Güvenlik açıklarının %75’inin keşfedilmediği tahmin ediliyor. Bunun çoğu basitçe erişim kolaylığıyla ilgili – uzun süredir mobil güvenlik, parmak izi taramaları ve yüz tanıma gibi biyometrik kimlik doğrulamaya dayanıyordu.
Ancak siber tehditler geliştikçe bu yöntemler artık modern bilgisayar korsanlarının kullandığı karmaşık taktiklere karşı koymada yeterli olmuyor.
Davranışa dayalı biyometri tam da burada devreye giriyor. Kullanıcıların cihazlarıyla etkileşimlerindeki benzersiz kalıpların analizi yoluyla (yazma ritimlerinden kaydırma kalıplarına kadar) bu yenilikçi yaklaşım, kopyalanması inanılmaz derecede zor olan dinamik, çok katmanlı bir güvenlik profili yaratıyor.
Davranışa dayalı biyometriyi anlamak
Davranışa dayalı biyometri, kalıcı fiziksel özellikler yerine, bireyleri benzersiz etkileşim kalıplarına göre tanımlayan bir kimlik doğrulama yöntemidir. Bu nedenle, bu yaklaşım kullanıcıların cihazlarını kullanırken nasıl davrandıklarına odaklanır.
Bu etkileşimler, her kullanıcı için gerçek zamanlı davranışlarla karşılaştırılarak anormalliklerin ve olası güvenlik tehditlerinin tespit edilebileceği benzersiz bir “davranışsal parmak izi” oluşturur.
Hangi tür davranışlar izlenebilir ve analiz edilebilir?
Çoğu sıradan insan, davranış tabanlı biyometriyi tek bir varlık olarak gözlemlenecek biçimsiz bir leke olarak düşünür. Bunun yerine, uygulamaların kullanıcıların kimliğini çok adımlı bir doğrulama süreci kullanarak belirlemesine olanak tanıyan bir bulmacadır ve şunlardan oluşur:
- Yazma ritmi:Sistem, tuş vuruşları arasındaki hız, tuşlara basma süresi, dokunmatik ekrana uygulanan basınç ve hatta yazım hatalarının sıklığı dahil olmak üzere kullanıcının yazma biçiminin kendine özgü analizini yapıyor.
- Cihaz kullanımı: Bu, bir kullanıcının cihazıyla fiziksel olarak nasıl etkileşime girdiğini inceler; telefonu genellikle hangi açıyla tuttuğu, tek elini mi yoksa iki elini mi kullandığı ve hatta el titremesi gibi ince hareketler bile dahil. Özellikle cihazdaki ivmeölçerler ve jiroskoplar bu verileri yakalar.
- Yürüyüş desenleri: Cihazın hareket sensörlerini kullanarak sistem bir kullanıcının yürüyüşünü analiz edebilir. Buna adımların ritmi ve hızı, yürüyüşlerindeki sıçrama ve yürürken cihazın cebinde veya elinde nasıl hareket ettiği dahildir.
- Kullanım kalıpları: Bu, bir kullanıcının cihazında nasıl gezindiğine odaklanır. Uygulamaların genellikle hangi sırayla açıldığını, ne kadar süreyle kullanıldığını ve günün hangi saatlerinde kullanıldığını içerir. Ayrıca bir kullanıcının uygulamalar içinde nasıl gezindiğini de dikkate alır ve korelasyonlar kurmaya çalışır.
- Kaydırma davranışı:Cihaz, kaydırma hızını ve stilini, kullanıcının kaydırmayı akıcı mı yoksa hızlı kaydırmalar mı yaptığını, ne sıklıkla durakladıklarını ve kaydırmayı başlatmak için genellikle ekranda nereye dokunduklarını analiz ediyor.
Bu kalıpların her biri tek başına benzersiz olmasa da, bir araya gelerek son derece bireysel ve tekrarlanması son derece zor olan karmaşık bir davranış profili oluştururlar.
Davranışsal biyometrinin geleneksel biyometrik yöntemlere göre avantajları
Eğitimsiz bir göz için irisler ve parmak izleri biyometrik kimlik doğrulamanın zirvesi gibi görünür, ancak özellikle depolama, süreklilik eksikliği veya hatta sensör kalitesiyle ilgili olmak üzere bunları çevreleyen birçok sorun vardır. Öte yandan, bir davranış yaklaşımı şunları sağlar:
Sürekli kimlik doğrulama ve belirli bir zamanda doğrulama
Parmak izi taramaları veya yüz tanıma gibi geleneksel biyometrik yöntemler genellikle bir kullanıcı bir uygulamaya veya cihaza giriş yaptığında noktasal doğrulama sağlar. Bu ilk kimlik doğrulama tamamlandıktan sonra sistem yetkili kullanıcının hala kontrolde olduğunu varsayar.
