لم تعد كلمات المرور التقليدية كافية لحماية الحسابات الرقمية في عصر التهديدات السيبرانية المتقدمة. المصادقة متعددة العوامل (Multi-Factor Authentication – MFA) أصبحت أحد أعمدة أمن المعلومات، حيث تجمع بين عدة طبقات تحقق مثل كلمة المرور، بصمة الإصبع، أو رسالة نصية. ومع ذلك، فإن MFA التقليدية قد تواجه تحديات مثل الإزعاج للمستخدمين أو قابلية بعض الطرق للاختراق. هنا يظهر الذكاء الاصطناعي كحل مبتكر يقدم "المصادقة التكيفية" التي توازن بين الأمان وتجربة المستخدم.
ما هي المصادقة متعددة العوامل (MFA)؟
MFA تعني استخدام أكثر من وسيلة للتحقق من هوية المستخدم قبل السماح له بالوصول. غالبًا ما تشمل:
- شيئًا يعرفه المستخدم (كلمة مرور أو رمز PIN).
- شيئًا يمتلكه (هاتف ذكي أو Token).
- شيئًا يمثله (بصمة، وجه، أو صوت).
كيف يعزز الذكاء الاصطناعي MFA؟
الذكاء الاصطناعي يجعل MFA أكثر ذكاءً من خلال:
- المصادقة التكيفية (Adaptive Authentication): تعديل مستوى الأمان بناءً على سلوك المستخدم وسياق تسجيل الدخول.
- تحليل المخاطر في الوقت الحقيقي: مثل اكتشاف محاولات الدخول من جهاز جديد أو شبكة غير موثوقة.
- التعرف السلوكي: مراقبة أنماط الكتابة أو حركة الماوس لاكتشاف أي انحراف غير معتاد.
- التنبؤ بالتهديدات: عبر خوارزميات تعلم الآلة التي تتعلم من ملايين محاولات الدخول السابقة.
أمثلة عملية من شركات عالمية
Microsoft Entra MFA
تعتمد مايكروسوفت على الذكاء الاصطناعي ضمن Entra MFA لتقديم مصادقة تكيفية. إذا حاول موظف تسجيل الدخول من جهاز معتاد وفي وقت متوقع، قد لا يُطلب منه سوى كلمة المرور. أما إذا كان من بلد جديد أو جهاز غريب، يتم فرض عامل إضافي مثل التعرف على الوجه.
Google Smart Lock & BeyondCorp
جوجل تطبق نموذج "Zero Trust" حيث لا يتم افتراض الثقة بأي جهاز أو موقع. باستخدام الذكاء الاصطناعي، يتم تقييم كل طلب وصول بناءً على المخاطر. في حال انخفاض المخاطر، يتم تقليل الخطوات للمستخدم، مما يحسن تجربة الاستخدام بشكل ملحوظ.
Duo Security (Cisco)
منصة Duo Security من سيسكو تقدم MFA مدعومة بتحليلات ذكية. على سبيل المثال، إذا كان جهاز المستخدم غير مُحدث بآخر إصدار أمني، يتم رفض الدخول أو فرض خطوات إضافية.
أمثلة من العالم العربي
- البنوك الخليجية: بعض البنوك في الإمارات والسعودية بدأت تطبيق MFA التكيفية باستخدام الذكاء الاصطناعي للكشف عن تسجيل الدخول المشبوه من خارج الدولة.
- الحكومة الرقمية في المغرب: ضمن مشروع "الهوية الرقمية" يتم اختبار نماذج تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتقليل الاحتيال عند تسجيل الدخول للخدمات الحكومية.
التفاصيل التقنية: كيف يعمل الذكاء الاصطناعي في MFA؟
- خوارزميات التعلم العميق (Deep Learning): لتحليل بصمة الوجه والصوت بدقة عالية.
- التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning): لاكتشاف أنماط جديدة غير معروفة من قبل.
- التعلم التنبؤي: توقع سلوك المستخدم المستقبلي بناءً على تاريخه السابق.
الفوائد العملية للشركات
| الفائدة | الوصف |
|---|---|
| زيادة الأمان | منع أكثر من 99.9% من هجمات سرقة الحسابات وفق تقارير مايكروسوفت. |
| تجربة مستخدم مرنة | تقليل الحاجة لخطوات معقدة في الحالات منخفضة المخاطر. |
| توفير التكاليف | تقليل خسائر الهجمات الإلكترونية وتكاليف الدعم الفني. |
مقالات ذات صلة
- الذكاء الاصطناعي وإدارة الهوية والوصول: تحول جذري في الأمن الرقمي
- أفضل 6 حلول لإدارة الهوية وإمكانية التوصل
- إدارة الهوية وإمكانية الوصول (IAM): تعزيز الأمان وتحسين الكفاءة التشغيلية
التحديات
- احتمالية رفض دخول مستخدم شرعي بسبب خطأ في الخوارزمية.
- تعقيد البنية التحتية للشركات الصغيرة والمتوسطة.
- مخاطر الخصوصية عند جمع بيانات بيومترية.
أفضل الممارسات للشركات
- الاعتماد على MFA تكيفية بدلاً من MFA ثابتة.
- دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي مع حلول IAM القائمة.
- تحديث قواعد البيانات باستمرار لتقليل الأخطاء.
- توفير خيارات بديلة للمستخدمين في حال فشل التحقق.
المصادقة متعددة العوامل (MFA) لم تعد مجرد إضافة أمنية، بل أصبحت ضرورة في عالم اليوم. ومع دخول الذكاء الاصطناعي، يمكن للشركات تحقيق التوازن بين الأمان وسهولة الاستخدام. المستقبل يتجه نحو حلول MFA أكثر ذكاءً وتكيفًا مع احتياجات المستخدمين والتهديدات السيبرانية المتغيرة.
