นี่คือโพสต์ของแขกรับเชิญโดย Ryan Wilk รองประธานฝ่ายความสำเร็จของลูกค้าที่ Nudata Security
ฉันเชื่อว่าปี 2559 จะเป็นปีที่ชีวภาพเชิงพฤติกรรมแบบพาสซีฟจะเริ่มขึ้น มีสองเหตุผลที่ฉันเชื่อสิ่งนี้ ประการแรกตลาดกำลังแสดงให้เห็นถึงจุดอ่อนอย่างต่อเนื่องในแง่ของเทคนิคการป้องกันความเสี่ยงที่ใช้ PII-ข้อมูลส่วนบุคคลที่ถูกขโมยไม่เคยมีอยู่มากมายบนเว็บมืด ประการที่สองผู้คนจำนวนมากขึ้นเรื่อย ๆ กำลังใช้ชีวิตแบบมือถือเป็นครั้งแรก สิ่งนี้ได้สร้างความคาดหวังของประสบการณ์การทำธุรกรรมที่รวดเร็วและไร้แรงเสียดทาน
วิธีเดียวที่จะปกป้องข้อมูลและบัญชีของลูกค้าและยังนำเสนอประสบการณ์การใช้งานที่ไม่เจ็บปวดคือการใช้ชีวภาพเชิงพฤติกรรมแบบพาสซีฟ ในความเป็นจริงพื้นที่มือถือเป็นการจับคู่ที่สมบูรณ์แบบกับเทคโนโลยีการวิเคราะห์ไบโอเมตริกซ์และพฤติกรรมเนื่องจากจำนวนเครื่องมือวัดไบโอเมตริกซ์ที่เพิ่มขึ้นในทุกแท็บเล็ตและสมาร์ทโฟนทุกเครื่อง
ค่าใช้จ่ายที่ซ่อนอยู่ในการป้องกันการฉ้อโกง
ค่าใช้จ่ายในการฉ้อโกงมีสองทิศทาง การฉ้อโกงที่เกิดขึ้นจริงค่าใช้จ่ายผู้ค้าปลีก $ 9 พันล้าน - ไม่มีผลรวมเล็กน้อย อย่างไรก็ตามค่าใช้จ่ายของผลบวกที่ผิดพลาดซึ่งการซื้อผู้บริโภคที่ถูกกฎหมายถูกยกเลิกเนื่องจากวิธีการป้องกันการฉ้อโกงแบบดั้งเดิมมากเกินไปนั้นสูงกว่า 118 พันล้านเหรียญสหรัฐในรายได้ที่สูญหาย และเมื่ออาชญากรมีความเชี่ยวชาญในการกระโดดข้ามความรู้ตามความรู้ (KBA) ที่ประสบความสำเร็จลูกค้าที่ถูกกฎหมายจะผลักดันระดับความเสียดทานที่ยิ่งใหญ่ขึ้นเรื่อย ๆ ผู้นำการบริหารความเสี่ยงจำเป็นต้องหาวิธีที่ดีกว่าในการระบุลูกค้าที่มีค่าของพวกเขาและระบุผู้ที่มีความเสี่ยงสูง
Biometrics เชิงพฤติกรรมเป็นกุญแจสำคัญในการระบุและตรวจสอบลูกค้าอย่างแม่นยำ วิธีนี้ช่วยให้ธุรกิจสามารถทำนายความเสี่ยงได้ดีขึ้นในขณะที่ลดแรงเสียดทานที่ผู้ใช้ต้องเผชิญ การวิเคราะห์ทางชีวภาพและพฤติกรรมเพิ่มความพยายามของอุตสาหกรรมอย่างมากในการลดค่าข้อมูลที่ถูกขโมยในที่สุดลดจำนวนขนาดและผลกระทบของการละเมิดข้อมูลทั่วโลก สิ่งนี้เป็นประโยชน์อย่างมากผู้ใช้ทำให้พวกเขาได้รับประสบการณ์ออนไลน์ที่ไม่มีแรงเสียดทานและปลอดภัยในขณะที่ยังคงปกป้องบัญชีของพวกเขาต่อไปแม้ว่าการเข้าสู่ระบบและรหัสผ่านของพวกเขาจะถูกบุกรุก การอนุญาตให้ลูกค้าที่ดีสามารถโต้ตอบออนไลน์ได้อย่างปลอดภัยจะเป็นปัญหาที่สำคัญที่สุดในปี 2559
สามเป้าหมายเพื่อลดความเสี่ยง
ในขณะที่ผู้ใช้คาดหวังว่าประสบการณ์ที่รวดเร็วและไม่ยุ่งยากเราได้คาดหวังไว้ในแท็บเล็ตและโทรศัพท์สมาร์ทของเรากำจัดผลบวกที่ผิดพลาดและการกำจัดแรงเสียดทานในระบบนิเวศมือถือจะเป็นจุดสนใจหลักในอนาคต โดยการควบคุมพลังของการวิเคราะห์พฤติกรรมและไบโอเมตริกซ์องค์กรสามารถทำนายการฉ้อโกงด้วยความแม่นยำในระดับสูงมากโดยการระบุผู้ใช้จริงที่อยู่เบื้องหลังอุปกรณ์ การมุ่งเน้นไปที่ผู้ใช้ที่ดี-และลดการละทิ้งและการขัดสีของลูกค้า-สามารถนำเงินหลายพันล้านกลับเข้าไปในกระเป๋าของพ่อค้าความสามารถในการก้าวข้ามเครื่องและรู้ว่าลูกค้าของคุณจะเป็นตัวสร้างความแตกต่างที่ช่วยให้ บริษัท ต่างๆสามารถข้ามการแข่งขันทางอาวุธที่ผ่านการตรวจสอบความรู้ได้
