Starke Authentifizierung

Wie funktioniert Authentifizierung mit Nevis?

Während des Einloggens sammelt und bewertet Nevis automatisch verschiedene Signale aus dem aktuellen Benutzerkontext – zum Beispiel:

• Ihr aktueller Standort (Geo-Standort)
• Ihre Reisedistanz (Geogeschwindigkeit), wenn Sie sich zuvor von anderen Standorten aus angemeldet haben
• Ihr Gerät mit fortschrittlichem Fingerabdruck
• Ihre beabsichtigte Aktion
• Ihre Quellen-IP-Reputation, basierend auf externen IP-Reputationsdiensten

Basierend auf diesen verschiedenen Eingaben für jede Authentifizierung erstellt Nevis kontinuierlich ein Risikoprofil für den Benutzer. Reagieren Sie auf bestimmte Ereignisse und Risikoszenarien – zum Beispiel die Anmeldung von einem neuen Gerät oder eine unmögliche Reise (eine Anmeldung innerhalb weniger Stunden sowohl von Berlin als auch von San Francisco aus) – und entscheiden Sie sich, den Benutzer zu benachrichtigen oder über Multi-Faktor-Authentifizierung zusätzliche Mittel zur Authentifizierung bereitzustellen.

Auf Ereignisse reagieren

Neben der ausgefeilten und fortschrittlichen Risikoprofilierung von Nevis, die bis ins kleinste Detail auf Ihre spezifischen Anwendungsfälle abgestimmt werden kann, haben wir auch eine etwas einfachere, aber dennoch hocheffektive, regelbasierte Risiko-Engine entwickelt.

Wählen Sie einfach aus vordefinierten Ereignissen aus und bestimmen Sie das gewünschte Verhalten, das mit «Wenn-dann»-Regeln ausgelöst werden soll, und schon kann es losgehen.

Reagieren Sie mit Risikoprofilen

Mit Nevis haben Sie die Möglichkeit, Ihre adaptive Risiko-Engine vollständig und völlig frei zu konfigurieren. Sie können entscheiden, welche der kontextbezogenen und/oder zeitlichen Signale die Risiko-Engine berücksichtigen soll und wie diese Signale gewichtet werden. Sie definieren, welche Schwellenwerte festgelegt und welche Aktionen ausgelöst werden sollen, wenn ein Authentifizierungsversuch als riskant gekennzeichnet wird.

Erweiterter Geräte-Fingerabdruck

Die adaptive Authentifizierung stützt sich auf verschiedene Benutzersignale, um verdächtige Authentifizierungsversuche zu erkennen. Eines dieser Signale basiert auf einem Fingerabdruck des Benutzergeräts. Um ein Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und Stabilität zu finden, haben wir in unserer adaptiven Authentifizierungslösung ein Verfahren mit mehreren Fingerabdrücken implementiert. Mehrere Fingerabdrücke erhöhen die Erkennung verdächtiger Authentifizierungsversuche und reduzieren die Anzahl falsch positiver Ergebnisse. Beide tragen zu einem besseren Kundenerlebnis bei.