، اسکن عنبیه یا صدا است. این نوع تأیید هویت بر اساس خصوصیات منحصر به فرد و غیرقابل تکرار هر فرد عمل میکند. اهمیت این شیوه در امنیت اطلاعات بسیار بالاست، زیرا برخلاف رمزهای عبور یا کارتهای شناسایی که ممکن است فراموش شده و یا به سرقت بروند، جعل ویژگیهای بیومتریک مانند اثر انگشت یا چهره به مراتب دشوارتر است و نیازمند فناوریهای پیچیدهای میباشد
- عامل چهارم به “جایی که هستید” (Factor of Location) اختصاص دارد. در این شیوه احراز هویت، مکان جغرافیایی کاربر از طریق GPS یا آدرس IP بررسی میشود
- عامل پنجم “زمانی که انجام میشود (Time-based) نام دارد. محدودیتهای امنیتی بر اساس زمان، روز یا برنامه زمانبندی خاص نیز میتواند در احراز هویت چند عاملی بکار گرفته شود
هر چه تعداد این فاکتورها برای احراز هویت بیشتر باشد، امنیت سیستم بیشتر و احتمال دسترسیهای غیرمجاز کمتر خواهد بود. استفاده از MFA در مقابل تکیه بر تنها یک فاکتور، امنیت اطلاعات را به شکل قابل توجهی افزایش میدهد.
مزایای احراز هویت چند عاملی
احراز هویت چند عاملی به عنوان یکی از مؤثرترین راهکارها برای افزایش امنیت در دنیای دیجیتال شناخته میشود. با استفاده از این روش، کاربران میتوانند اطمینان حاصل کنند که حسابهای کاربریشان در برابر تهدیدات مختلف محافظت میشود. یکی از بزرگترین مزایای احراز هویت چند عاملی، کاهش ریسک سرقت از حساب کاربری است. این روش با افزودن لایههای اضافی امنیتی، دسترسی غیرمجاز را به شدت دشوار میکند.
علاوه بر این، احراز هویت چند عاملی مقابله مؤثری با حملات فیشینگ (صیادی) ارائه میدهد. حتی اگر مهاجمان موفق به دستیابی به رمز عبور شما شوند، بدون داشتن اطلاعات تکمیلی که در فرآیند احراز هویت مورد نیاز است، قادر نخواهند بود وارد حساب شما شوند.
این روش همچنین باعث افزایش قابلیت اطمینان کاربران نسبت به سیستمها و خدمات آنلاین میشود. وقتی کاربران بدانند که دادهها و اطلاعاتشان تحت حفاظت قویتری قرار دارد، تمایل بیشتری برای تعامل با سیستم خواهند داشت.
در نهایت، احراز هویت چند عاملی نه تنها دقت در فرآیند احراز هویت را افزایش میدهد بلکه تعامل کاربر با سیستم را نیز تسهیل کرده و تجربهای امنتر و مطمئنتر برای آنها فراهم میکند.
شیوههای سنتی احراز هویت چند عاملی: از رمز عبور تا بیومتریک
با توجه به افزایش تهدیدات سایبری، استفاده از روشهای مختلف احراز هویت بیش از پیش اهمیت یافته است. یکی از رایجترین روشها، استفاده از رمز عبور یکبار مصرف (OTP) است که معمولاً به صورت پیامک یا ایمیل ارسال میشود. این کدها تنها برای مدت زمان محدودی معتبر هستند و سطح امنیت بالاتری را فراهم میکنند.
توکنهای سختافزاری و نرمافزاری نیز به عنوان ابزارهای مکمل در احراز هویت چند عاملی مورد استفاده قرار میگیرند. این توکنها معمولاً یک کد منحصر به فرد تولید میکنند که تنها کاربر مجاز قادر به دسترسی به آن خواهد بود.
اثر انگشت و تشخیص چهره نیز دو تکنولوژی بیومتریک هستند که با استفاده از ویژگیهای منحصر به فرد انسان، شناسایی هویت کاربر را انجام میدهند. این روشها نهتنها راحتتر بلکه ایمنتر از وارد کردن رمزهای عبور سنتی هستند.