ต่อไปนี้เป็นเป้าหมายหลักสามประการที่หัวหน้าเจ้าหน้าที่รักษาความปลอดภัย (CSOs) ทุกแห่งควรมุ่งเน้นไปที่ปีใหม่เพื่อให้บรรลุเป้าหมายของการรับรองความถูกต้องของผู้ใช้ที่ไม่มีแรงเสียดทาน:
-อย่าบล็อกธุรกิจ - อำนวยความสะดวกความปลอดภัยผ่านการระบุผู้ใช้ที่ถูกต้องจะเสริมสร้างความภักดีของแบรนด์และเพิ่มการแปลงในขณะที่ปกป้องสินทรัพย์แบรนด์ในเวลาเดียวกัน
-ใช้การป้องกันอัจฉริยะตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณใช้แพลตฟอร์มป้องกันความเสี่ยงหลายชั้นอัจฉริยะที่วัดพฤติกรรมเมื่อเวลาผ่านไปและให้การให้คะแนนแบบเรียลไทม์ที่ถูกต้องและแม่นยำเพื่อแจ้งให้คุณทราบว่าผู้ใช้ของคุณคือใคร
-เรียนรู้เกี่ยวกับอุปกรณ์และเจ้าของรู้จักผู้ใช้ในอีกด้านหนึ่งของเครื่องผ่านการวิเคราะห์ไบโอเมตริกซ์และพฤติกรรมแบบพาสซีฟ
เป้าหมาย“ การป้องกันอัจฉริยะ” ที่ระบุไว้ข้างต้นสมควรได้รับการมองอย่างใกล้ชิด การใช้เลเยอร์เข้าหาอุปกรณ์และการเชื่อมต่อการวิเคราะห์ชีวภาพการวัดและเปรียบเทียบพฤติกรรมในเครือข่ายและเมื่อเวลาผ่านไป - ไปนอกเหนือจากการตรวจจับการตรวจจับการฉ้อโกงมาตรฐานเพื่อทำความเข้าใจผู้ใช้ที่อยู่เบื้องหลังอุปกรณ์อย่างแท้จริง โดยการปรับใช้การประเมินผลอย่างต่อเนื่องของผู้ใช้สิ่งนี้จะช่วยให้องค์กรนี้มี:
1. ปล่อยให้ลูกค้าที่ถูกกฎหมายมีความเสี่ยงในการแก้ไขตนเองทริกเกอร์ในเซสชั่นและทำให้ประสบการณ์ออนไลน์ของพวกเขาเสร็จสมบูรณ์โดยไม่ล่าช้าเพิ่มเติม
2. กำหนดวิธีการตอบกลับแบบเรียลไทม์ด้วยบริบทและข้อมูลที่จำเป็นทั้งหมดเพื่อทำการตัดสินใจที่ดีที่สุด
3. ระบุกิจกรรมที่ผิดปกติและมีความเสี่ยงสูงเร็วกว่าที่เคยเป็นมา
4. เปลี่ยนเส้นทางผู้ใช้ที่น่าสงสัยไปสู่ประสบการณ์เว็บที่แตกต่างกัน
ในฐานะที่เป็นนักต้มตุ๋นเกมของพวกเขาพ่อค้ากำลังหมุนการตรวจจับการฉ้อโกง หากวิธีการตรวจจับนั้นมากเกินไปมันอาจนำไปสู่การสูญเสียที่สำคัญ - ทั้งในแง่ของการเงินและความปรารถนาดีในส่วนของผู้ใช้ที่ดี แนวโน้มของการละเมิดข้อมูลอย่างต่อเนื่องในปัจจุบันและการเพิ่มความคล่องตัวทำให้ฉันสรุปได้ว่าชีวภาพเชิงพฤติกรรมเป็นหนทางข้างหน้า วิธีการตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกงนี้ช่วยให้ผู้ค้าสามารถรู้จักและเข้าใจผู้ใช้อย่างเต็มที่ไม่ว่าจะดีหรือไม่ดีด้วยแรงเสียดทานน้อยที่สุด
ข้อจำกัดความรับผิดชอบ: บล็อก BiometricUpdate.com จะถูกส่งเนื้อหา มุมมองที่แสดงในบล็อกนี้เป็นของผู้แต่งและไม่จำเป็นต้องสะท้อนมุมมองของ biometricupdate.com
หัวข้อบทความ
การรับรองความถูกต้อง-ชีวภาพเชิงพฤติกรรม-ไบโอเมตริกซ์-การป้องกันการฉ้อโกง-การวิเคราะห์อัตลักษณ์
