Cos'è la biometria comportamentale?

I truffatori e i criminali informatici prendono di mira sempre più utenti legittimi utilizzando malware, phishing e truffe di ingegneria sociale per acquisire credenziali e impossessarsi degli account per scopi dannosi. Secondo il Report Cost of a Data Breach di IBM®, le credenziali rubate o compromesse rappresentano il 10% delle violazioni dei dati.

I metodi di autenticazione biometrica comportamentale possono aggiungere un ulteriore livello di sicurezza ai sistemi di protezione dell'identità e di rilevamento delle frodi, oltre alle misure di autenticazione tradizionali, come password o chiavi di sicurezza.

Gli hacker possono rubare password e chiavi USB per ottenere il controllo dell'account di un utente. Tuttavia, per superare un sistema biometrico comportamentale, devono impersonare il comportamento di un utente, rendendo molto più difficile nascondere attività sospette.

La distinzione chiave tra biometria comportamentale e biometria fisica è che i fattori biometrici comportamentali sono attivi e monitorano le azioni dell'utente. I fattori biometrici fisici, invece, sono passivi e si basano su caratteristiche fisiche che non cambiano, come le impronte digitali.

I fattori biometrici fisici comuni includono i tratti del viso, le strutture della retina, il sistema venoso delle dita o i tratti della voce di una persona. I fattori biometrici comportamentali comuni includono la digitazione dei tasti, i movimenti del mouse e la posizione del dispositivo.

La biometria comportamentale viene generalmente monitorata continuamente durante la sessione di un utente per rilevare in tempo reale eventuali deviazioni dal comportamento normale, come la velocità di digitazione di una persona che cambia improvvisamente. La biometria fisica viene generalmente controllata una sola volta all'inizio di una sessione. 

La tecnologia della biometria comportamentale utilizza i modelli unici delle attività di una persona per identificarla. Le attività analizzate possono includere, tra gli altri fattori, il movimento del mouse, la velocità di digitazione o il posizionamento del telefono cellulare.

I fattori di autenticazione biometrica comportamentale comuni includono:

Gli strumenti di biometria comportamentale utilizzano algoritmi di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML) per analizzare questi modelli e creare modelli del comportamento tipico di un utente. Il comportamento dell'utente può quindi essere confrontato con il modello per l'autenticazione. Se un utente si comporta normalmente, il sistema sa che si tratta di lui. Se il sistema rileva strane deviazioni dai dati di riferimento, può segnalare l'attività sospetta e bloccare l'autenticazione dell'utente. 

Il primo passo nell'implementazione della biometria comportamentale consiste nel raccogliere dati per creare profili di comportamento degli utenti, ovvero un'immagine del comportamento normale per ciascun utente.

I dati biometrici comportamentali vengono spesso raccolti passivamente quando un utente interagisce con un'app, un sito web o un database. Gli strumenti di autenticazione comportamentale spesso richiedono diversi campioni di attività dell'utente per generare dati di riferimento accurati e ridurre i falsi positivi. Ad esempio, la soluzione Verify di gestione delle identità e degli accessi  di IBM richiede almeno otto sessioni per raccogliere dati.

Le soluzioni biometriche comportamentali utilizzano tecnologie avanzate di AI e ML, come il deep learning e le reti neurali convoluzionali (ConvNet o CNN), per elaborare i dati raccolti e costruire un modello.  

La maggior parte dei sistemi di biometria comportamentale continua a raccogliere dati sul comportamento degli utenti durante ogni sessione successiva. Questi dati vengono utilizzati per perfezionare ulteriormente il modello di riferimento, rendendolo più accurato nel tempo.

Quando un utente accede a un sistema o richiede l'accesso a una nuova risorsa, i suoi modelli comportamentali vengono confrontati con il modello di riferimento. L'utente sta eseguendo la registrazione da un indirizzo conosciuto? La dinamica della digitazione dei tasti corrisponde ai modelli tipici dell'utente?

I comportamenti degli utenti vengono valutati in base a quanto sono anomali o insoliti. Le richieste possono essere automaticamente concesse, segnalate o bloccate in base alle soglie di punteggio impostate nel sistema di sicurezza.