در نهایت، آنالیز رفتاری مبتنی بر هوش مصنوعی نیز روشی نوین و مؤثر در شناسایی رفتارهای غیرعادی کاربران است که میتواند تهدیدات بالقوه را سریعتر شناسایی کند. با انتخاب ترکیبی مناسب از این روشها، سازمانها قادر خواهند بود تا سطح امنیت خود را به طور چشمگیری افزایش دهند.
در مقاله KYC و ضرورت آن در موسسات مالی و غیرمالی، اهمیت شیوههای احراز هویت و ضرورت بکارگیری شیوههای نوین و به روز شده شرح داده شده است. پیشنهاد میشود این مقاله را نیز مطالعه نمایید.
جایگاه هوش مصنوعی (AI) در احراز هویت چند عاملی
هوش مصنوعی (AI) در دنیای امروز نقش بسیار مهمی در بهبود فرآیندهای مختلف ایفا میکند و احراز هویت چند عاملی نیز از این قاعده مستثنی نیست. با استفاده از تکنولوژیهای پیشرفته مانند یادگیری عمیق و تحلیل الگو، هوش مصنوعی میتواند دقت، سرعت و امنیت فرآیند احراز هویت را به طور چشمگیری افزایش دهد.
در واقع، هوش مصنوعی با توانایی خود در پردازش حجم بالای دادهها و استخراج اطلاعات مفید از آنها، میتواند به سازمانها کمک کند تا فرآیند احراز هویت خود را نه تنها دقیقتر بلکه سریعتر انجام دهند. بنابراین، ادغام هوش مصنوعی در سیستمهای احراز هویت چند عاملی نه تنها یک گزینه بلکه یک ضرورت برای حفظ امنیت اطلاعات در عصر دیجیتال محسوب میشود.
آینده هوش مصنوعی در احراز هویت شامل افزایش استفاده از یادگیری ماشین برای پیشبینی تهدیدات، بهبود MFA با استفاده از دادههای شخص ثالث و احراز هویت پیوسته است. همچنین، امکان انتقال مدیریت دسترسی از سطح برنامه به سطح داده با استفاده از ابرداده برای کنترل دقیقتر نیز در حال بررسی است. این پیشرفتها نشان میدهد که هوش مصنوعی بخش جداییناپذیری از آینده مدیریت هویت و دسترسی خواهد بود، زیرا توانایی تحلیل و واکنش سریع به تهدیدات در حال تغییر را فراهم میکند.
نقش یادگیری ماشین در احراز هویت چند عاملی
یادگیری ماشین (Machine Learning) در احراز هویت چند عاملی نقش بسیار مهمی ایفا میکند و به عنوان یک ابزار قدرتمند برای تقویت امنیت سیستمها شناخته میشود. یکی از جنبههای کلیدی این فناوری، تجزیه و تحلیل رفتار کاربر است که به شناسایی الگوهای مشکوک و فعالیتهای غیرعادی کمک میکند. با استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین، سیستمها قادرند به طور خودکار رفتار کاربران را بررسی کرده و تصمیمات هوشمندی در مورد تأیید یا رد دسترسی بگیرند.
سیستم تأیید هویت قدرتمند با یادگیری ماشین نه تنها دقت بالاتری دارد، بلکه نیاز به دخالت انسانی را نیز کاهش میدهد. این امر باعث افزایش سرعت فرآیند احراز هویت و کاهش خطاهای انسانی میشود. علاوه بر این، یادگیری ماشین توانایی تحلیل ابردادهها در فرآیند تأیید اسناد مختلف را داراست که بدین وسیله امکان شناسایی سریعتر و دقیقتر هویت کاربران فراهم میگردد.
در نتیجه، استفاده از تکنیکهای یادگیری ماشین در احراز هویت چند عاملی نه تنها امنیت سیستمها را افزایش میدهد بلکه تجربه کاربری را نیز بهبود بخشیده و اعتماد بیشتری را در کاربران ایجاد میکند.
