Компания ForgeRock расширила свой портфель решений для управления цифровой идентификацией и доступом, выпустив пакет Autonomous Access. Новое решение использует искусственный интеллект (ИИ) для предотвращения кибератак и попыток мошенничества на протяжении всего жизненного цикла идентификационных данных.
В частности, Autonomous Access может отслеживать запросы на вход в систему в режиме реального времени, чтобы блокировать злонамеренные попытки, добавлять этапы аутентификации в ответ на аномальное поведение и упрощать доступ для известных пользователей.
Например, известные пользователи с низким уровнем риска могут использовать такие опции, как аутентификация без пароля, а для известных пользователей, демонстрирующих аномальное поведение (например, необычное местоположение или устройство), могут применяться дополнительные шаги аутентификации.
Аналогичным образом, попытки входа в систему, демонстрирующие высокий уровень риска, могут быть либо заблокированы, либо отправлены по различным маршрутам для дальнейшего анализа и исправления ситуации.
«Мы продолжаем инвестировать в ИИ, чтобы сделать процесс аутентификации более безопасным и гладким для пользователей», – комментирует директор по продуктам ForgeRock Питер Баркер.
«Отличительной чертой нашего подхода является уникальное сочетание ИИ, машинного обучения и расширенного распознавания образов. Эта тройная угроза даёт предприятиям возможность укрепить периметр идентификации, помешать плохим агентам и даже поймать угрозы, которые мы не знали, как искать, и все это одним нажатием кнопки»
По словам руководителя, ForgeRock Autonomous Access также устраняет традиционно дорогостоящее развёртывание и интеграцию разрозненных точечных решений, а также даёт возможность ИТ-администраторам создавать персонализированные пути доступа пользователей с помощью простого интерфейса без кода. Решение поставляется через ForgeRock Identity Cloud.
Выпуск нового решения произошёл через несколько недель после того, как ForgeRock обновила своё приложение аутентификатора, добавив дополнительные возможности многофакторной аутентификации.
По материалам Biometrics Research Group. Автор Alessandro Mascellino
