Cách ngăn chặn tấn công bằng sinh trắc học trong ứng dụng ngân hàng

Zachary Amos là Biên tập viên Chuyên đề tại ReHack.com. Những hiểu biết về công nghệ của anh đã được giới thiệu trên VentureBeat, TalentCulture, ISAGCA, Unite.AI, HR.com và nhiều ấn phẩm khác.

Khám phá tin tức và sự kiện fintech hàng đầu!

Đăng ký nhận bản tin hàng tuần của FinTech Weekly

Được đọc bởi các giám đốc điều hành tại JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna và nhiều nơi khác

Xác thực sinh trắc học đã trở thành yếu tố then chốt trong fintech vì nó cho phép người dùng truy cập vào các ứng dụng ngân hàng chỉ bằng một chạm vân tay, quét khuôn mặt hoặc nhận diện võng mạc. Công nghệ này nâng cao trải nghiệm người dùng đồng thời giảm thiểu đáng kể gian lận. Tuy nhiên, khi các biện pháp bảo mật ngày càng phát triển, các thủ đoạn tấn công mạng cũng không ngừng tinh vi hơn.

Tấn công bằng sinh trắc học đã trở thành mối lo ngày càng tăng. Khác với mật khẩu, loại dữ liệu này là vĩnh viễn và không thể đặt lại nếu bị xâm phạm, khiến các vụ vi phạm trở nên nguy hiểm hơn. Mối đe dọa ngày càng gia tăng này nhấn mạnh sự cần thiết của các nhà phát triển ứng dụng phải triển khai các biện pháp nâng cao. Những nâng cấp này phải vượt xa các mối đe dọa mạng động để đảm bảo trải nghiệm người dùng mượt mà và an toàn.

Tấn công bằng sinh trắc học là gì?

Tấn công sinh trắc học khai thác các điểm yếu trong hệ thống xác thực để truy cập trái phép vào các tài khoản hoặc dữ liệu nhạy cảm. Khi các ứng dụng ngân hàng và nền tảng fintech ngày càng dựa vào quét vân tay, nhận diện khuôn mặt và xác thực bằng giọng nói, các tội phạm mạng tìm ra cách mới để thao túng các hệ thống này.

Ngoài các rủi ro về an ninh, việc dựa vào công nghệ sinh trắc còn gây ra các vấn đề về định kiến và bảo vệ dữ liệu. Các hệ thống thiết kế kém có thể ít chính xác đối với một số nhóm dân cư, dẫn đến phân biệt đối xử và các vấn đề truy cập.

Thêm vào đó, sự thiếu minh bạch trong việc thu thập dữ liệu khiến người dùng dễ bị lợi dụng và theo dõi. Các biện pháp bảo vệ mạnh mẽ hơn, thực hành đạo đức và công nghệ không thiên vị là điều cần thiết để bảo vệ người tiêu dùng và đảm bảo xác thực công bằng, đáng tin cậy.

Cách tấn công sinh trắc học đe dọa các ứng dụng ngân hàng

Tấn công bằng sinh trắc học gây nguy hiểm cho các ứng dụng ngân hàng, khiến người dùng và các tổ chức tài chính dễ bị gian lận, trộm danh tính và các vi phạm tốn kém. Năm 2023, chi phí trung bình để phản ứng với một vụ tấn công ransomware ước tính là 4,54 triệu đô la, cho thấy mức độ rủi ro cao của các thất bại về an ninh mạng. Dưới đây là một số cách các cuộc tấn công mạng này đe dọa các ứng dụng:

• Tấn công giả mạo: Hacker sử dụng vân tay giả, mặt nạ hoặc hình ảnh độ phân giải cao để lừa các máy quét sinh trắc cho phép truy cập trái phép.
• Rò rỉ dữ liệu: Các đối tượng độc hại có thể bán dữ liệu bị đánh cắp từ các cơ sở dữ liệu bảo mật kém trên dark web hoặc dùng chúng để gian lận danh tính.
• Tấn công phát lại: Tội phạm mạng chặn và tái sử dụng dữ liệu xác thực để giả danh người dùng hợp pháp.
• Tấn công trung gian: Hacker chặn dữ liệu trong quá trình truyền tải, thao túng quá trình xác thực để truy cập trái phép.
• Tấn công bằng phần mềm độc hại: Phần mềm độc hại có thể xâm phạm các ứng dụng ngân hàng, thu thập thông tin đăng nhập mà người dùng không hay biết.
• Deepfake dựa trên AI: Các công cụ trí tuệ nhân tạo tiên tiến có thể tạo ra các video hoặc giọng nói giả cực kỳ chân thực để vượt qua xác thực sinh trắc.
• Rủi ro pháp lý và tuân thủ: Không bảo vệ dữ liệu đúng cách có thể dẫn đến hậu quả pháp lý, phạt hành chính và mất lòng tin của khách hàng.

5 cách các nhà sáng tạo ứng dụng ngân hàng có thể ngăn chặn tấn công sinh trắc học

Khi các kỹ thuật tấn công sinh trắc ngày càng tinh vi, nhà phát triển ứng dụng cần chủ động tăng cường bảo mật và bảo vệ dữ liệu người dùng. Dưới đây là các chiến lược giảm thiểu rủi ro vi phạm trong khi vẫn đảm bảo trải nghiệm người dùng liền mạch.

