Behavioral Biometrics

Die Authentifizierung des rechtmässigen Users schützt Kundenkonten vor Betrügern. Im Gegensatz zu herkömmlichen Authentifizierungsmethoden, die darauf beruhen, was der Benutzer weiß (z.B. Passwörter) oder hat (z.B. Token), konzentriert sich Behavioral Biometrics in erster Linie auf die Analyse von physikalischen und Verhaltensparametern, die nicht gestohlen werden können. Behavioral Biometrics ist nicht von Hardware oder persönlichen Daten abhängig und PSD2-konform.

Als unsichtbare Zwei-Faktor-Authentifizierung sorgt Behavioral Biometrics für einen reibungslosen Authentifizierungsprozess und verhindert Betrug:

• Identitätsbetrug (durch Methoden wie Phishing, Social Engineering und automatisierte Angriffe zur Kontoübernahme (Zugriff auf das Konto einer anderen Person mit gestohlenen Zugangsdaten)
  
  
• Zahlungsbetrug (Schutz für die mit den Benutzerkonten verknüpften Zahlungsinformationen)
  
  
• Automatisierte Angriffe (nicht-menschliche Aktivitäten erkennen, z.B. BOTS (Netzwerk von Geräten, die von nicht autorisierten Dritten kontrolliert werden), RATs (Remote Access Trojaner) und Emulatoren (z.B. Software, die Geräte nachbildet, um sie für Ad Fraud einzusetzen))

Der große Vorteil von Behavioral Biometrics ist die nahtlose und kontinuierliche Benutzerauthentifizierung  in Echtzeit. Die Analyse ist dynamisch und erfolgt  während der gesamten Sitzung - vom Login bis zum Logout , ohne dass der Benutzer aktiv nachweisen muss, dass er der tatsächliche Kontoinhaber ist.

Um den Benutzer zu authentifizieren, analysiert Behavioral Biometrics mehr als 100 verschiedene Verhaltensparameter wie u.a. Fingerdruckstärke auf einem Mobilgerät, Fingergröße, Touch-Koordinaten und Gerätebewegung und erstellt so für jeden Benutzer ein unverwechselbares Profil.

Dank der Machine Learning Algorithmen überwacht und verbessert die Lösung kontinuierlich die Genauigkeit, lernt eine Vielzahl von Verhaltensmustern einer Person und analysiert alles im Hintergrund, wodurch die Sicherheit und Genauigkeit dynamisch verbessert wird.

Die passive biometrische Authentifizierung und die Nutzerverhaltensanalyse erkennen nicht nur den legitimen Nutzer sondern ermöglichen auch die Unterscheidung von menschlichen und automatisierten betrügerischen Aktivitäten.