多年来,人工智能的进步一直在塑造互联网的状态。 最大的变化之一是 一直在网络安全领域.
人工智能技术一直是网络安全领域的一把双刃剑。 一方面,它提供了强大的 防止数据泄露、恶意软件和其他在线安全威胁。 网络安全专家预计 在人工智能驱动的网络安全解决方案上花费超过 38.2 亿美元 通过2026。
然而,人工智能也带来了很多威胁。 比以往任何时候都多的黑客将人工智能技术武器化,以渗透网络防御、制造更可怕的恶意软件并更好地评估他们的目标。
人工智能还引发了关于密码作用的新讨论。
基于密码的身份验证功能在很长一段时间内一直是主要的安全框架。 但是,使用此身份验证选项的风险是众所周知的,因为黑客可以窃取、购买或猜测密码来破坏网络并访问敏感数据。
人工智能在网络安全中的发展导致了一些关于密码在网络安全中的作用的重要问题。 人工智能技术催生了新一代密码破解工具。 这使一些人相信无密码的安全解决方案可能更可取。
引进 无密码 身份验证被认为可以减轻这些风险。 近年来,人工智能技术使无密码技术成为可能。 无密码登录为高级身份验证完全免除密码,加强网络安全并消除所有与密码相关的攻击媒介,例如 网络钓鱼诈骗. 然而,尽管有这些好处,无密码身份验证也有相当多的风险和限制,包括:
1.身份证明不佳
身份证明需要在帐户注册和配置期间确定用户的真实身份,以确保只有经过授权的个人才能访问组织数据。 这是保护企业和组织免受与未经授权的访问相关的严重网络安全威胁(例如身份欺诈)的关键步骤。
糟糕的身份证明会自动给无密码身份验证带来风险。 为了降低这种风险,组织应通过适当的身份治理为真实用户创建帐户。 公司还应实施强大的安全控制和应用程序认证,以持续验证和验证已建立的身份和设备完整性。
人工智能技术可能更容易帮助网络更好地识别用户。 然而,在这种情况发生之前,黑客可能会利用他们自己的机器学习工具来利用这个漏洞。
2. 非安全身份管理
身份和访问管理确保授权用户或特定身份可以访问系统中的某些信息。 这可以防止未经授权的用户访问受限资源。 然而,不安全的身份管理是一个重大的无密码风险,因为它使组织面临可能的身份欺诈。 弱身份验证也很容易被恶意行为者破坏。
组织应该使用安全的身份证明来确保即使是授权人员也只能访问他们被允许访问的内容。 公司还可以使用无密码的多因素身份验证,该身份验证使用强大的身份验证功能,例如生物识别技术。 零信任网络安全原则 还应遵守以确保独立验证公司网络内部和外部的访问。
正如我们过去所说,人工智能和数据分析技术正在使零信任技术更加可靠。 但是,公司将需要战略性地利用它。
3. 易受攻击的最终用户身份验证设备
移动设备被盗是与无密码身份验证相关的另一个常见风险。 如果黑客和其他恶意玩家掌握了未锁定的用户设备,他们可以拦截 PIN、OTP 和从身份验证应用程序生成或通过 SMS 或电子邮件发送的链接。 SIM 卡交换是与易受攻击设备相关的另一个可能风险。
黑客可以操纵服务提供商取消和传输合法 SIM 卡中的重要信息。 他们可以使用人工智能技术来更好地了解他们冒充或诈骗的人的性质。 此外,他们可以拦截敏感通信并访问任何依赖 SMS 身份验证的服务。 用户拥有的设备也面临许多其他威胁。 除了可能的盗窃外,来自包含恶意软件和受感染网站的不安全应用程序的威胁也很常见。
这些风险使组织面临严重的风险。 不幸的是,这些设备的移动特性增加了它们对盗窃和未经授权访问的脆弱性。 因此,公司可以通过实施多因素加密身份验证和 MDM(移动设备管理)解决方案。
AI留下了一些无密码身份验证的漏洞
人工智能技术引发了一些关于网络安全状况的新问题。 密码就是一个很好的例子。
无密码身份验证依赖于身份验证设备收集特定用户属性的能力,例如指纹或面部特征。 人工智能技术使无密码身份验证更加有效,但仍然存在一些限制。 虽然这种身份验证方法先进、可靠且相对安全,但您应该警惕它带来的各种风险。 幸运的是,与基于密码的身份验证不同,无密码身份验证的漏洞非常低。
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