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大数据背景下如何保护用户身份验证至关重要

放大字体  缩小字体发布日期:2019-07-11 13:18  浏览次数:1
摘 要:在现在的用户认证域中,仍然使用诸如基于密码的系统之类的传统系统,而诸如基于大数据的认证之类的新方法正在出现。传统系统因
      在现在的用户认证域中,仍然使用诸如基于密码的系统之类的传统系统,而诸如基于大数据的认证之类的新方法正在出现。传统系统因其所有问题仍然被使用,因为较少接受更强的认证系统和新模型的集成问题。该领域的一些主要趋势如下所述:
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     许多公司(http://www.shimaoba.com/company/)提供基于密码和多因素身份验证系统的组合,但后者对于用户来说是可选的,因为许多用户发现它不方便。双因素和多因素身份验证虽然优于基于密码的系统,但由于用户体验不佳而采用率有限。
许多公司正在使用被动生物识别技术,其中收集有关用户的数据,例如指纹,语音和面部识别,并用于验证用户。大数据身份验证正变得越来越流行,因为就像生物识别身份验证的方法一样,它会收集有关用户的数据并在用户不知情的情况下构建用户的配置文件。该配置文件定期更新并用于验证用户身份。

用户身份验证过程的工作原理:
    对于该行业的所有创新,认证系统的核心原则保持不变:将用户输入与系统中的可用数据相匹配。不同的身份验证系统如下所述:
在基于密码的系统中,用户提供的密码通常与先前以加密格式存储在数据库中的密码相匹配。
在多因素系统中,系统匹配多个密码 - 其中一些密码存储在数据库中,其余密码存储在访问请求期间提供的输入。在生物识别系统中,系统从人的语音,指纹或虹膜收集数据,并使用该数据来验证用户。
在基于大数据的系统中,系统基于其定期收集的数据创建用户的简档。它通过将访问输入与配置文件中的数据进行匹配来验证访问请求。
 

当前流程的主要挑战如下:
    从纯粹基于密码的系统转向更安全的身份验证系统,组织面临着许多财务和技术方面的挑战。例如,在拥有大量遗留系统的大型企业中,从一个进程迁移到另一个进程可能是一场噩梦。
多因素系统倾向于损害用户体验,并且如果给出选项,则用户倾向于避免分层认证。让用户遵循流程并保持身份验证系统的稳健性是一项挑战。

大数据认证的工作原理:
    基于大数据的认证系统基于收集的关于用户的数据创建系统的所有有效用户的简档。用户甚至不知道系统一直在收集数据。每当发送访问系统的请求时,认证系统就匹配在使用配置文件中的访问请求时收集的信息。任何与配置文件的不匹配或偏离都可能引发有关未经授权的尝试的警告。鉴于攻击性质的不断变化,大数据身份验证系统执行相当复杂的功能。根据用户行为分析公司的首席安全策略师Don Gay的说法,“随着不良行为者提高其攻击的复杂程度,企业难以确定威胁和漏洞。
 
 
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