Di solito la verifica dell'identità non si basa solo su dati biometrici comportamentali. Piuttosto, i fattori biometrici comportamentali sono comunemente utilizzati come parte di un sistema di autenticazione adattivo, che modifica i requisiti di autenticazione in base al contesto di sicurezza. Ad esempio, se un utente effettua l'accesso tramite il suo normale indirizzo IP (un dato biometrico comportamentale), potrebbe dover inserire solo una password. Ma se accede da un indirizzo inaspettato, potrebbero dover inserire una password e scansionare l'impronta digitale.

La biometria comportamentale viene utilizzata anche negli strumenti di autenticazione e monitoraggio continuo, come i sistemi di analytics del comportamento degli utenti (UBA). Questi tengono traccia dei modelli di attività degli utenti in ogni momento, anche al di fuori dei login e delle richieste di accesso. Se un utente si discosta dalla norma in qualsiasi momento durante una sessione, un UBA può avvisare il team di sicurezza.

L'autenticazione biometrica comportamentale può essere utile in diversi modi sia per le organizzazioni che per i singoli individui.

La biometria comportamentale può aiutare a facilitare l'accesso on-premise e da remoto a risorse sensibili per identità digitali legittime, contrastando al contempo gli attacchi informatici in cui gli hacker tentano di rubare o imitare l'identità di un utente.

Le misure di autenticazione biometrica possono essere utilizzate anche per proteggere i luoghi fisici sensibili. Le agenzie governative potrebbero utilizzare uno scanner per verificare che l'andatura di una persona corrisponda alla camminata della persona verificata in archivio. Questo metodo di autenticazione comportamentale è in fase di test da parte dell'Unione Europea, che utilizza l'analisi dell'andatura per monitorare i valichi di frontiera.

I fattori biometrici possono essere utilizzati con altri fattori di autenticazione per fornire maggiore sicurezza informatica e comodità nelle implementazioni di autenticazione a più fattori (MFA), che richiedono agli utenti di fornire due o più fattori per dimostrare le proprie identità.

Ad esempio, un sistema MFA potrebbe chiedere agli utenti una password mentre considera la dinamica della sequenza di tasti come un secondo fattore. Richiedendo due mezzi di identificazione, di cui uno non può essere facilmente rubato, l'MFA rende più difficile per gli aggressori sabotare gli account degli utenti. E poiché il secondo fattore si basa sull'analisi automatica, l'utente non deve fare nulla a parte inserire una password. 

La biometria comportamentale può aiutare a velocizzare e proteggere le transazioni di servizi finanziari, semplificando l'esperienza dell'utente. Ad esempio, se una persona normalmente effettua un pagamento utilizzando il proprio smartphone, la biometria comportamentale può determinare automaticamente se sta utilizzando lo stesso telefono come fa normalmente e se lo sta utilizzando in modo coerente con il suo comportamento registrato.

La biometria comportamentale può aiutare gli istituti finanziari, i rivenditori di e-commerce e altre organizzazioni, rafforzare le misure di sicurezza dei dati e rilevare e prevenire attività fraudolente.

Ad esempio, la biometria comportamentale può aiutare a prevenire l'apertura fraudolenta di account e le frodi di appropriazione di account confrontando l'attività del truffatore con quella dell'utente che finge di essere. Queste protezioni sono più importanti che mai in quanto gli strumenti di AI rendono più facile per gli hacker assumere il controllo degli account degli utenti. Secondo Gartner, gli agenti AI ridurranno del 50% il tempo necessario per utilizzare le esposizioni degli account.

La biometria comportamentale può anche aiutare a rilevare i conti mulo, utilizzati per nascondere e trasferire denaro per scopi illegali. I sistemi biometrici comportamentali possono identificare i modi in cui gli utenti di questi conti non si comportano normalmente, segnalandoli per le indagini.

È più facile rubare una password o una carta d'identità che imitare in modo impeccabile il modo in cui una persona usa la tastiera o cammina. E anche se un truffatore riesce a superare l'accesso iniziale, deve continuare a comportarsi come l'utente reale durante l'intera sessione. Qualsiasi deviazione dalla norma può allertare il team di sicurezza. 

Poiché l'autenticazione biometrica si basa sul comportamento umano, non è invasiva e non richiede alcuno sforzo aggiuntivo da parte dell'utente. Questo aiuta a offrire un'esperienza senza problemi per dipendenti e clienti.