Buna karşılık, davranış tabanlı biyometri, kullanıcı davranışını tüm oturum boyunca sürekli olarak izleyerek gerçek zamanlı güvenlik sağlar. Bu yaklaşım, ilk oturum açma işleminden sonra bile olsa yetkisiz erişimi anında tespit edebilir ve potansiyel saldırganlar için fırsat penceresini önemli ölçüde azaltır.
Kopyalama veya hırsızlık zorluğu
Fiziksel biyometri benzersiz olsa da potansiyel olarak kopyalanabilir veya çalınabilir. Parmak izleri yüzeylerden basit yapışkan bant kullanılarak kaldırılabilir ve yüz tanıma sistemleri bazen yüksek kaliteli fotoğraflar veya maskelerle kandırılabilir.
Ancak davranışsal biyometriyi kopyalamak veya çalmak aşırı derecede zordur. Bir kişinin yazma ritmini veya cihazını nasıl kullandığını taklit etmek çok daha karmaşıktır ve ayrıntılı, sürekli gözlem gerektirir – ve o zaman bile birinin bilinçaltını taklit etmek imkansızdır.
Değişen kullanıcı davranışlarına uyum sağlama
Davranış tabanlı biyometrinin en güçlü özelliklerinden biri, kullanıcı davranışındaki kademeli değişikliklere uyum sağlama yeteneğidir, böylece yanlış pozitiflerden kaynaklanan güvenlik olaylarını önler. İnsanların cihazlarıyla etkileşimleri, yaş, yaralanma veya basitçe değişen alışkanlıklar gibi faktörler nedeniyle zamanla değişebilir.
Geleneksel biyometri manuel güncellemeler gerektirebilirken (parmak izini yeniden taramak gibi), davranışsal sistemler sürekli öğrenmek ve bu değişikliklere uyum sağlamak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Bu uyarlanabilirlik, sistemin uzun vadede doğru ve etkili kalmasını sağlar, yüksek güvenlik standartlarını korurken yanlış reddetmeleri azaltır.
Davranış tabanlı biyometrinin mobil uygulama güvenliği üzerindeki doğrudan etkisi
Başlangıçta davranışsal biyometrik sistemler yalnızca büyük üretim tesislerinde ve kamu binalarında kullanılıyordu ancak o zamandan beri birinin belirli bir uygulamayı nasıl, neden ve ne zaman kullandığını izlemenin uygulanabilir bir yolu haline geldi ve böylece şunlara olanak sağladı:
Dolandırıcılığın önlenmesi
Davranış tabanlı biyometrik sistemlerin kullanıcı davranış kalıplarını sürekli olarak analiz etme ve anormallikleri hızla tespit etme yeteneği, onları potansiyel dolandırıcılık faaliyetlerini tespit etmede oldukça etkili hale getirir.
Örneğin, bir bankacılık uygulaması bir işlem sırasında alışılmadık yazım kalıpları veya alışılmadık cihaz kullanımı tespit ederse, ek doğrulama için etkinliği işaretleyebilir veya işlemi geçici olarak engelleyebilir. Bu gerçek zamanlı dolandırıcılık tespit yeteneği, finansal kayıpları önemli ölçüde azaltabilir ve kullanıcıları yetkisiz işlemlerden koruyabilir.
Yetkisiz erişim tespiti
Kimliği yalnızca oturum açma sırasında doğrulayan geleneksel güvenlik önlemlerinin aksine, davranışsal biyometri, tüm oturum boyunca kullanıcı etkileşimlerini sürekli olarak izler. Bu devam eden kimlik doğrulama süreci, yetkisiz bir kullanıcının ilk oturum açma işleminden sonra bir uygulamaya erişip erişmediğini hızla belirleyebilir.
Örneğin, bir cihaz kilidi açık bırakılırsa, sistem yetkili kullanıcının profiliyle uyuşmayan yazma desenlerinde, kaydırma davranışında veya uygulama gezinme alışkanlıklarında değişiklikler tespit edebilir. Uygulama, olası yetkisiz erişimi tespit ettiğinde, kullanıcının oturumunu kapatma, yeniden kimlik doğrulaması gerektirme veya güvenlik personelini uyarma gibi hemen bir işlem yapabilir.
Gelişmiş kullanıcı deneyimi
Güvenlik birincil odak alanı olsa da, davranış tabanlı biyometri mobil uygulamaların kullanıcı deneyimini önemli ölçüde iyileştirebilir. Sistem arka planda çalıştığı için kullanıcıların parola girişi veya parmak izi taramalarıyla kimliklerini tekrar tekrar doğrulamalarını gerektirmeden sorunsuz ve göze batmayan kimlik doğrulaması sağlar.
Bu, özellikle sık kullanılan uygulamalar için daha sorunsuz ve sorunsuz bir kullanıcı deneyimi yaratır. Örneğin, bir bankacılık uygulaması, kullanıcıların ek kimlik doğrulama adımları gerektirmeden bakiyeleri kontrol etme veya küçük transferler yapma gibi rutin görevleri gerçekleştirmesine olanak sağlamak için davranışsal biyometri kullanabilir.