احراز هویت چند عاملی تطبیقی (AMFA) Adaptive MFA یکی از روشهایی است که با بهرهگیری از هوش مصنوعی، سطح امنیت را ارتقا میبخشد. این روش با تحلیل الگوهای رفتاری کاربران، قادر است تا خطرات احتمالی را شناسایی کرده و اقدامات لازم برای جلوگیری از دسترسی غیرمجاز را انجام دهد. تشخیص رفتار کاربران با استفاده از هوش مصنوعی یکی از روشهای پیشرفته برای افزایش امنیت سیستمها و پلتفرمها است. این فرآیند شامل تحلیل الگوهای رفتاری کاربران برای شناسایی فعالیتهای غیرعادی یا مشکوک است.
در ادامه، چگونگی احراز هویت چند عاملی تطبیقی با استفاده از AI را توضیح میدهیم:
جمعآوری دادهها:
برای تشخیص رفتار، ابتدا نیاز به جمعآوری دادههای مختلف از تعاملات کاربران با سیستم وجود دارد. این دادهها میتوانند شامل موارد زیر باشند:
- زمان و مکان ورود به سیستم
- اقداماتی که کاربر به طور معمول انجام میدهد
- مدت زمان باقی ماندن در سیستم
- دستگاهها و مرورگرهای مورد استفاده
تحلیل دادهها:
هوش مصنوعی از طریق روشهای یادگیری ماشین دادههای جمعآوریشده را تحلیل میکند. الگوریتمهای یادگیری ماشین میتوانند از تکنیکهای مختلفی برای این تحلیل استفاده کنند، از جمله:
- خوشهبندی (Clustering): این تکنیک برای دستهبندی کاربران بر اساس الگوهای رفتاری مشابه استفاده میشود
- تحلیل سری زمانی (Time Series Analysis): برای مطالعه تغییرات در رفتار در طول زمان
- یادگیری عمیق (Deep Learning): برای شناسایی ویژگیهای پیچیده و الگوهای رفتار خاص
ایجاد مدلهای رفتاری:
پس از تحلیل دادهها، AI مدلهای رفتاری برای هر کاربر یا گروهی از کاربران ایجاد میکند. این مدلها نقش نقشهبرداری از رفتار طبیعی و معمول کاربران را ایفا میکنند.
تشخیص انحرافات:
زمانی که الگوهای رفتاری کاربران تغییر میکنند، الگوریتمهای هوش مصنوعی قادر به تشخیص انحرافات از مدلهای طبیعی هستند. برای مثال:
- ورود از یک مکان یا دستگاه ناآشنا
- انجام تعداد زیادی از فعالیتهای جدید در مدت زمان کوتاه
- تغییر غیرعادی در سرعت یا الگوی تایپ
اقدامات امنیتی:
هنگامی که AI فعالیت مشکوکی را شناسایی میکند، سیستم میتواند بهطور خودکار اقداماتی را انجام دهد:
- ارسال هشدار به کاربر یا مدیر سیستم
- درخواست احراز هویت مجدد از کاربر
- محدود کردن دسترسی موقت به حساب کاربری
ارتقاء و تطبیق مدلها:
الگوریتمهای AI میتوانند با گذشت زمان و با جمعآوری دادههای جدید، مدلهای خود را بهبود بخشیده و با تغییرات تازه در الگوهای رفتاری کاربران تطبیق دهند.
احراز هویت مبتنی بر ریسک
احراز هویت مبتنی بر ریسک یکی از روشهای نوین در حوزه امنیت اطلاعات است که با استفاده از هوش مصنوعی، سطح ریسک مرتبط با هر تلاش برای ورود به سیستم را محاسبه میکند. این نوع احراز هویت به جای تکیه بر یک مکانیزم ثابت، با تحلیل عوامل مختلفی مانند زمان ورود، مکان جغرافیایی و آدرس IP، امتیاز ریسک را بررسی میکند.
