Identidad digital

Identidad digital 2019

Los sistemas biométricos como el reconocimiento facial, el lector de huellas y de iris está transformando las formas de autenticación.

En este año se seguirá transmitiendo esta tecnología que ya se usa para verificar la identidad, confirmar pagos o verificar ingresos de personas en los establecimientos. Un ejemplo de ello el en la Comunidad Europea que desarrolló un sistema de control de fronteras que es capaz de analizar hasta 38 microgestos faciales. Al igual es posible que surjan nuevas formas de autentificación biométrica. Ya existen varias líneas de investigación que plantean usar desde latidos del corazón y las transpiraciones.

Tendencias

Aumentarán los ciberataques a móviles

A medida que crece el uso diario estos dispositivos, aumenta su interés para los cibercriminales. Sin embargo, los usuarios cada vez son más conscientes de la sensibilidad de sus datos en Internet, y las tecnologías de protección de apps tendrán un papel destacado en este año. 

Incrementa la monetización vía móvil

Para ello, será esencial invertir en tecnologías que capturen, verifiquen y autentifiquen la identidad del usuario de forma segura y eficiente. Por ejemplo, las "fabricas de identidades digitales" serán un serio problema, ya que desde el 2012 se han incrementado en un 800% las identidades sintéticas en el sector financiero.


AL, machine learning y chatbots

Te preguntarás ¿Qué es eso?

Bueno. El uso de inteligencia artificial y machine learning será clave para detectar y prevenir actividades fraudulentas. Aunque los cibercriminales también utilizan estas tecnologías para sofisticar sus ataques. 

Machine learning
El machine learning, conocido en español como aprendizaje automático o aprendizaje de máquina, nació como una idea ambiciosa de la IA en la década de los 60. Para ser más exactos, fue una subdisciplina de la IA, producto de las ciencias de la computación y las neurociencias.
Es una disciplina científica del ámbito de la Inteligencia Artificial que crea sistemas que aprenden automáticamente. Aprender en este contexto quiere decir identificar patrones complejos en millones de datos. La máquina que realmente aprende es un algoritmo que revisa los datos y es capaz de predecir comportamientos futuros. Automáticamente, también en este contexto, implica que estos sistemas se mejoran de forma autónoma con el tiempo, sin intervención humana. Veamos cómo funciona.
Más información la puedes encontrar https://blog.adext.com/machine-learning-guia-completa/ 

Chatbots
Son programas que imitan la conversación con personas mediante inteligencia artificial, algo que, utilizado eficazmente en empresas, podría agilizar procesos e impedir la existencia de usuarios frustrados que actúen en contra de nuestra marca o dejen de contratar nuestros servicios.
Encuentra más sobre ello en: https://www.40defiebre.com/que-es/chatbot

Consolidación de la verificación multifactor

Los ciberataques y su gravedad seguirán aumentando desgraciadamente, lo que comportará una mayor conciencia de la seguridad por parte de los usuarios, y una mayor adopción de medidas de seguridad más complejas, como las tecnologías de verificación de la identidad multifactor.


Biometría y análisis del comportamiento

De todas las posibilidades que ofrece la autenticación mulifactor, la biometria (voz, la cara, huella dactilar) y las tecnologías de análisis del comportamiento serán las experimentarán un mayor crecimiento, ya que son más seguras y a las vez hacen el proceso más fácil y rápido para el usuario. 

Hay tres maneras posibles de comprobar la identidad:

1. Por medio de algo que usted posee. Hasta ahora, esto era algo relativamente fácil de hacer, ya fuera mediante el uso de la llave del vehículo, documento, tarjeta o una placa de identificación.
2. Por medio de algo que usted sabe, un nombre, un secreto o una contraseña.
3. Por medio de una parte del cuerpo como la huella digital, la mano o la cara.

El fin del password, cada vez más cerca

Los usuarios cada vez confían menos en sistemas de autenticaión basados en un solo factor. De nuevo, los sistemas de identificación por biometría o comportamentales serán las funcionalidades que se prevén con mayor demanda.

Mayor regulación y presión legislativa

El uso indebido de datos por parte de muchas empresas y el aumento de la concienciación del usuario sobre el valor de sus datos han impulsado cambios en la regulación, como la GDPR. De igual forma el usuario quiere un mayor control sobre sus datos. Por otra parte, todavía es necesaria una mayor unificación de la regulación en el tratamiento de datos entre diferentes países, no solo en Europa.