Uygulama yalnızca daha hassas eylemler için veya normal davranış kalıplarından önemli sapmalar tespit ettiğinde açık doğrulama isteyecektir.
API erişiminin güvenliğini sağlama
Hassas verilere erişmek için API’lere güvenen uygulamalar için davranışsal biyometri, harici hizmetlerle etkileşim kurarken sürekli olarak yüksek düzeyde güvenlik sağlamanın en iyi yoludur. Örneğin, birisi bir PDF dosyasıyla sohbet etmek veya özel bir videoyu yazıya dökmek için bir uygulama kullanıyorsa, davranışa dayalı biyometri, uygulamayla etkileşimi boyunca kullanıcının kimliğini sürekli olarak doğrulayabilir. Bu, yalnızca yetkili kullanıcının hassas bilgilerine erişebilmesini sağlar.
Davranışa dayalı biyometrinin uygulanmasının zorlukları
Davranışa dayalı biyometri, mobil uygulama güvenliği için önemli avantajlar sunarken, aynı zamanda ele alınması gereken bazı zorluklar ve sınırlamalarla da karşı karşıyadır:
Doğruluk ve yanlış pozitif/negatifler
Davranış tabanlı biyometriyi uygulamada karşılaşılan temel zorluklardan biri yüksek doğruluk seviyelerine ulaşmak ve bunları sürdürmektir. Sistem, güvenlik ve kullanılabilirlik arasında hassas bir denge kurmalıdır.
Yanlış pozitifler (yetkili kullanıcıları potansiyel tehdit olarak yanlış bir şekilde işaretlemek) kullanıcı hayal kırıklığına ve uygulama etkileşiminin azalmasına yol açabilir. Tersine, yanlış negatifler (yetkisiz erişimi tespit edememek) güvenliği tehlikeye atabilir.
Gizlilik endişeleri
Ayrıntılı davranışsal verilerin toplanması ve analizi önemli gizlilik endişeleri doğurur. Kullanıcılar, davranışa dayalı biyometrikler için gereken izleme düzeyinden rahatsız olabilir ve bunu müdahaleci veya aşırı olarak algılayabilir.
Ayrıca bu verilerin güvenliği ve güvenlik dışındaki amaçlarla (örneğin hedefli reklamcılık veya kullanıcı profili oluşturma) nasıl kullanılabileceği konusunda da endişeler bulunmaktadır.
Bu endişelerin giderilmesi, sağlam veri koruma önlemlerinin yanı sıra güvenli tasarım ilkelerinin uygulanması, GDPR veya CCPA gibi gizlilik düzenlemelerine uyulması ve kullanıcılarla net iletişimin bir kombinasyonunu gerektirir.
Teknik uygulama engelleri
Mobil uygulamalarda davranışa dayalı biyometri uygulanması çeşitli teknik zorlukları beraberinde getirir:
- Kaynak tüketimi:Kullanıcı davranışlarının sürekli izlenmesi ve analizi, hesaplama açısından yoğun olabilir ve cihaz performansını ve pil ömrünü etkileyebilir.
- Entegrasyon karmaşıklığı:Davranış tabanlı biyometriyi mevcut uygulama mimarilerine ve güvenlik sistemlerine dahil etmek önemli miktarda geliştirme kaynağı gerektirir.
- Cihazlar arası tutarlılık: Donanım yetenekleri ve yazılım ortamlarındaki farklılıklar nedeniyle farklı cihaz türleri, işletim sistemleri ve uygulama sürümleri arasında tutarlı bir performans sağlamak zor olabilir.
- Veri yönetimi: Üretilen büyük miktardaki davranışsal verinin işlenmesi, hem cihaz üzerinde hem de bulutta verimli veri işleme ve depolama çözümleri gerektirir.
Bu teknik engellerin üstesinden gelmek için sürekli araştırma ve geliştirme, uygulama geliştiricileri ile güvenlik uzmanları arasında iş birliği ve davranışa dayalı biyometrik uygulama için standartlaştırılmış çerçevelerin veya API’lerin geliştirilmesi gerekiyor.
Özetleme
Davranış tabanlı biyometrinin mobil uygulama güvenliğini potansiyel olarak devrim yaratacağı açıktır. Kullanıcıları benzersiz etkileşim kalıplarına göre sürekli olarak doğrulayarak, bu teknoloji dolandırıcılığa ve yetkisiz erişime karşı sağlam bir koruma sunar. Kopyalamaya karşı koyma yeteneği onu geleneksel biyometrik yöntemlerden açıkça ayırır.
Bununla birlikte, davranışsal biyometrinin yaygın olarak benimsenmesinin anahtarı doğru dengeyi sağlamaktır: Bu teknolojinin güvenlik avantajlarından yararlanırken kullanıcı gizliliğine saygı göstermek ve şeffaflığı korumak.