سیستمهای احراز هویت مبتنی بر ریسک، کاربران را به سه دسته کم خطر، ریسک متوسط و ریسک بالا تقسیمبندی میکنند. کاربران کم خطر معمولاً بدون نیاز به اقدامات اضافی وارد سیستم میشوند. اما برای کاربرانی که در دستههای ریسک متوسط یا بالا قرار میگیرند، ممکن است نیاز به تأییدهای اضافی مانند ارسال کد تأیید به تلفن همراه باشد.
محاسبه امتیاز ریسک نقش حیاتی در تعیین سطح امنیت لازم دارد و هوش مصنوعی با تحلیل دادهها و الگوهای رفتاری گذشته کاربران، این امتیاز را دقیقتر تعیین میکند. این رویکرد نه تنها امنیت سیستمها را افزایش میدهد بلکه تجربه کاربری راحتتری نیز فراهم میآورد.
چگونه از هوش مصنوعی در احراز هویت بیومتریک استفاده میشود
احراز هویت بیومتریک یکی از پیشرفتهترین روشهای تأیید هویت است که با استفاده از ویژگیهای منحصر به فرد فیزیکی و رفتاری افراد انجام میشود. هوش مصنوعی در این حوزه نقش بسیار مهمی ایفا میکند، زیرا قادر است الگوهای پیچیده را شناسایی و تحلیل کند. اثر انگشت، چهره و صدا از جمله ویژگیهای بیومتریکی هستند که با استفاده از الگوریتمهای پیشرفته تشخیص داده میشوند. تشخیص هوشمند احراز هویت بیومتریک عبارتاند از:
- اسکن عنبیه هوشمند
- تحلیل اثر انگشت با دقت بالا
- شناسایی صدای کاربر
تشخیص چهره یکی از کاربردهای رایج هوش مصنوعی در احراز هویت بیومتریک است. این فناوری با تحلیل جزئیات صورت افراد، مانند فاصله بین چشمها یا شکل بینی، قادر به شناسایی دقیق افراد است. همچنین تشخیص صدا نیز به کمک الگوریتمهای هوش مصنوعی انجام میشود که توانایی تمایز بین الگوهای صوتی مختلف را دارد. تشخیص چهره هوشمند شامل موارد زیر است:
- شناسایی دقیق چهره با الگوریتمهای عمیق یادگیری
- تشخیص تفاوتهای ظریف در تصاویر
- مقاوم در برابر حملههای تصویرسازی مصنوعی
علاوه بر این، الگوی ضربه زدن به صفحه کلید نیز به عنوان یک معیار بیومتریکی مورد استفاده قرار میگیرد. هر فرد دارای یک سبک خاص در تایپ کردن است که توسط سیستمهای مبتنی بر هوش مصنوعی قابل اندازهگیری و تحلیل است. این فناوریها نه تنها امنیت بیشتری را فراهم میکنند بلکه تجربه کاربری راحتتری را نیز برای کاربران ایجاد میکنند. تشخیص رفتار کاربر هوش مصنوعی میتواند الگوهای رفتاری کاربر را تحلیل کند:
- تحلیل سرعت تایپ
- شناسایی حرکات موس
- بررسی زمانبندی ورود به سیستم
هوش مصنوعی در احراز هویت آینده چه نقشی دارد؟
هوش مصنوعی نقش بسیار مهمی در بهبود فرآیند احراز هویت ایفا خواهد کرد. یکی از این روشها، احراز هویت مبتنی بر ریسک است که با استفاده از الگوهای جدید هوش مصنوعی، به شناسایی و تحلیل تهدیدها در طول نشست میپردازد. این سیستمها با بهرهگیری از یادگیری تحت نظارت و یادگیری بدون نظارت، قادر به تشخیص تغییرات غیرعادی مانند مکان جدید دستگاه یا استفاده از اطلاعات مالی غیرمرتبط هستند.
احراز هویت پیوسته نیز یکی دیگر از کاربردهای مهم هوش مصنوعی است که به صورت مداوم رفتار کاربر را بررسی کرده و در صورت مشاهده هرگونه ناهماهنگی یا تهدید احتمالی، اقدامات لازم را انجام میدهد. با این رویکردها، امنیت کاربران افزایش یافته و احتمال تقلب یا سوءاستفاده کاهش مییابد. به علاوه، احراز هویت پیوسته میتواند تجربه کاربری را نیز بهبود بخشد؛ چرا که فرآیندهای لاگین پیچیده و طولانی را سادهتر کرده و نیاز به یادآوری رمز عبورهای متعدد را کاهش میدهد.
این تکنولوژیها همچنین قابلیت انطباق با شرایط محیطی و تغییرات رفتاری کاربران را دارند که باعث افزایش دقت در تشخیص هویت واقعی افراد میشود. بنابراین، در دنیای امروز که امنیت اطلاعات اهمیت فراوانی دارد، استفاده از راهحلهای مبتنی بر هوش مصنوعی یک گام موثر در جهت حفاظت بهتر از دادههای حساس است.
بطور خلاصه مزایای استفاده از هوش مصنوعی در احراز هویت چند عاملی MFA عبارتاند از:
- افزایش ضریب امنیت
- کاهش خطای انسانی
- تشخیص سریعتر حملات امنیتی
- قابلیت یادگیری مداوم الگوها
بعنوان مثال هوش مصنوعی میتواند در فرآیندهای احراز هویت MFA به صورت زیر نقش داشته باشد:
- بانکداری الکترونیک: تایید هویت با ترکیب رمز عبور + اسکن چهره + تحلیل رفتار تراکنش
- سیستمهای دولتی: احراز هویت با گذرواژه + اثر انگشت + تحلیل رفتار حرکتی
جمع بندی
انتخاب سیستم امنیتی مناسب برای هر سازمانی یکی از تصمیمات حیاتی است که تأثیر زیادی بر ایمنی و کارایی آن دارد. در این راستا، شناخت نیازهای سازمانی اولین قدم مهم به شمار میآید. هر سازمان با توجه به ساختار و نوع فعالیتهای خود، به یک سیستم امنیتی خاص نیاز دارد که بتواند اطلاعات حساس را محافظت کرده و دسترسی غیرمجاز را محدود کند.
یکی از جنبههای کلیدی در انتخاب سیستم امنیتی، مقایسه روشهای مختلف احراز هویت است. روشهای سنتی مانند استفاده از رمز عبور همچنان رایج هستند اما با پیشرفت تکنولوژی، راهکارهای جدیدتری مانند احراز هویت دو مرحلهای و بیومتریک نیز مطرح شدهاند. احراز هویت دو مرحلهای با افزودن یک لایه اضافی امنیت، سطح حفاظت بیشتری ارائه میدهد. در مقابل، روشهای بیومتریک مانند اثر انگشت یا تشخیص چهره به دلیل سهولت استفاده و دقت بالا مورد توجه قرار گرفتهاند.
هوش مصنوعی (AI) در آینده نقش کلیدی در بهبود احراز هویت چندعاملی MFA ایفا خواهد کرد. با توجه به افزایش تهدیدات سایبری، استفاده از سیستمهای سنتی احراز هویت مانند رمزهای عبور دیگر به تنهایی کافی نیست. هوش مصنوعی میتواند با تحلیل رفتار کاربران، الگوهای غیر معمول را شناسایی کند و در صورت بروز فعالیتهای مشکوک به سرعت واکنش نشان دهد. علاوه بر این، توانایی یادگیری ماشین برای پردازش دادههای پیچیده و بیومتریک، مانند تشخیص چهره یا اسکن اثر انگشت، موجب ایجاد لایههای امنیتی بیشتری خواهد شد. سازمانها باید از حالا به فکر پیادهسازی این فناوریها باشند تا نه تنها امنیت بیشتری برای خود و مشتریانشان فراهم کنند، بلکه در این تحول حیاتی از رقبا عقب نمانند.