Mã hóa dữ liệu sinh trắc học từ đầu đến cuối

Bảo vệ dữ liệu sinh trắc bằng mã hóa mạnh mẽ giúp người dùng tránh khỏi gian lận và trộm danh tính, nhưng hệ thống lưu trữ tập trung vẫn là mục tiêu hàng đầu của hacker. Các nhà phát triển ứng dụng có thể áp dụng các giải pháp lưu trữ phân tán, phân phối dữ liệu qua các mạng an toàn để giảm thiểu rủi ro bị xâm phạm.

Công nghệ blockchain là một ví dụ hàng đầu. Nó cung cấp tính minh bạch, phi tập trung và không thể thay đổi — khiến các tội phạm mạng khó có thể xâm phạm dữ liệu người dùng hơn nhiều. Việc tận dụng công cụ này có thể đảm bảo các thông tin xác thực được bảo vệ và nằm dưới quyền kiểm soát của người dùng, loại bỏ nhu cầu quản lý dữ liệu của bên thứ ba. Cách tiếp cận này giảm thiểu rủi ro vi phạm hàng loạt đồng thời củng cố lòng tin của người tiêu dùng vào xác thực sinh trắc.

Triển khai các biện pháp bảo mật nhiều lớp

Chỉ dựa vào sinh trắc để xác thực khiến các ứng dụng ngân hàng dễ bị tấn công tinh vi. Các nhà phát triển có thể xây dựng khung bảo mật vững chắc hơn bằng cách kết hợp sinh trắc với mã PIN, mật khẩu hoặc xác thực hành vi — như phân tích nhấn phím hoặc mẫu sử dụng thiết bị.

Ngoài ra, việc áp dụng xác thực đa yếu tố cho mọi truy cập từ xa vào mạng của tổ chức — cũng như các tài khoản đặc quyền hoặc quản trị — sẽ giảm khả năng bị xâm nhập bởi các cuộc tấn công mạng nguy hiểm. Lớp bảo vệ bổ sung này khiến hacker khó khai thác thông tin đăng nhập bị đánh cắp hơn nhiều, nâng cao toàn diện tính toàn vẹn của hệ thống.

Cập nhật các giao thức bảo mật thường xuyên

Các bản cập nhật phần mềm định kỳ giúp tăng cường bảo mật cho ứng dụng ngân hàng bằng cách vá các lỗ hổng và ngăn chặn các mối đe dọa mới nổi. Các tội phạm mạng liên tục thay đổi chiến thuật, và các hệ thống cũ kỹ tạo ra lỗ hổng cho các cuộc tấn công sinh trắc. Cập nhật các giao thức bảo mật định kỳ giúp các ứng dụng tránh các khai thác tiềm năng và giảm thiểu rủi ro vi phạm.

Triển khai công nghệ phát hiện bất thường dựa trên AI bổ sung lớp bảo vệ bằng cách nhận diện hành vi đăng nhập bất thường trong thời gian thực. Công nghệ này có thể phát hiện các hoạt động đáng ngờ — như đăng nhập từ thiết bị không nhận diện hoặc mô hình truy cập bất thường — và kích hoạt các bước xác thực bổ sung để chặn truy cập trái phép.

Sử dụng công nghệ phát hiện sống động (Liveness Detection)

Các ứng dụng ngân hàng cần tích hợp công nghệ phát hiện sống động để ngăn chặn các cuộc tấn công giả mạo và phân biệt giữa đặc điểm thật và giả. Các giải pháp phát hiện sống động tiên tiến xử lý dữ liệu bằng quét 3D, phân tích độ sâu, chuyển động và các đặc điểm tinh vi khác để xác minh tính xác thực.

Cách tiếp cận dựa trên AI này nâng cao hiệu quả của hệ thống bằng cách phát hiện các cố gắng vượt qua xác thực sinh trắc bằng ảnh, mặt nạ hoặc công nghệ deepfake. Bằng cách liên tục học hỏi từ các tương tác thực tế, công nghệ phát hiện sống động dựa trên AI trở nên hiệu quả hơn trong việc phát hiện các nỗ lực gian lận đồng thời duy trì trải nghiệm người dùng liền mạch.

Hạn chế lưu trữ dữ liệu sinh trắc

Lưu trữ dữ liệu sinh trắc cục bộ trên thiết bị của người dùng thay vì đám mây giúp giảm thiểu rủi ro bảo mật và bảo vệ thông tin nhạy cảm. Với mức tăng 71% các cuộc tấn công mạng sử dụng thông tin đăng nhập bị đánh cắp hoặc bị xâm phạm trong năm 2024, các cơ sở dữ liệu tập trung đã trở thành mục tiêu hàng đầu của hacker muốn khai thác hệ thống xác thực.

Giữ dữ liệu này trên thiết bị có thể giảm thiểu rủi ro vi phạm quy mô lớn đồng thời giúp người dùng kiểm soát tốt hơn thông tin cá nhân của mình. Áp dụng các hàm băm mã hóa tăng cường bảo mật bằng cách đảm bảo dữ liệu sinh trắc thô chưa bao giờ ở dạng nguyên bản. Điều này khiến các tội phạm mạng gần như không thể tái tạo hoặc lợi dụng dữ liệu đó.

Tương lai của bảo mật sinh trắc và trách nhiệm của fintech

Các công ty fintech cần triển khai mã hóa nâng cao và công nghệ phát hiện gian lận dựa trên AI để bảo vệ người dùng khỏi các mối đe dọa mới nổi. Khi công nghệ sinh trắc trở nên phức tạp hơn, các tổ chức tài chính phải luôn đi trước các tác nhân độc hại để tạo ra trải nghiệm ngân hàng an toàn và liền mạch hơn.