IBM предложила новый способ мобильной аутентификации

IBM предложила новый способ мобильной аутентификации

Банки и крупные веб-сайты часто комбинируют пароли и мобильные телефоны пользователей, создавая более защищенные системы двухфакторной аутентификации, когда пользователь работает с сервисом через ПК. Но как быть, если вы уже заходите с мобильного телефона? В IBM нашли выход, привязав к системе двухфакторной аутентификации технологию NFC.

Беспроводные ссылки NFC могут позволить людям обмениваться контактной информацией, просто приближая телефоны друг к другу или для беспроводного платежа за товар или услугу. Однако в IBM предлагают использовать NFC по-новому - в качестве дополнительного средства для встроенной мобильной двухфакторной аутентификации. В цюрихской лаборатории IBM Research говорят, что NFC-аутентификация - это совершенно новое направление в мире мобильных технологий, пишет cybersecurity.ru.

"Когда вы используете ваш телефон для доступа к сервисам, то ваш телефон уже не является тем самым вторым фактором", - говорит Диего Ориц-Йепес из IBM Research. По его словам, в данном случае вторым фактором являются NFC-кредитные карты, выпущенные вашим банком или другим заверяющим учреждением.

Двухфакторная аутентификация предлагает больше безопасности для пользователей, так как в современных реалиях одного лишь пароля уже недостаточно для гарантии неприкосновенности пользовательских данных. Так, к примеру, приложение для двухфакторной аутентификации у Google предполагает генерацию одноразовых паролей, однако их поддерживают далеко не все финансовые учреждения.

Метод IBM работает следующим образом: во-первых, вы загружаете банковское приложение, которое привязывается к номеру мобильного телефона, во-вторых, приложение запароливается, причем тут есть особенность: после ввода пароля, вам нужно приложить телефон к NFC-карте, которую выдал банк для контрольного подписывания данных, наконец в-третьих, телефон передает номер на карту через технологию NFC. Банковская карта самостоятельно каждый раз генерирует уникальный код, который совпадает с кодом в системе банкинга, генерируемой банковским сервером. Соответственно, если NFC-аутентификация проваливается, даже ввод верного пароля не дает доступа к системе.

В IBM говорят, что ранее многие уже пытались разрабатывать системы двухфакторной аутентификации для мобильных устройств. Однако они были либо очень сложны в использовании, либо ненадежны. В IBM убеждены, что их решение одновременно просто и надежно, единственная загвоздка - это необходимость производства NFC-карт самим банком и выдача их клиенту.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru